堆叠降噪自编码器相关论文
为解决Tor网站指纹识别技术在开放世界准确率低及概念漂移问题，文章提出一种基于MHA与SDAE的网站指纹识别模型—MHA-SDAE-GRU。首先......
针对深度神经网络用于滚动轴承故障诊断时，网络隐含层层数、各隐含层节点数、稀疏系数以及输入数据置零比例等超参数会直接影响网络......
针对电机驱动系统故障难以捕捉、特征精细刻画难和诊断准确性差等重难点问题，提出了一种融合堆叠降噪自编码器和前馈神经网络（stacke......
基于分布式光纤传感的周界安防系统能够灵敏地监测环境振动,通过光纤传感信号判断入侵事件。在实际应用环境中,光纤传感信号模式复......
肝癌的分子分型可以帮助患者进行个性化治疗以提高肝癌的治愈率,因此基于分子层面的肝癌亚型研究日益增多。新一代基因组技术的快......
随着移动便携设备的快速普及和互联网技术的飞速发展,网络中信息量不断增多,信息过载问题不断涌现,推荐系统作为解决信息过载问题......
随着互联网技术的发展,网络不可避免地成为了一个巨大的信息集合场所,储存着大量有价值的信息,其中就包含了海量的非结构化信息。......
风电作为新能源的重要成员之一,近年来在国内发展迅速。但是随着风电并网规模的持续扩大,当风电场出现大规模故障停机时会极大地影......
针对小流量攻击样本稀少导致特征提取准确性低进而影响检测性能的问题,提出一种面向不平衡数据的网络流量异常检测方法。设计流量......
准确高效的异常数据识别与缺失数据恢复是电力网络稳定运行的基础。提出了一种配网网络状态监测异常数据清洗方法。首先,利用堆叠......
基于深度学习的特征抽取是目前数据降维问题的研究热点，堆叠自编码器作为一种较为常用的模型，无法对混有噪声及较稀疏的数据进行良好......
针对基于k近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、k近邻查找速度慢,以及评分冷启动等问题,提出基于数据降维与精确......
针对基于WiFi位置指纹的室内定位中设备异构带来的接收信号强度(Received signal strength,RSS)差异和定位精度偏移的问题,提出一......
随着社交媒体的迅猛发展,人们逐渐通过微博等平台在网上发表评论,这些评论褒贬不一。为实现评论内容情感倾向的自动分析,产生了情......
滚动轴承作为风电机的重要组成部件,工作在高速的运转状态下,其容易发生故障,因此风电机滚动轴承的故障诊断具有非常重要的研究意......
针对网络上存在危害社会稳定的有害信息难以被准确监控分析的问题,为提高网络安全的预防能力,文中进行了网络有害信息智能识别算法......
深度学习是基于数据表示的一类更广的机器学习方法,它的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新。近年来,人......
为了解决单通道图像信号输入不能全面表达故障特征的问题,提出基于多通道一维卷积神经网络(Multi-Channel One-dimensional Convol......
针对网络流量异常检测过程中提取的流量特征准确性低、鲁棒性差导致流量攻击检测率低、误报率高等问题,该文结合堆叠降噪自编码器(......
针对当用户评分较少时,推荐系统由于数据稀疏推荐性能显著降低这一问题,介绍了协同深度学习算法(Collaborative In Deep Learning,......
弹簧螺距是多股螺旋弹簧(简称多股簧)的一项重要指标。针对当前多股簧生产过程中出现的螺距不均匀、产品试制成本高的问题,分析了......
随着中国经济金融改革,传统的借贷方法已无法满足大量中小微型企业及个人的借贷需求。网络借贷平台的出现,解决了中小微型企业及个......
针对传统特征抽取方法不能很好解决含有丰富语义信息和复杂网络结构的异质网的数据稀疏和噪声问题,利用堆叠降噪自编码器进行特征......
