递归神经网络相关论文
提出一种基于映射递归神经网络（aNN）的代理模型，借助于深度学习框架中易于使用的自动微分工具，有效生成模型降阶伴随算子，实现高效反演......
超声波电机的输入输出变量呈现强非线性特性，其速度-力矩之间存在迟滞，且随着驱动频率和负载等因素改变，用通常的辨识难以取得满意的......
[目的/意义]文本情感分类作为自然语言处理领域中一个重要的研究方向，具有十分重要的商业价值和社会价值。然而传统的情感词典法和......
高光谱遥感图像能够提供丰富且精细的光谱特性曲线,表征不同地物目标的特有属性,是人类社会认知了解地球的重要途径之一,被广泛应......
移动机器人集控制、通讯、感知、机械等多个学科技术,一直是学者们高度关注的研究领域。随着科学技术快速发展,移动机器人技术日趋......
随着现代通讯技术的发展,现代社会对数据通信提出了更高的要求。卷积码一直被广泛地应用在各种数字通信系统中,在LTE系统中咬尾卷......
优化问题求解一直以来都是科研和工程领域的研究热点,利用优化算法求解抽象得到的实际问题的数学模型,将会显著提高工程师的效率。......
齿轮作为机械设备中最常见的机械零部件,起着传递转矩和传递运动的作用,由于其传动精度高、传递功率大、结构紧凑等优点,齿轮广泛......
预测太阳辐照度对于有效及时的利用可再生能源至关重要。本文旨在研究递归神经网络（RNN）的5个变体，并得出有效可靠的5 min短期太阳辐......
本研究以某型号二冲程航空活塞发动机为研究对象，通过建立一、三维发动机模型、喷油器模型和空燃比控制模型，辨析进气量和喷油量的主......
由于信号传递和开关的闭合需要一定的时间,时滞在神经网络中普遍存在,所以学者们在研究神经网络时,建立了时滞神经网络模型.时滞递......
为了实时精准检测各类云计算攻击,保障云计算平台运行的安全性,本文提出了基于场景模型与深度学习的云计算攻击检测方法.构建包含......
为了快速、准确地检测老人的跌倒行为而引入递归神经网络,通过递归神经网络自动提取跌倒数据特征进行跌倒检测.结果显示:利用递归......
蛋白质通过与其他配体分子的相互作用来执行其功能。目前发现一半以上的蛋白质与金属离子有结合位点,金属离子既稳定了蛋白质结构......
在冷连轧过程中,钢材的厚度精度是评价带钢产品质量最重要的指标之一,而高精度的张力控制是高质量钢材轧制生产的必要条件,两者都......
随着互联网技术的不断发展,图像作为一种重要的信息交换载体,在信息传递的过程中始终占据主导地位,由于原始图像在存储过程中会占......
传统计算机经过几十年的发展演变,已经非常成熟,在很多领域已经表现出卓越的性能,被认为是人脑的拓展。然而传统计算机在很多领域......
信息抽取任务旨在从非结构化文本中自动抽取信息,并转换为结构化的三元组（实体-关系-实体）。根据三元组中的关系类别是否限定,信息抽......
为加强原始训练数据的传输安全性,实现对信息应用文件的及时性编码,设计基于递归神经网络的原始训练数据防泄漏密码生成系统.以递......
在科技发展愈发重要的今天,信道均衡作为改善通信质量的一项重要技术,一直是学者们关注的内容。为了解决码间干扰的问题,一般会采......
为了实现基于内容的语音全文检索,提高语音检索性能,以及保障云端语音数据的隐私安全,提出了一种基于声母和深度哈希的密文语音全......
针对钢包连铸过程中需要精确控制下渣时刻的问题,提出一种基于局部加权回归和长短时记忆(LSTM)神经网络模型的连铸下渣预测系统.该......
本文着重研究了基于递归神经网络模型的共轭梯度法与广义Armijo搜索技术相结合的算法:第一章简要介绍了共轭梯度法的发展现状、神......
随着汽车保有量的日益增长,道路交通事故也越来越多。其中因驾驶员无法及时有效地进行决策而造成的事故占多数。智能汽车决策技术......
现代科学技术与工程应用中经常涉及到矩阵的Moore-Penrose逆和时变等式与不等式线性系统求解问题,而具有相继运算特性的传统数值算......
矿井突水是煤矿生产过程最具威胁的灾害之一,而应用电磁法对煤层地质结构中的富水区进行勘探,可以提前预知富水区的位置和大小,对......
随着信息技术的蓬勃发展,人工智能技术正成为推动新一轮军事革命的核心驱动力,在国防领域发挥越来越重要的作用。将人工智能技术与......
特征点定位（又称关键点检测）是众多计算机视觉任务中需要解决的基础问题。常见的特征点定位问题包括人脸特征点定位、人体姿态估计（即......
广义逆理论在微分方程、数值分析、电网络分析、最优化、马尔科夫链、系统理论等众多领域有着重要应用.Moore-Penrose逆和Drazin逆......
在自然语言处理领域,递归神经网络在机器翻译中的应用越来越广泛;除了其他语言外,汉语中还包含大量的词汇,提高英译汉的机器翻译质......
本文针对坦克车辆系统复杂、故障诊断难的特点,介绍了一种递归神经网络模型的算法和基于递归神经网络的故障诊断系统,给出了系统的......
提出一种基于遗传算法的神经网络非线性自适应控制方案.该方案中的神经网络是由两部分组成:一部分是线性神经网络,另一部分是递归......
为满足对非线性系统实时控制的要求,提出一种结合递归神经网络和常规反馈控制器的自适应逆控制方案.神经网络作为自适应逆控制器同......
该文基于提出的递归神经网络，用一个神经元ＰＩＤ控制器与一个神经网络顺向辨识器构成了基于神经网络的自适应ＰＩＤ控制系统，通过ＳＩＳＯ非线性动力学系......
将软测量技术应用于跳汰生产过程,提出了一种基于递归神经网络的跳汰机床层松散状况软测量模型,并用现场实测数据进行了仿真验证,......
鲁棒递归神经网络的滑模控制能跟踪参考轮廓的双轴运动机构，双轴运动机构是由两个矢量控制永磁同步电机驱动的计算机数字控制的X-Y......
转子-轴承系统阻尼特性具有复杂的非线性特性.目前,尚未有统一的阻尼模型.本文基于人工神经网络方法,根据转子-轴承系统转子振动幅......
传统基于传感器的人体运动行为识别往往需要把收集到的时域信号进行傅里叶变换,再从转换得到的频域信号中提取均值、峰度、方差等......
由于音乐数量的迅速增加,音乐分类的应用需求更为突出。音乐流派分类(MGC)是一种基于内容的音乐分析,在音乐检索中起着重要作用。......
现有目标检测算法在复杂大场景下多目标检测的精度和实时性难以平衡,为此,受深度神经网络卷积核形态启发,模仿了人眼视觉机理,改进......
近年来，卷积神经网络在超分辨率重建领域的应用取得了一定突破，但依旧不能有效的恢复图像的边缘和纹理等几何结构。本文围绕如何有效......
分布参数系统是指系统的状态变化同时与时间变量和空间变量相关的系统，它广泛存在于许多科学领域和工业领域中。对分布参数系统的预......
