深度卷积神经网络(DCNN)相关论文
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针对机电装备故障诊断需要大量专家经验、故障特征识别困难的问题,在一维深度卷积神经网络基础上进行改进,构建多尺度一维深度卷积......
在基于可穿戴传感器的人体行为识别领域中,提取原始数据的有效特征和建立合适的分类模型是提高识别准确率的关键。针对上述问题,提......
通过分析心音信号对心脏早期的病理状态进行确诊具有重要的意义。提出了一种基于深度卷积神经网络的心音分类方法。将心音信号转化......
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研究了输入是可穿戴传感器获得的多通道时间序列信号,输出是预定义的活动的活动识别模型,指出活动中的有效特征的提取目前多依赖于手......
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目的由于现有无参考质量评价方法无法准确判断真实失真图像的质量,提出一种基于图像底层特征和高级语义提取的真实失真图像质量评......
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针对传统的作物病害识别方法中人为提取的分类特征,对复杂作物病害图像的形状、光照和背景比较敏感等问题,提出一种基于物联网和深......
土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应......
针对轴承故障诊断中人工提取特征依赖经验,且泛化性和自适应能力弱等问题,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)与WPT-PWVD的智能故......