降噪自编码相关论文
密码算法的安全性是最受关注的,主要包含其数学原理的逻辑缜密性以及加解密速度的快慢,这些特性保证了密码算法加密速度快且难以被......
心血管疾病是导致人类死亡的罪魁祸首,全球每年因其而死的人数达1500万,已经严重威胁到人类的生命健康。心血管疾病发作的同时,常......
随着网络用户的急剧增加,人们的生活方式、信息传播方式已经完全改变,人们面临信息过载问题,个性化推荐是解决该问题的有效方法之......
在当今社会中,随着各种各样信用经济形式的诞生,银行、信贷机构等都收集了大量的个人信用数据,为了利用这些历史数据来构建信用评......
在电机故障预测中振动特性信号常被噪音掩盖难以直接使用,因此针对含有噪音的振动信号本文提出一种基于二进离散小波变换(DDWT)--......
随着人们对网络带宽不断增长的需求,万兆以太网无源光网络(10G EPON)接入网技术在近年得到了飞速发展并且已经试点部署,但10G EPON......
为提高故障诊断准确度,针对航空发动机气路故障中状态参数非线性强且易受噪声污染的问题,提出一种改进降噪自编码的航空发动机气路......
提出一种基于降噪自编码神经网络事件相关电位分析方法,首先建立3层神经网络结构,利用降噪自编码对神经网络进行初始化,实现了降噪......
针对神经网络直接预测原始价格存在的泛化误差大、预测价格变动方向的准确率不高等问题,提出一种基于泛函的深度降噪自编码神经网......
心电图是一种用来监测心脏活动的标准测试。心电图能够体现心脏异常,包括心律失常,心律失常是心律异常的通称。同一类型的心律失常......
针对传统分类学习算法的准确性现状进行了研究,提出了一种基于降噪自编码的组合分类算法(Ensemble Learning based on Denosing Au......
B超是临床常用于检测乳腺的诊断方式之一,但由于本身自带斑纹噪声以及图像对比度低等造影缺陷,医生难以准确地判断肿瘤的良恶性。......
作为一种新兴的机器学习方法,深度学习在故障诊断领域逐渐得到了应用。其中,堆叠降噪自编码(Stacked de-noising auto-encoders,SD......
由于自编码神经网络能够提取数据从低层到高层的特征,发现样本间潜在的相关性,为了提高推荐系统的精确度提出一种基于降噪自编码的......
城市对外客运交通需求预测是城市开展城市综合交通系统规划与设计的基础工作,合理准确的交通需求预测可为城市的对外客运枢纽系统......
近年来,深度学习技术在肺癌诊断方面得到了广泛的应用,但现有的研究主要集中于肺部CT图像。为了有效提高肺结节的诊断性能,提出一......
为进一步提高汉语语音情感识别率,基于深度学习中的自编码、降噪自编码及稀疏自编码的网络结构,提出了一种改进的栈式自编码结构.......
磨矿系统的故障诊断主要依靠工人的经验,这为故障诊断增加了大量不确定性.此外,磨矿系统的数据较为复杂,不仅工人难以对故障的发生......
