堆栈自编码器相关论文
情感与人们的日常生活关系密切,随着人工智能技术的发展,情感识别研究受到越来越多的关注,通过采集人们在不同情感响应时的外部行......
计算机技术和互联网技术的高速发展与广泛应用,推动了物联网技术的发展与普及。而随着新生物联网技术的不断发展和应用,物联网入侵......
近年来,基于数据驱动的设备智能故障诊断方法是监测设备健康状况的重要手段,然而在实际中不同工况下含标注的监测数据严重缺乏,导......
配电网连接输电网和电力负荷,直接向用户供电,其安全稳定的运行决定人们生产生活的正常进行。配电网由于结构复杂、运行方式多变、......
新一代人工智能技术与电工装备优化设计的深度融合,正成为新工业革命的主要推动力,永磁同步电机作为一种新型的节能电机,因其结构......
在通信对抗装备研制、训练过程中,要对语音通信进行干扰效果评估。由于主观评估费时费力,本文针对语音质量客观评估进行研究,主要......
为有效解决配电变压器故障诊断中面临的数据特征人工提取、机器学习调参困难等问题,提出了一种基于堆栈自编码器(SAE)和随机森林(R......
气象敏感负荷的逐年增长是夏季电网负荷不断攀升的重要原因，准确估算此类负荷功率对电网运行调度、估计地区需求侧响应能力均有益处......
提出了一种更加高效节能的基于环境监测的采用堆栈自编码器和模糊控制模型的智能洒水系统。通过无线传感器网络将环境监测与洒水控......
无线传感器网络是一种由大量部署在监控区域的节点以自组织方式形成的网络,链路是实现节点互连和通信的基础,感知节点资源的有限性......
图像分类是高光谱遥感中一个最热门的领域。尤其是高光谱图像的分类技术已经在民用和军事等领域内实现了很大的进展,应用变得十分......
将堆栈自动编码器(Stack Auto-encoders)应用到泵站机组的故障分析中,构建了基于堆栈自动编码器的故障分析模型。构建的模型主要由......
深度学习被引入机器学习领域与大数据的完美结合加快了人工智能实现的步伐,近年来备受学术界和工业界的广泛关注。从深度学习的3种......
针对提取有效滚动轴承特征和消除特征之间的冗余,提出一种基于堆栈稀疏自编码器和Softmax层构建的深度神经网络(DNN)用于轴承故障......
为了增强自编码器的特征提取能力,更好的利用变压器故障时产生的大量无标签数据,将批量标准化(Batch Normalizaion,BN)引入了传统......
颈动脉血管内中膜厚度(Intima-Media Thickness,IMT)是衡量动脉粥样硬化程度的重要标准之一。临床中,广泛采用超声成像技术获取颈......
深度学习技术在图像处理、机器视觉等领域的应用取得了显著成效。基于此,对基于深度学习技术的水声信道均衡算法进行研究,提出了基......
研究并构建了一个结合脑电信号处理与深度学习的车内噪声评价模型,该算法通过自我学习实现脑电信号特征提取,使用同步似然方法构建......
针对在小样本条件下难以有效提取通信辐射源指纹特征的问题,设计了一种堆栈自编码网络的通信辐射源个体细微特征提取算法。首先通......
构建仿真实体的智能决策模型,将有效提高兵棋推演的可信度和沉浸感,而决策效果评估模型是仿真实体智能决策模型的关键模块。针对兵......
互联网大数据中蕴含着海量文本,如何有效地管理和利用这些数据是信息科学的研究热点。与此同时,随着高通量实验技术的不断进步,生......
为解决多电平逆变器的故障诊断问题,文中提出了一种基于深度神经网络的多电平级联H桥逆变器的故障诊断方法。首先,介绍了多电平级......
