TY -的A2 - Chen Miaochao盟,赵昱AU - Du,不要说非盟-李盟——悦,香港PY - 2021 DA - 2021/09/02 TI -信图像的自动识别方法在英语自主学习基于偏微分方程方法SP - 1640501六世- 2021 AB -根据知识普及的现状,学生仅仅依靠在教室里学到的知识,远不适应现代社会的发展;所以,每个学生都需要有自主学习的意识和能力。研究英语自助学习系统的基于偏微分方程方法形成信息网络技术作为生存和发展的基础。现有的基于偏微分方程的识别模型的平均曲率运动都是edge-based和需要使用定义的外力吸引零水平集图像梯度(进化曲线)移动到目标边缘,最后停留在目标边缘。因此,它是很难获得理想的结果提取模糊或离散边界(感知的边界),是非常敏感的选择初始轮廓和噪音。为了解决这个问题,本文提出了一种新的识别模型,基于平均曲率运动的偏微分方程。这克服了现有的一些缺陷边缘模型,因为它是提出和不需要图像梯度作为停止进化的条件。该模型可以避免手工初始曲线选择和允许停止条件集的算法。此外,在偏微分方程的数值解,现有的模型使用逆风差分格式,semi-implicit加性算子分离方法。一些其他层的添加,和一些hyperparameters调整当初始pde的卷积神经网络构造初始pde的堆积结构。 In the contrast experiment with the prototype, the software and hardware environment are the same, and the input is exactly the same. For the handwritten English alphabet data set, the variant structure can obtain more than 90% of the training accuracy and verification accuracy, which is better than the experimental accuracy of the prototype. In addition, because the inception PDE structure contains fewer parameters than the prototype, it is more computationally efficient and takes less training time per batch than the prototype. SN - 1687-9120 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1640501 DO - 10.1155/2021/1640501 JF - Advances in Mathematical Physics PB - Hindawi KW - ER -