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近年来,因具有更强大的特征学习和特征表达能力,基于深度学习算法训练的卷积神经网络在计算机视觉领域取得了令人瞩目的成绩。鉴此......
随着网络技术的发展以及多媒体设备的日益普及,网络上的数据资源正在突飞猛进地增长。其中,图像作为信息传播的核心,可以传递更为......
图像分类是图像分析与处理的重要环节,是计算机视觉领域研究的热点问题。传统的图像分类算法需要人工设计特征,缺乏良好的泛化性,......
目前,我国天然气管道建设工程发展迅速,与此同时,随着运行年数的增加,管道逐步老化和被人为损坏,这些因素导致管道泄漏事故频发,给......
DNA是人类及所有生命的天然说明书。自DNA的遗传物质地位被确立后,人类便开展了一系列基因组测序工作。基因测序技术在众多领域都......
随着信息时代的进步,计算机技术的发展,人脸表情识别技术开始受到很多专家或学者的关注,因其独特的技术特点,其在智能领域例如人机......
针对提高卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像识别方向的训练速度和识别准确率进行了研究。从BN(batch normali......
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法.以......
为了提高识别精度,提出一种基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解方法。采用批标准化来减少神经网络层与层之间的耦合,......
提出了一种改进的卷积神经网络模型,在传统卷积神经网络中加入Inception模块,提取出图像的多尺度特征,同时引入残差连接,充分利用......
农作物病害是农业发展中面临的最主要的一个挑战,快速且准确地识别农作物病害有利于提早制定治疗方案,同时能很大幅度上降低农业经......
得益于“大数据”时代的到来以及高性能计算设备的发展,深度学习已成为当前人工智能领域的一大热点话题。而如何高速地进行深度神......
为了充分提取图像特征信息,同时减轻模型过拟合,提出了一种改进的多通道卷积神经网络模型。首先,利用三条卷积通道提取图像特征信......
机械中普遍存在的转速大波动工况是影响机械设备故障诊断的关键性难题,现有方法在计算效率及诊断误差等方面存在缺陷。深度学习理......
作为电力电子设备中重要的大功率开关器件,IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor,绝缘栅双极晶体管)已经被应用到众多领域,发展......
为解决传统用于文本分类等时序性问题的循环神经网络无法留住长远记忆及模型框架复杂的问题,提出一种基于序列卷积神经网络的分类......
多标签图像标注在根据模型预测的概率,利用排名函数进行标注时会出现多标或少标的问题,提出了融合阈值寻优的卷积神经网络(CNN-THO......
在全世界各国,农作物病害都会对作物产量造成严重影响,如何精准识别不同种类病害、科学诊断出病害是智慧农业的重要研究方向。本文......
为监测电网系统中机房柜门开关状态,避免产生安全隐患和财产损失,提出了一种基于卷积神经网络的机房柜门开关状态识别方法。该方法......
针对传统门控循环单元的梯度消失问题,文章提出结合批标准化的同时将饱和激活函数替换为非饱和激活函数,更好的缓解网络发生梯度消......
