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本文以提高人脸表情辨识的准确性为工作目标,对基于残差网络的人脸表情辨识算法展开深入研究。论文的重点研究内容包括:（1）针对传统......
卷积神经网络应用于复杂背景的手势图像识别时,存在深层模型参数量大、计算成本高、轻量级模型准确率低等问题,针对这些问题提出了......
为了提高卷积神经网络模型的效率,针对激活函数进行了研究。通过研究多种激活函数的发展进程,列举各类激活函数的性质,以及在分析......
番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量。为实现番茄病害的实时无损伤检测，本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶......
小车倒立摆系统是一种具有非线性、强耦合、多变量、欠驱动等特性的自然不稳定系统，倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题。......
针对YOLOv5算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标误检率、漏检率较高的情况，提出一种基于YOLOv5改进的光学遥......
在自动驾驶应用场景下,将YOLOv5应用于目标检测中,性能较之前版本有明显的提升,但在高运行速度情况下检测精度仍不够高,本文提出一......
现有的YOLO目标检测模型是基于one-stage思想进行多目标的检测，对于双分类检测其有所不足，并且其检测时性能也消耗较大。为了能够在......
受到海上复杂环境影响，海上通信信道衰落较大，船舶通信质量有所下降。针对正交频分复用无线通信系统的信道估计问题，提出了一种基于无......
水稻是我国最主要的粮食作物,全国有半数人口以水稻的产物稻米作为主食,但在水稻的生长过程中易受到害虫的侵害,影响到作物的产量......
出口厚度精度是衡量冷连轧带钢产品最重要的质量指标之一,因此提高带钢出口厚度预测精度是很多学者关注的热点,目前神经网络已经运......
随着深度学习领域的快速发展,图像分类技术的应用领域也越来越广泛,图像分类是指给定一幅输入图像,通过算法判别图像所属类别的技......
针对利用高分辨率、背景复杂、波段少的无人机遥感影像提取城市地表水的方法少且提取精度不高等问题，采用深度学习法，构建了不同深度......
人工神经网络可以快速高效地学习、组合和分析大量信息,极大地提高了机器学习的效率。如今它作为新兴科技之一,所具有的智能化、便......
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深度神经网络在移动端的部署是其在实际应用中很重要的环节,但是网络的规模越来越庞大,为了减少网络模型推理时的计算成本,提出一......
针对目前人脸表情识别的准确率偏低、训练速度较慢、泛化能力弱等问题,提出了改进的VGGNet,添加BN算法和PReLU激活函数,在图像预处......
随着工业对冷轧板带质量的要求不断提升,出口板形的质量成为了衡量冷轧带钢质量的最重要指标之一.本文对某钢厂1250mm冷连轧机的带......
学位
更快、更好的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）架构一直是研究的热点。不管CNNs架构如何变化,激活函数都是必不可......
目的:解决烟叶分级准确率不高的问题.方法:提出一种改进的基于卷积神经网络的烟叶分级模型,根据VGG16网络结构,以 自定义的方式搭......
基于神经网络的深度学习在许多不同领域的应用中取得了显著的成果,其中一个重要的原因就是神经网络是一种范逼近器。范逼近定理为......
欠驱动系统,是一种泛指独立控制输入空间维数相比于系统自由度少的典型控制系统,它的本质上是属于非线性系统,其特点之一便是输入......
中国尤其陕西拥有丰富的古代绘画资源。这些古代绘画具有非常重要的艺术、科学和历史考古价值,但是它们现在生存状况十分堪忧,其中......
本文所研究的基于目标检测与单目视觉的智能测距算法,是现代自动驾驶领域重要的组成部分,它主要包括目标检测技术、单目视觉技术等......
深度神经网络是深度学习的一个重要模型,其往往拥有非常多的层次结构,包含输入层输出层和一系列的隐藏层。但是若只是单纯的添加更......
随着互联网和智能手机的发展,人们对新闻信息的需求更加个性化,传统的基于新闻标题关键词匹配的推荐方式,没有从语义上做分析,所以......
将深度卷积神经网技术应用于人脸微表情识别是近年来的研究热点,但是,研究成果还未进一步完善,主要表现在其识别能力还是拥有精度......
随着市场竞争日趋激烈,客户的个性化要求越来越高,客户流失现象更加频繁.各银行在所能提供业务基本无差异的情况下,向客户提供个性......
提出一种矩阵数据的非线性压缩方法 非线性二维主成分分析方法.该方法在二维主成分分析的基础上,通过引入激活函数对投影后数据进......
随着无人机技术的迅猛发展,无人机已被广泛应用到人类生产生活中。如何方便快捷简单地与无人机进行交互成为了当前研究的一个热点......
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迄今为止,深度学习已经成功应用于计算机视觉等新兴领域,深度学习的成功除了其包含优秀的卷积结构以外,还得益于激活函数的发展。......
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针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提......
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