基于堆叠降噪自编码器的神经-符号模型及在晶圆表面缺陷识别

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深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型,通过模块化的方式分层从数据提取代表性特征,已经在晶圆缺陷识别领域(Wafer map pattern recognition, WMPR)得到了较为广泛的应用。但是,深度神经网络在应用过程中本身存在“黑箱”和过度依赖数据的问题,显著地影响深度神经网络在晶圆缺陷识别的工业可应用性。本文提出了一种基于堆叠降噪自编码器(Stacked denoising auto-encoders, SDAE)的神经-符号模型。首先,根据SDAE的网络特点设计了一套全
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在农业生产中,植株病虫害的识别能够有效地提高农作物产量。然而,当前数据驱动的深度植株病虫害识别方法需要大量的有标签数据,导致现有方法难以很好地识别少样本的新病虫,经验难以推广。另一方面,基于深度学习的方法需要对大量的参数进行训练,难以削减计算开销。针对上述挑战,本文设计一种基于彩票迁移的稀疏网络植株病虫害识别模型。具体地,本文首先定义深度网络的彩票迁移假设,利用压缩策略构建稀疏网络,识别迁移源域的
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球囊霉素作为一种丛枝菌根真菌(AMF)分泌的难降解土壤蛋白,是长期碳贮的重要组成部分,广泛分布于陆地生态系统沉积物中。然而,当前对其在滨海湿地中的分布鲜有研究。本文对我国环渤海主要湿地表层沉积物中球囊霉素相关土壤蛋白(GRSP)含量的空间分布特征进行了表征,探讨了不同生境下GRSP含量的分布及其对湿地沉积物风化的指示意义。我们选取辽河三角洲湿地、北大港湿地和黄河三角洲湿地作为研究区,对166个表层
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以吉林省两种成土母质发育的典型黑钙土为供试土壤,采用室内培养方法,探究加入不同比例秸秆(0%、0.5%、1%、2%、3%、5%、10%、15%)后,黑钙土有机碳含量及团聚体稳定性的变化特征。结果表明:与对照处理相比,增加秸秆的施用量,有机碳含量低、中、高三种黄土耕层土壤(LLC-Ap、LMC-Ap、LHC-Ap)的有机碳增量分别为0.28~4.67倍、0.06~3.14倍、0.07~2.10倍;有
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