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本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法，適用于圖像處理領(lǐng)域，包括以下步驟：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行裁剪，將裁剪后原始低分辨率圖像輸入到預(yù)處理模塊中，進(jìn)行圖像歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，生成預(yù)處理后的低分辨率圖像；預(yù)處理后的低分辨率圖像組成失真圖像塊數(shù)據(jù)集，構(gòu)成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；根據(jù)已有的失真圖像塊數(shù)據(jù)集，構(gòu)建一個(gè)基于多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建方法；將數(shù)據(jù)集輸入到構(gòu)建的多尺度大核卷積雙殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中分提取語(yǔ)義特征，并用模型的上采樣模塊對(duì)特征圖進(jìn)行放大，生成超分辨率圖像。本方法引入多尺度大核卷積與雙殘差結(jié)構(gòu)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用視覺(jué)注意力機(jī)制，提取的特征更符合人類(lèi)視覺(jué)感知特性，使圖像超分辨率圖像重建更加準(zhǔn)確。

? 本項(xiàng)目是采用獨(dú)特的首創(chuàng)工藝—“連續(xù)增溶液漿法”在同一條生產(chǎn)線上生產(chǎn)多種高質(zhì)量的非離子型纖維素醚（主要是混合醚）和其交聯(lián)產(chǎn)品。

一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 （1）國(guó)際首創(chuàng)性提出連續(xù)-非連續(xù)多體耦合動(dòng)力學(xué)建模方法 廈門(mén)大學(xué)肖望強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)在國(guó)際上率先提出連續(xù)-非連續(xù)多體耦合動(dòng)力學(xué)建模方法，研究有限元的載荷邊界與離散元的位移邊界的雙向傳遞過(guò)程，將接觸載荷從離散元域向結(jié)構(gòu)有限元節(jié)點(diǎn)等效移置映射。解決了使用粒子阻尼關(guān)鍵技術(shù)的高端設(shè)備結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)設(shè)計(jì)時(shí)，無(wú)法采用有限元法對(duì)其動(dòng)態(tài)響應(yīng)進(jìn)行分析的難題。 應(yīng)用該分析方法，為保障冬奧列車(chē)在京張線350Km/h運(yùn)行速度下舒適的聲環(huán)境，為各國(guó)政要和冰雪健兒的冬奧專(zhuān)列旅程帶來(lái)寧?kù)o舒適的感受。廈門(mén)大學(xué)開(kāi)展科研攻關(guān)，最終克服技術(shù)難題，突破創(chuàng)新，在航空航天技術(shù)基礎(chǔ)上，針對(duì)輪軌和空氣渦激等振動(dòng)激勵(lì)源，在冬奧4動(dòng)4拖動(dòng)力分散式動(dòng)車(chē)組頭車(chē)結(jié)構(gòu)上，專(zhuān)門(mén)研制了冬奧列車(chē)專(zhuān)用粒子阻尼裝置，解決了高速冬奧專(zhuān)列噪聲控制的世界難題。該裝置不畏極寒天氣，不改變車(chē)廂結(jié)構(gòu)，顯著提升了冬奧專(zhuān)列高速運(yùn)行時(shí)車(chē)廂內(nèi)聲環(huán)境舒適度，在高鐵車(chē)廂內(nèi)部形成一層無(wú)形的“隔聲護(hù)盾”。京張線冬奧列車(chē)如圖1所示，實(shí)車(chē)測(cè)試如圖2所示。 圖1 京張線冬奧列車(chē) 圖2 實(shí)車(chē)測(cè)試 2020年12月，教育部在北京組織召開(kāi)成果鑒定會(huì)，鑒定意見(jiàn)為：該成果技術(shù)難度大，創(chuàng)新性強(qiáng)，具有重大經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，項(xiàng)目綜合水平達(dá)到同類(lèi)產(chǎn)品國(guó)際先進(jìn)水平。

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