卷积神经网络(CNN)相关论文
在医学领域中,静脉成像技术被用于辅助静脉注射和静脉疾病的治疗.其中反射式成像的静脉成像装置由于非接触、便携性好的优势,在临......
由于表面张力与惯性力作用,静止流场内较大尺寸气泡[500＜气泡雷诺数(Re)＜2000]形成不规则几何形状,造成二维图形处理方法等效球体或......
针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期......
现有基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的柴油机故障诊断方法易过拟合,网络收敛速度较慢、处理小样本数据时诊......
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通过异常声监测危险事件逐渐成为公共安全监测的有力手段之一.本项目设计并实现一种异常声信号采集与识别系统,使用Respeaker开发......
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在长短期记忆神经网络(LSTM)的基础上,运用双向的长短期记忆神经网络(BiLSTM),结合卷积神经网络(CNN)提出了一个预测模型,对超短期......
为提高无人机影像特征点的提取质量与拼接精度,建立高斯金字塔实现多尺度变化进行粗差剔除,利用卷积神经网络(Convolutional Neura......
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目的 条纹状损伤是高度近视向病理性近视发展过程中的一种重要眼底改变.临床研究表明,在无创的眼底光学相干断层扫描(optical cohe......
目的 旷场实验(open field test,OFT)是行为学与药理实验分析中常用的实验方法.为了对比测试组和参考组被测小鼠的行为特征差异,通......
为了更高效率地诊断轴承故障,提出了一种基于精英反向学习(OBL)改进麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方案,......
针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换(CWT)和二维卷积神经网络(C......
阀门作为天然气管线的关键部件,若发生内漏会带来经济损失及生产安全隐患.因此,阀门内漏的有效诊断及内漏速率的准确量化具有重大......
为提升复杂环境中漂浮式风力机平台筋腱结构隐性损伤识别率,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出连续多尺度......
针对实际工程中滚动轴承多工况下传统故障诊断方法识别率偏低的情况.提出了一种基于AlexNet-Adaboost相结合的滚动轴承故障识别方......
卷积神经网络(CNN)在光学图像分类领域中得到广泛应用,然而,合成孔径雷达(SAR)图像样本标注难度大、成本高,难以获取满足CNN训练所......
针对单一模态情感识别精度低的问题,提出了基于Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型算法.该算法采用带有词嵌入的双向长短时......
随着民航飞机数量的增多,接收到的广播式自动相关监视( Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)信号可能出现多条报文......
旅游问句具有长度较短,不严格按照语法规则的特点,导致该文本数据信息容量过少、口语化严重.充分理解问句表达的语义是提高旅游问......
随着光伏发电装机容量的不断上升,如何及时检测并解决光伏组件故障和异常,减少组件能量损失,提高光伏系统的发电效率成为一项重要......
随着能源革命的推进及双碳目标的提出,综合能源系统越发受到广大研究者的重视,对综合能源系统进行高效的规划和控制离不开精准的多......
飞机桁架的焊接质量是其工作强度的重要保证,因此对桁架的焊缝缺陷进行有效检测和识别是当前航空制造业重点研究的问题.为快速而有......
为确保对滚动轴承故障诊断的有效性,结合卷积神经网络(CNN)在图像特征提取与分类识别的优势,利用格拉姆角场(GAF)将滚动轴承一维振......
含速度大脉冲的强地震动具有复杂的特性,人工提取速度大脉冲特征的方法较繁琐,故利用卷积神经网络(CNN)在图像特征自动提取方面的......
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目的 通道注意力机制在图像超分辨率中已经得到了广泛应用,但是当前多数算法只能在通道层面选择感兴趣的特征图而忽略了空间层面的......
心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,实现心律失常的自动分类对心血管疾病的诊治具有重要意义.基于一维心电信号的心律失常分类......
针对传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-TermMemory,LSTM)在提取特征时无法体现......
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,......
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深度学习(DL)作为规模图像大数据的聚类与分类的一种有效工具,展现了其解决无监督和半监督条件下的聚类与分类算法表示问题的无限......
全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)是当前获取精确位置和时间信息的关键手段之一。GPS接收机是GPS系统的重要组成部分,其......
为降低弹道目标整体误识别代价,提出了基于代价敏感剪枝(CSP)一维卷积神经网络(1 D-CNN)的弹道目标高分辨距离像识别方法.首先,基......
随着医疗大数据和人工智能技术的快速发展,基于结构磁共振影像采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对阿尔茨海默......
脱机手写数字识别技术是在光学字符识别技术的基础上，采用计算机等处理器自动对手写阿拉伯数字进行识别的一种技术。文中对国内外研......
高精度定位是移动机器人执行上层任务的基础,也是直接影响其他任务执行效果的首要问题。可定位性是对定位精度好坏的度量,对可定位......
在神经网络模型训练过程中,存在部分卷积核退化为无效卷积核,在神经网络推理过程失去作用的问题.针对该问题,提出了一种仅使用单个......
图像超分辨重建(Super-Resolution,SR)是指利用信号处理和机器学习等方法,从单幅或者多幅低分辨率图像(Low Resolution,LR)中重建......
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计算机网络技术的快速发展,导致恶意软件数量不断增加.针对恶意软件家族分类问题,提出一种基于深度学习可视化的恶意软件家族分类......
人脸特征点定位是根据输入的人脸数据自动定位出预先按人脸生理特征定义的眼角、鼻尖、嘴角和脸部轮廓等面部关键特征点,在人脸识......
针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题,提出一种融合双......
目的激光雷达采集的室外场景点云数据规模庞大且包含丰富的空间结构细节信息,但是目前多数点云分割方法并不能很好地平衡结构细节......
目的针对已有图像拼接篡改检测方法中存在的真伪判断分类精度不高、拼接篡改区域定位不准确问题,本文设计了一种篡改边缘两侧和篡......
目的卷积神经网络广泛应用于目标检测中,视频目标检测的任务是在序列图像中对运动目标进行分类和定位。现有的大部分视频目标检测......
针对目前我国冬笋采收只能依靠传统人工经验法,没有合适的探测设备的问题,根据高频电磁波作用下冬笋与土壤的介电特性差异导致反射......
为了对旋转机械的故障特征进行自适应提取,实现智能故障诊断,提出了一种基于批量归一化的一维卷积神经网络(convolutional neural ......
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旋转部件是否发生局部故障,关键是判断其振动信号在空间上是否出现周期性冲击以及周期大小.卷积神经网络(CNN)善于挖掘数据空间上......
细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别,通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点,这使得细粒度图像分类任......
近年来,卷积神经网络(CNN)凭借强大的特征提取和表达能力,在图像分析领域的诸多应用中取得了令人瞩目的成就。但是,CNN性能的不断......
刑侦工作中,若犯罪嫌疑人的人脸图像存在遮挡,人脸特征点遭到破坏,精确去除遮挡区域成为提高人脸识别技术的重要一步。因此,人脸去......
为提升滚动轴承在大噪声、变载荷及复杂工况下故障诊断的准确率,考虑被采信号具有时间多尺度特性,提出多尺度卷积神经网络(MTSC-CN......
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近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术.实......
近年来,卷积神经网络(CNN)已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性,已被认为是最有前途的CNN硬件加速......
