softmax分类器相关论文
提出一种基于栈式稀疏自编码神经网络的遥感影像农村建筑提取方法。该方法首先借助PCA白化预处理来降低数据的冗余度，然后使用无标......
土壤污染会严重威胁人类生活，因此有必要对土壤环境污染物成分进行检测，以寻求正确的处理方法。但目前检测手段较为落后，使得污染物成......
文章提出一种基于改进的Relie F-Softmax算法的配电网故障风险预警方法。首先通过数据调研和预处理，确定配电网4类24个故障特征量，综......
针对传统入侵检测算法忽略数据属性间的类别特征,提出基于属性分类建模的入侵检测系统(ACBM-IDS).将数据按属性划分为离散和连续两......
农业投入品的使用关乎广大人民群众“舌尖上的安全”,然而目前对于农业投入品的检测管理大部分集中在产后残留量上,产后检测程序复......
孤独症又称自闭症,主要表现症状为社会交往障碍、语言沟通障碍、狭隘兴趣、重复刻板行为,近年来患病率不断上升。孤独症不仅对患儿......
随着传统分类分析算法研究的不断深入,台区用电负荷模式的分类识别也在不断发展.提出了一种基于深度神经网络(deep neural network......
研究变压器的故障诊断对电力系统安全稳定运行具有重大现实意义.以油中溶解气体特征为输入的传统变压器故障诊断方法在处理样本不......
目的:提高永磁电动机定子绕组故障诊断的准确率和全面性.方法:研究提出基于堆栈自动编码器(SAE)永磁电机定子绕组故障诊断模型,由S......
为解决工控网异常入侵、水利泵站通信网安全防护的问题.论文提出一种基于深度神经网络的水利泵站工控网入侵数据的检测算法.首先针......
提出一种基于深度体素卷积神经网络的三维(3D)模型识别分类算法,该算法使用体素化技术将3D多边形网格模型转化为体素矩阵,并通过深......
为解决多视角下存在服饰和携带物等协变量时,基于轮廓或关节模型的步态识别方法识别效果不理想的问题,结合深度学习技术,提出基于......
室内场景布局估计作为图像处理和计算机视觉的研究热点之一,广泛应用于3D重建、场景恢复等新兴领域。室内场景通常存在家具等杂物,......
战争就是交战双方作战体系之间的对抗。体系贡献率评估是体系建设和分析重点关注的问题,是对作战要素在作战体系中所发挥作用的一......
姿态控制系统是航天器最关键的子系统之一,也是故障高发的子系统之一,研究姿控系统的故障诊断技术,以确保其稳定可靠运行,对顺利完......
社会经济飞速发展背景下,自动驾驶车辆在不久的将来也将进入千家万户,为人们出行带来更大的便利。安全性保障是自动驾驶技术应用的......
变压器作为电力系统中的核心设备之一,它的稳定运行是整个电网能够保证安全稳定的前提,并且它也是电网安全防御系统中的重要枢纽设......
近年来,常常有人遇到各种突发状况,导致心脏骤停而猝死。据不完全统计,全球每年约有600万人因心脏骤停而猝死,其中我国因心脏骤停......
图像分类是指根据一定的分类规则将图像自动分到一组预定义类别中的过程,它可以应用于许多领域,如人脸识别和医疗图像处理。传统的......
高光谱遥感图像是由电磁波成像而成的包含非常多且窄的连续型光谱影像,其分辨率可达纳米级范围,成像数据中包含着丰富的信息。近年......
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目标识别是电子对抗中的一个关键环节,而雷达辐射源信号识别是目标识别的重要组成部分。近些年来,传统的雷达辐射源信号识别技术取......
近年来随着低成本小型化三维传感器的大量涌现,三维形状模型的获取变得越来越容易,三维形状模型的识别和分析成为了越来越受重视的......
针对肝纤维化四分期准确率较低,S_2与S_3期分期难的问题,文中提出了一种基于迁移学习策略的肝纤维化诊断方法。该方法基于预训练好......
针对HVDC输电线路故障识别率低、远端高阻故障识别困难等问题,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)多尺......
针对我国农作物病虫害识别方法中存在的速度慢、主观性强、所需专业知识要求高以及识别成本高等问题, 提出一种基于Inception与Res......
现代化工过程愈加精密化、复杂化,使得化工过程数据呈现高度非线性、强耦合等特点,传统的故障诊断模型难以学习此类数据的有效特征......
针对人脸数据维度过高和非限定条件下(如表情、姿态等发生变化时)将出现人脸识别率较低问题,提出了一种基于改进的局部二值特征和......
针对当前齿轮故障诊断存在着准确性不高、主观性强等问题,提出了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)和softmax分类器相结合的齿轮故障......
哈欠检测可以用于对驾驶员的疲劳驾驶行为发出警告,从而减少交通事故的发生。提出了一种基于卷积神经网络的哈欠检测算法,可以把驾......
维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一。结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维......
针对海量数据挖掘中三维模型特征识别准确率较低的问题,提出一种改进的稀疏降噪自编码神经网络模型.先基于改进的稀疏降噪自编码方......
音频场景分类作为声学场景理解的关键环节,对机器感知复杂环境并做出智能选择有着非常重要的意义。针对音频场景分类性能提升这一......
提出了一种基于电梯监控视频、用于检测轿厢中是否存在狗的算法。该算法结合栈式自编码网络(SAE),使用梯度方向直方图(HOG)来表征......
蛋白质二级结构预测是生物信息学的重要组成部分,在生物信息学领域具有重要意义。本文提出了一种新的卷积神经网络结合Softmax分类......
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火灾是当今社会最频繁、最多发的自然灾害之一,严重危害着人们的生命财产安全。为降低火灾带来的危害,一方面应加强火灾方面的安全......
受深度自编码网络的启发,构建深度极限学习机(ELM)网络模型,并通过人工鱼群算法对其参数调优,最后通过softmax分类器进行分类。结......
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人类非脑部疾病的医学研究可以依赖动物来实现,而脑部疾病则存在许多局限性,例如人脑和动物脑之间具有的本质区别,人脑可以进行对......
【目的】应用浅层结构的机器学习分类器和高空间分辨率影像实现休耕区绿肥、粮食及经济作物快速准确分类。【方法】利用分辨率为5 ......
传统的人脸识别技术对人脸图像特征的提取及分类器选择均较为复杂,且识别率也不高,随着卷积神经网络从手写数字识别到人脸识别的技......
鉴于将深度学习应用于变压器故障诊断具有良好的故障诊断效果,提出了一种基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断方法。通过在......
遥感的兴起与发展为包括城市规划、土地利用等各个领域的发展提供了海量的数据,遥感影像包罗万象,有丰富的地物信息。对遥感影像的......
随着Kinect、RealSense等新型三维智能传感技术的出现,使得记录高质量的RGB图像和深度(Depth)图像变得十分便捷,而基于RGB-D图像的......
针对传统黄瓜病害识别方法中提取到的分类特征容易受病害叶片形态多样性、光照和背景影响的问题,提出了一种基于卷积神经网络的黄......
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为了实现水稻生长状态的自动监测,提出一种基于softmax深度分类器的水稻稻瘟病识别方法。首先,利用中值滤波进行图像预处理,然后采......
期刊
针对红外视频流中的远距离行人和车辆动目标自动检测和识别问题,提出了一种动目标自动检测和识别算法。首先,以无参数ViBe算法进行......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
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提出一种基于多分类隐任务学习的动作识别方法.将多个动作共享的一组子动作作为隐任务,通过对隐任务的联合学习来建模动作之间的关......
桥梁裂缝检测对于桥梁健康检测具有重要的意义.基于布里渊时域分析的分布式光纤传感器能够测量整个结构表面的应变数据.由于测量所......
针对传统入侵检测方法很难快速准确地从海量无标签网络数据中提取特征信息以识别异常入侵,提出了基于改进的深度信念网络的softmax......
