栈式自编码器相关论文
近年来,基于深度学习的脑功能连接分类方法已成为一个研究热点.为了进一步提高脑功能连接的分类准确率,获得与疾病相关的鉴别性特......
地铁具有运量大、时效性高以及低污染等特性,许多大中城市都已开通地铁线路或将地铁建设规划提上日程。地铁的运营一定程度上缓解......
根据复杂场景下对位姿估计的高鲁棒性与高精度要求,文中采用了多传感器信息融合和基于深度学习的方法解决移动机器人的位姿估计问......
风电机组具有故障率高的特点。为提高风电机组运行可靠性,论文以风电集控中心的SCADA系统作为数据来源,将某公司生产的风电机组作......
建立了深度学习模型SAE-GAN,该模型融合了SAE、Item2vec以及GAN技术.GAN判别器采用三层感知机模型判别物品在给定genres标签集合上......
情绪识别是指采用无生命的传感器和计算机感知测量识别人类情绪状态，其主要环节包括情绪相关信号获取、特征提取以及分类识别。对情......
扩散光学层析成像(DOT)逆问题病态性严重。传统方法成像精度不高,计算耗时,制约了DOT技术的临床应用。因此,本文提出一种基于栈式......
生物大分子的亚细胞位置预测工作一直是生物信息学领域的热门话题。蛋白质以及RNA的亚细胞位置定位研究进展一直是领域内的关注热......
制冷装置是船舶辅机的重要组成部分。现代船舶正向着网络化、智能化的方向发展,船舶制冷系统也变得日益复杂。船舶制冷系统若发生......
由于滚动轴承的工作环境复杂,所采集的信号中通常含有大量噪声,噪声的存在会影响故障诊断的结果。为了提高噪声数据的诊断精度,采......
针对目前协同过滤推荐算法中数据稀疏和语义信息欠缺问题,提出一种融合知识图谱表示学习的栈式自编码器推荐算法(SAEKG-CF)。将评......
有效波高预报对人类海上活动和海洋工程都至关重要。人工神经网络在有效波高预报中得到广泛的应用,并取得了良好的效果。但是,它作......
相比于传统的降维算法,深度学习中的栈式自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)能够有效地学习特征并实现高效降维,然而对输入特征极......
股票市场自诞生以来,已经成为金融业必不可少的一部分,一直受到投资者以及金融管理者的高度关注,股票价格的预测已经成为无数研究......
箱式电梯的使用在生活中愈加普及,但电梯轿厢空间狭小,一些乘客携带劣犬等物体进入电梯可能会造成乘客的人身安全损失,或引起电梯......
针对传统故障诊断方法在制冷系统低故障水平下存在故障检测效率低下的问题,文章提出栈式自编码器(SAE)故障诊断方法。该诊断方法首......
语音交流是人类最直接和最基本的交流方式,人们通过语音可以表达自己的意愿及自己的情绪。随着现代科学技术的不断进步,服务机器人......
风电机组发电机具有结构复杂、维修困难的特点,为对其进行健康评估,结合去噪自编码器与稀疏自编码器的特点,对传统栈式自编码器模......
随着电力信息通信设备资产管理中不断应用的新技术以及泛在电力物联网的逐步推进,在电力信息通信资产管理与运行的各个环节会产生......
针对大多数现有谱聚类算法处理大规模数据集时面临聚类精度低、大规模相似度矩阵存储开销大的问题,提出一种结合度量融合和地标表......
深度学习是当前智能识别、数据挖掘等领域最重要的研究方向,通过组合低层特征,形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据......
针对电力负荷预测中存在的随机性、不确定性的问题,结合深度学习算法具有很强的自适应感知能力等特点,采用目前较为主流的深度学习......
实时、有效的交通预测有助于对城市交通流进行精细化管控,从而提升交通运行效率和城市品质。在分析交通流数据特性的基础上,提出一......
唇语识别是指通过对人说话时唇部运动的分析,自动识别出讲话内容,使计算机能够“读懂”人类所发出的指令。近年来,移动互联网技术......
在语音情感识别的研究中存在特征集维度过高的问题。高维度的特征向量易造成参数过拟合。因此需要一种合适的特征提取与筛选的方法......
运用传统方法开展边坡失稳风险评估时面临着计算量大、处理过程复杂等问题。基于深度学习理论,提出一种快速评估土质边坡失稳风险......
针对当前滚珠丝杠滚道磨损的检测方法多是基于接触式测量且还不完善,结合视听信息和深度学习理论,以实现对滚道磨损的非接触、智能......
针对新体制雷达辐射源信号呈现的复杂、多样和不确定性等特点，以及基于常规五参数的分选识别的不足，本文提出一种基于栈式自编码器和......
针对目前具有非线性特征的金融时间序列浅层模型预测精度有限的问题,提出一种由底层的栈式自编码器和顶层的回归神经元组成的栈式......
音乐生成是一种使用算法来生成音乐序列的研究。本文针对音乐样本特征提取以及自动作曲问题提出了一种基于音乐隐式特征和循环神经......
近年来,数字技术的进步使视频成为一种宝贵的信息资源。随着具有视频拍摄功能的多媒体设备的迅速普及,视频数据量在教育、娱乐和多......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测与识别是SAR图像解译的关键技术,也是海洋遥感应用的重要研究方向。......
随着现代通信技术的不断发展,传统的模拟调幅(Amplitude Modulation,AM)广播已经远远无法满足人们的需求,数字化成为世界广播电视......
伴随着云计算、大数据技术的快速发展和我国城市轨道交通建设的逐步推进,政府和城市居民对于城市公共交通智能化的需求日益迫切。......
情绪识别是指采用无生命的传感器和计算机感知测量识别人类情绪状态,其主要环节包括情绪相关信号获取、特征提取以及分类识别.情绪......
栈式自编码器通过逐层无监督学习能够表达数据的语义特征,但面对具体领域问题时其特征训练缺乏针对性,所处理的数据用于分类领域时......
随着新能源技术不断发展,能源互联网这一新型能源利用体系通过大数据分析、机器学习等人工智能技术提高能源生产端及消费端的运作......
随着社会经济不断发展,医疗保障体系逐渐完善,人们的生活水平也随之提高,人口老龄化将成为我国社会发展的必然趋势。从宏观层面来......
对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成,因而目标状态呈现......
在计算机视觉领域,图像分类监督学习是很有挑战性的研究热点。目前多数的方法是采用监督学习或者半监督学习对图像进行降维。然而......
目前多数图像分类的方法是采用监督学习或者半监督学习对图像进行降维,然而监督学习与半监督学习需要图像携带标签信息。针对无标......
随着各国经济实力和科技实例的不断增长,特别是近年来科技硬实力和软实力的飞速发展,国家的科技实力和人们的生活水平都得到了不小......
变压器是电网中能量传输和转换的核心设备,其运行状态的好坏与电网的安全可靠运行关系密切。因此,对变压器运行状况做进一步的综合......
为更加有效地解决电力变压器故障诊断时面临的数据提取、局部最优、梯度消散等问题,提出了一种基于栈式自编码器(stacked auto-enc......
