自编码网络相关论文
针对深部矿产资源识别的难点,以及目前矿产资源识别方式存在利用数据信息单一、处理手段简单等问题,本文在重磁电震联合反演结果等......
近年来,随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的不断发展壮大使得研究人员可以从单个细胞的基因表达转录普中分析和解决生物学问题。面......
图像修复技术是目前计算机视觉领域的研究热点之一，该技术主要利用缺失区域周边或者外部辅助数据来对图片受损区域进行信息推理和修......
风电机组监控和数据采集系统的现场数据普遍存在缺失问题，会对下游状态监测任务产生一定负面影响。为此，提出一种结合注意力机制的掩......
离心鼓风机作为典型的旋转气体输送设备,在能源、环境、制造等领域发挥着不可或缺的重要作用。随着设备不断向高速化、自动化和大......
随着遥感对地观测技术的发展,单一类型的遥感图像已经无法满足逐渐增长的应用需求,而不同类型的遥感数据的之间会存在一定的差异性......
当前海上风电机组故障诊断大多只利用SCADA系统数据或振动监测系统数据中一种数据源，诊断精度较低。为此，提出一种基于自编码网络的......
室性早搏（Premature Ventricular Contraction,PVC）是一种常见的心律失常,虽然偶发的PVC不会危及生命安全,但频繁的PVC可能会增加猝......
高光谱遥感图像不仅记录了二维平面的空间信息,还包含了数百通道的光谱数据。由于空间分辨率的有限,高光谱图像中普遍存在多种物质......
针对无线传感器网络节点冗余和数据重叠的问题,提出一种基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法来减少传感器通信和计算开销.......
近年来,随着计算机视觉技术的广泛应用,图像增强作为计算机视觉领域中的基础研究工作变得越来越重要,其中的低照度图像增强又是图......
新型冠状肺炎给世界经济社会带来巨大的影响。医疗资源的分布不均以及医护人员短缺给医疗系统带来了巨大的压力。随着计算机技术的......
电磁逆散射成像技术是计算电磁学中的研究重点之一,其根据发射装置和接收装置得到目标区域内入射场和散射场的信息,预测出区域内物......
近年来,自编码器和神经网络技术已被广泛研究并应用于轴承振动等工业数据的异常检测问题上,但仍存在着训练数据量大、网络参数初始......
不平衡数据集的应用领域日益广泛,需求也越来越高,为提升整体数据集的分类准确率,以谱聚类欠取样为前提条件,构建一种自编码网络不......
随着5G时代的发展,云中心产生海量数据,在网络边缘部署微型数据处理设备成为解决数据缓存问题和提升数据传输效率的方法之一,云服......
单细胞RNA测序（scRNA-Seq）技术的进步使研究人员能够分析基因组范围内的转录谱,并以单个细胞的分辨率解决生物学问题。其中聚类是scR......
提出一种基于深度学习的红外目标建模方法。将对抗与自编码相结合,设计了双重对抗自编码网络。利用训练后的网络,仅需输入类别标签......
为了提高深度自编码网络的特征挖掘能力,自适应地选取网络超参数,提出了一种增强深度自编码网络,并将其应用于滚动轴承故障诊断.采......
红外与可见光图像融合是复杂环境中获得高质量目标图像的一种有效手段,在目标检测与跟踪、图像增强、遥感、医疗等领域有广泛应用......
视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立设计,导致方法无法达......
随着安防需求的日益增长,人群异常行为检测已经成为计算机视觉的研究热点。人群异常行为检测旨在对监控视频中行人的行为进行建模......
在现实应用场景中，多姿态人脸重建与识别是机器视觉领域的一个重要研究课题。由于在人脸图像采集过程中，用户有可能处于非配合状态，使......
在计算机视觉领域，手部姿态估计是通过传感器获得的视觉信息，估计出手部的结构姿态的方法。由于手部姿态估计在基于手势的人机交互、......
异常检测的目标是找到与正常模式不同的对象,是很多领域的一个基础性问题。异常检测技术不论在工业生产中还是在日常生活中,应用范......
图像作为信息接收和传递的重要载体,已渗入到社会生活的各个方面。在成像过程中,由于成像设备自身缺陷或其他外界因素的干扰,则会......
近几十年来,我国高速铁路迅速发展,形成巨大的铁路通行网。高速铁路推动着我国经济的高速发展,并且成为人们主要的出行方式。自铁......
深度学习方法在极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)图像分类中有着非常重要的地位,其目的是通过大......
变化检测是一种识别同一地区不同时期地表变化的过程,其广泛应用在土地扩张、农业监测、灾害评估等领域。遥感和空间技术的进步带......
神经网络已在各个领域得到广泛成功应用,但因网络结构复杂性及节点高非线性造成现有神经网络不仅计算复杂度高并使得所取结果难以......
随着信息技术深入发展,网络安全事件频繁发生,不断发生重大安全事件严重危害国家经济安全和公共利益,而传统网络安全措施已经难以......
人脸表情识别是计算机视觉领域的重要研究内容,随着人工智能研究的发展,其在人机交互、在线教育和虚拟现实等领域展现出广阔的应用......
近年来,随着新一代人工智能技术的出现,基于深度学习理论的神经网络模型被广泛地应用于生物特征识别。传统生物特征识别方法通常采......
传统图像去噪模型一般为浅层线性结构,特征提取能力有限,而现有基于深度学习的图像去噪模型存在去噪效率低、泛化能力弱等问题。针......
气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)的状态影响电力系统运行的可靠性,而局部放电是设备潜伏性绝缘故障的重要表现之一。传统局部放电模......
随着P2P(Peer-to-Peer)网络借贷的不断发展,基于大数据技术的个人信用风险评估模型的研究日益重要.目前信用风险评估模型在面对高......
针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题,提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法 ENAE(Enhanced Nonlinear Autoencoder)......
针对传统中远距空空导弹三线攻击区无法为飞行员提供丰富的战术决策信息,火控系统计算攻击区实时性差、精度低的问题,提出以攻击机......
极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar，POLSAR) 图像的地物分类已成为近些年来的热门研究课题。经过对极化SAR图......
针对工控网络异常行为与入侵行为的差异性,为降低漏报率和误报率并且为提高异常检测的准确率,提出基于单类支持向量机的双轮廓模型......
雾被认为是户外图像降质的主要因素,单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务.大部分去雾算法以一定的先验知识或约束条件为前提,依靠......
针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boo......
