稀疏自编码相关论文
随着智能制造和高质量发展战略的推进,现代企业生产数字化和信息化水平不断提高,工业机器人在生产制造领域的应用规模也不断扩大。......
随着世界工业化水平的不断提高和现代智能信息技术的广泛应用,许多电力设备和保护装置在生活中使用的越来越多,从而引起电网中的电......
信贷业务是金融机构中的一种简单而普及的业务,随着互联网金融的快速发展,如何评估从而有效地降低这类风险变得越来越重要。在实际......
随着大数据时代的到来和人工智能技术的飞速发展,预测模型的研究已成为人工智能领域的一个重要分支,现已被广泛应用于智慧工业、智......
针对永磁同步电机(PMSM)因样本数据稀少、可用性低、特征弱化和结构复杂等因素引发的退磁识别问题,提出一种融合稀疏自编码与最小......
期刊
针对电网中录波型故障指示器上传的海量故障数据存在着大量的重复、干扰、错误及无效波形,提出一种基于稀疏自编码(sparse auto-en......
针对躯感网(BSN)穿戴设备的存储能力和计算能力受限的特点,为有效提高心电(ECG)分析模型识别率和效率,提出面向躯感网的ECG融合特......
随着遥感图像在社会生活和经济建设中的地位越来越重要,遥感图像分辨率也在逐步提高,如何从遥感图像获得更多有用的数据和信息变得......
随着图像资源的易得和丰富,在现代生产和智能生活等多个领域,图像使用正变得日益普遍和重要。传统识别方法使用特征单一、对像素间......
随着互联网数据的爆炸式增长,海量数据来源的多源性、异质性、随机性、模糊性等特点为数据分析带来了新的挑战,如何从海量数据中挖......
随着互联网相关技术的发展带动各行各业欣欣向荣,对在网络上存在的安全问题提出了一些挑战,对于上游更偏底层的病毒入侵等攻击型网......
采集艾比湖湿地89个典型样点和土壤实测光谱数据,对所测土壤光谱进行一阶微分变换预处理,采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)......
针对在构建深度学习模型过程中,神经网络隐藏层的层数和每层神经元节点数主要通过人工专家的主观经验设置,深度学习模型智能化不够......
预测模型的输入特征变量对建筑耗热量预测性能具有较大的影响,为了进一步改进输入特征变量的选取,本文提出了稀疏自编码(SAE)方法......
随着智能终端的不断普及，越来越多的设备每天采集海量的笔迹数据，笔迹数据的智能化分析已经成为一种趋势。其中笔迹识别作为笔迹智能......
目的 路面图像受光照、行道线和油渍等干扰使得准确的提取并统计路面裂缝信息难以实现.鉴于此,提出一种基于子块鉴别分析的路面裂......
近年来通用航空发展迅速,由此引发的安全问题日益引起重视。但是由于通用航空器种类繁多,样本之间的差异性较大,传统的统计分析技......
传统谱聚类算法直接对原始数据建立高斯核邻接矩阵后再对数据进行聚类,并未考虑数据的深层次特征以及数据的邻域流形结构,并且仅进......
最近邻搜索在大规模图像检索中变得越来越重要。在最近邻搜索中,许多哈希方法因为快速查询和低内存被提出。然而,现有方法在哈希函......
在自然场景下,由于车型种类繁多,而且车辆所处环境受光照、背景、天气等因素的影响,车辆检测一直是目标检测中的难点问题。针对这......
针对同侧手部动作识别率低的问题,文中基于混合脑机接口思想提出一种脑肌电特征融合策略,首先同步采集3名受试者4类动作模式下的脑......
针对现有未知网络攻击检测方法采用人工或浅层机器学习方法选取特征导致检测精度较低的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络......
在勘探初期测井数据较少, 不足以支持有监督学习.采用深度学习中的稀疏自编码方法对地震数据进行无监督学习, 通过逻辑回归, 利用......
风能是一种清洁且无污染的可再生能源,近年来越来越受到新能源开发者的关注。大多数风电机组安装在环境极为严峻的地区,容易发生各......
肉类新鲜度是反映肉类品质的一个重要指标,它与消费者的安全息息相关。随着生活水平的提高,现在人们对肉类品质有了更高的要求,因......
数字化时代扩大了造假范围,降低造假成本,一些违法者为了某种利益伪造数据、信息、新闻等。图像伪造亦是其中一类,多媒体技术和数......
图像处理是计算机视觉的重要手段,在图像的研究与应用上,人脸识别技术已经逐步趋于成熟,卷积神经网络技术也广泛应用于人脸识别,其......
近年来随着高分辨率对地观测技术的快速发展,高分辨率遥感影像数据量快速激增,影像空间分辨率已经从米级快速提升至亚米级。高分辨......
近年来,由于对石油资源的需求增加,海上石油运输及开采越发频繁。导致了海洋溢油事故的频发,这严重影响了海洋生态环境,从而制约了......
图像融合技术是图像处理的一个类别,主要指采用相关算法,将具有不同成像原理或是不同波段的图像信息重新组合成一个新的图像。融合......
音乐分离技术通常是将歌曲中的伴奏和干声进行分离,或者是将干声、贝斯、鼓点等成分进行分轨,具有较高的学术研究价值和商业价值。......
电池退化信号具有非平稳、非线性特性,为自适应提取能准确表达电池退化特性的健康因子(HI),提高锂离子电池剩余寿命(RUL)的预测精......
针对玻璃缺陷形态复杂多变,难以准确识别其所属类型的特点,文章提出了一种集成深度学习模型对玻璃缺陷进行识别,该模型本质上是一......
针对目前短波发信机故障诊断主要采用人工规则系统、专家系统、监督学习方法提取特征的现状，提出了一种基于稀疏自编码深度神经网络......
机械系统的运行是一个时变的过程,为了更好的监测系统的健康状况,通常在设备系统的关键部位加装各种传感器,由此产生大量的数据,传......
在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,采用无损约束降噪方法......
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RGB图像和深度图像的同时使用能有效提高物体识别的准确率。然而,已有研究仅将RGB图像和深度图像的特征进行简单的线性连接,没有根......
异常行为的检测与分析能够自动地检测出场景中发生的异常行为并及时报警,有效减少了公共场合内群众的人身伤害以及财产损失,是智能......
卷积神经网络是图像识别领域研究的热点。本文改进现有卷积自编码器,提出卷积稀疏自编码神经网络(Convolutional Sparse Autoencod......
旋律是音乐中最重要的要素,音乐主旋律提取是音乐检索的核心技术之一。复调音乐中歌声的音高序列构成了声乐主旋律。提出--种声乐......
针对永磁同步电机匝间短路故障诊断方法因结构复杂、样本特征稀少和大数据冗余等因素引起的诊断困难问题,基于生成式对抗和稀疏自......
由于铣刀在高转速下进行不连续切削,刀具磨损迅速且难于监测,并且刀具磨损严重影响加工精度与产品质量。针对高速铣削刀具磨损难以......
针对起重设备金属结构传统故障诊断方法准确率低、网络性能不稳定等缺点,提出基于深度神经网络和压缩感知理论的故障诊断方法,通过......
