图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容,也是一项十分关键的技术,一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续......

Based on the theory of porous media,a general Gurtin variational principle for theinitial boundary value problem of dyn......

In this paper the model of servicing machines with repairable facility is further studied.By standard conditioning decom......

The speech signal and noise signal are the typical non-stationary signals,however the speech signa is short-stationary s......

实验研究单熔融液滴撞击静态粉体床,探索不同颗粒结构的形成机理.实验选取不同床层孔隙率的物料和3种不同的黏合剂液体(聚乙二醇(P......

针对目前对话文本情感分析中大部分模型忽略说话者情感的相互影响作用这一问题,为了有效识别对话文本中说话者本身表达的情感类别,......

快速、可靠的手部姿态估计在人机交互等领域有着广泛的应用。为了解决光照强度变化、自身遮挡以及姿态变化幅度较大等情况对手部姿......

由于X光图像只有二维信息,骨骼结构会和人体器官在图像中重叠,对医生和肺结节智能检测系统造成不利影响,抑制图像中的肋骨结构可以......

提出一种新的方法来改进NTRU算法执行速度。分析NTRU算法中多项式系数可能存在重复出现"11""101"等模型的分布特征,然后用贪心算法......

心电实时监控是心血管疾病防治的重要手段。心电图中T波的变化是心肌缺血和心脏猝死等疾病的重要表征,T波形态自动识别是心电远程......

问答系统是自然语言处理领域一个非常热门的研究方向,问题分类是问答系统非常重要的环节。传统问题分类需要人工制定特征提取策略......

非侵入式负荷识别是非侵入式负荷监测的一个重要任务。考虑到实际部署的成本问题,负荷识别的算法常常需要在计算能力与内存受限的......

图像序列光流计算是图像处理与计算机视觉等领域的重要研究方向.随着深度学习技术的快速发展,以卷积神经网络为代表的深度学习理论......

对海雷达多目标检测在军事领域有着重要的应用价值。为了提高海杂波下的目标检测性能,减少临近目标的影响,本文引入深度学习思想,......

目前的人脸识别算法在其特征提取过程中采用手工设计(hand-crafted)特征或利用深度学习自动提取特征.本文提出一种基于改进深层网......

利用高阶奇异积分的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换和高阶奇异积分方程研究一类带幂权核的卷积型方程，讨论了它的可解性条件、解的数目及解法。......

为了应用时域有限差分（FDTD）法处理Davidson-Cole色散媒质的电磁问题,将已应用于常规媒质（非色散媒质）的卷积完全匹配层（CPML）吸收边界加......

为实现频率选择性衰落信道下未知信道信息时的盲信源提取，建立一个等价的卷积混叠信号模型，利用观测数据的“过去”、“现在”样本空......

光流信息是图像像素的运动表示,现有光流估计方法在应对图像遮挡、大位移和细节呈现等复杂情况时难以保证高精度。为了克服这些难......

铁氧体磁瓦由于形状的不规则性和表面缺陷的多样性给基于计算机视觉的表面质量识别带来很大的挑战。针对该问题,将深度学习技术引......

针对卷积神经网络训练图像数据时,其学习到的卷积核是杂乱无章,没有规则的,提出了基于稀疏卷积核的卷积神经网络算法。该方法通过......

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别......

文章拟解决音频取证中录音设备判别的问题。不同设备采用的压缩算法不同,会导致录音设备录音时附加到音频中的某些参量不同。从压......

石油地震勘探记录中的瑞雷面波是一种干扰波,在反褶积和叠加前必需首先将面波从炮记录中分离出来,以提高叠加剖面的信噪比.地震数......

为了改善有限的现勘图像数据量在训练卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)时易产生过拟合现象的情况,以及更精准地描......

[目的/意义]介绍深度学习的概念、发展过程以及三种典型深度学习模型:卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(DBN)和堆叠自动编码器(SAE......