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为了更准确地预测基坑工程领域的复杂时间序列,提出一种以多个监测点的监测数据构成的多维时间序列作为输入的CNN-LSTM的组合神经......
针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载......
在水果生产过程中,对水果花卉开花强度的准确估计是影响种植者制定作物管理决策的关键因素,与水果的产量密切相关。利用计算机视觉......
球化现象是选区激光熔化(SLM)成型过程中最常发生的缺陷,同时影响了最终成型部件的疲劳寿命和物理性能.合理控制部件成型过程中球......
传统词嵌入通常将词项的不同上下文编码至同一参数空间,造成词向量未能有效辨别多义词的语义;CNN网络极易关注文本局部特征而忽略......
针对数控机床主轴故障诊断中标记样本量小的问题,提出了一种基于多传感器的迁移学习的故障诊断方法。首先,采集安装在数控机床主轴......
针对当前可穿戴式心率检测设备在运动条件下的心率测量准确度不高的问题,提出了一种卷积神经网络结合序列到序列网络(CNN-seq2seq)......
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......
随着人工智能的不断进步,深度学习可以训练生成各种场景应用的模型,譬如生物识别、行人检测、人脸识别等,将人工智能与实际应用相......
静电层析成像(Electrostatic Tomography,简称EST)具有实时性高、可视化、成本低、无辐射等优势,可为滑油磨粒在线监测提供一种新......
作为计算机视觉关键技术,图像语义分割具有重要的研究价值。为了解决传统方法的弊端,使目标更精确的从背景中提取出来,将深度学习......
在水果生产过程中,花数的统计往往是果农制定后期果实管理决策的关键性因素。从花卉图像中提取出花朵轮廓,进而估计花数,将有利于......
针对传统叶片识别易受环境干扰,难以实现复杂背景下的多叶片实时识别问题,提出一种基于CNN网络和多任务损失函数的实时叶片识别方......
准确预测PM2.5浓度可以有效避免重污染天气对人体带来的危害.现有方法往往重视本地历史信息对PM2.5浓度预测的影响,而忽略空间传输......
在船舶火灾检测报警领域,引入发展迅速的深度学习技术。在CNN的理念下,自主设计搭建轻量化的卷积神经网络,并在自行设计建立的数据......
由于采用大规模集成电路方法实现细胞神经网络(cellular neural networks，CNN)，其电路所产生的噪声不可避免，实际的网络都是在噪声环......
图像语义分割是计算机视觉领域的研究热点,如何让计算机按照人类理解的方式对海量的图像实现精细分割是图像理解亟待解决的问题。......
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目的:解决人工步态特征参数模型识别率低的问题。方法:采用基于CNN网络结构和SVM分类器的步态识别方法,提出三种不同CNN网络结构,......
针对目前飞机腐蚀铆钉分类准确率较低,且以手工检测为主的现状,提出一种基于Tree结构的CNN(Convolutional Neural Networks)分类算......
随着互联网的快速发展,社交网络已经成为人们表达观点的重要平台。针对社交网络数据的文本情感分析已成为信息处理领域的研究热点,......
