针对近红外光谱高维、非线性、包含大量噪声对定量建模产生的影响，本文将深度自编码网络引入到光谱特征学习中，提出一种改进卷积自编......

音频场景聚类的任务是将属于相同音频场景的音频样本合并到同一个类中.本文提出一种基于联合学习框架的音频场景聚类方法.该框架由......

信息时代的到来导致在机器学习过程中,学习数据趋向于更大规模,更高维度,并且具有复杂噪声,从而给模型的训练与学习提出了挑战。因......

针对视频监控环境下采集的可用行人图像数量有限,以及非可靠数据标注导致监督学习算法性能下降等问题,提出一种融合Gabor特征和卷......

随着信息时代的到来,通信成为人们生产生活不可缺少的工具。超宽带和超窄带技术应用越来越广泛,其中多数调制方式属于非对称调制。......

在未知环境中,移动机器人的即时定位与地图构建(Simultaneously Location And Mapping,SLAM)是机器人导航领域最重要的研究课题之......

“大数据”时代,我们需要面对大量高复杂度、高维度数据的分析处理,例如丰富多彩的图像和视频、文本等。一些研究表明,这些数据样......

针对视频监控异常行为检测中行为特征提取不充分且检测效率低的问题,提出一种基于无监督的时空卷积自编码异常检测方法。首先对视......

针对旋转机械故障特征需要人工提取导致故障识别困难的问题,在传统卷积自编码网络基础上,提出一种一维多尺度卷积自编码的故障诊断......

随着制造业发展的突飞猛进,旋转机械设备应用场景日益复杂化,旋转机械设备故障诊断也逐渐从依靠专家经验转向智能化处理。而轴承作......

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种高分辨率成像雷达,不受光照和气候条件等的影响,可以全天时、全天候监测目标,......