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针对远程在线智能化健康监控的数据处理需求，基于数据挖掘和深度学习技术原理，文中提出了一种健康云数据监控分析算法。在数据挖掘的......
随着海洋资源开发、水下环境探测等需求的提升,水下目标识别技术不断发展。目前,在水下目标识别领域中,通常使用声呐来探测水下环......
为了提升机床主轴可靠性预测精度，提出了基于优化级联前向神经网络进行数控机床主轴可靠性预测的改进算法。将小批量梯度下降算法与......
与传统的人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）采用连续的实数值进行信息传递不同,脉冲神经网络（Spike Neural Network,SNN）采......
多元线性回归有着可解释强、建模速度快等优点,在解决实际问题中,对于拟合现实数据是一种经典且简单的模型.传统梯度下降法因其结......
三维模型因其多维、形象、直观的数据特性在文物保护、游戏娱乐、3D打印、虚拟现实等领域应用广泛,三角形网格因其结构简单表达能......
毫米波频段能为通信系统提供丰富的频谱资源,大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术能为系统提供更高的频谱......
在城市固废焚烧过程中,烟气含氧量是影响焚烧效果的重要工艺参数.由于固废焚烧过程的复杂性,实际应用过程中难以实现烟气含氧量的......
基于多视立体几何技术重建的城市场景密集点云难免会包含噪声，尤其是在建筑边缘区域，这会导致三维模型在建筑边缘处发生扭曲，缺乏应有......
针对强耦合、多变量的非线性系统，提出了一种基于Caputo分数阶微分优化的BP-PID解耦控制算法。首先，应用Caputo定义的分数阶思想设计......
能见度预测属于时间序列预测领域的问题,如何实现对时序数据的处理以及捕获数据中的时间长期依赖关系,是当前研究人员的主要关注焦......
为提高空中侦察取证的自动化、智能化水平,提出基于深度学习与FPGA软硬件协同设计开展空中侦察取证自动目标分类.多渠道收集整理军......
岩石表面纹理结构建模对表征岩石纹理特征、研究岩样破坏规律、简化图像复杂度等方面都具有非常重要的意义。当前,岩石表面纹理的......
深度学习（DL,Deep Learning）可以在训练过程中学习样本数据中包含的规律和表示层次,通过训练可以让机器获得能够像人一样的分析学习......
随着移动互联网时代的发展,人们对实现更高精度无缝定位的需求日益增长,人们对位置服务的需求已经不仅限于室外场景,室内位置服务......
针对现有联邦学习同步更新模型不易实现,以及客户端数据分布差异较大时服务器集中融合客户端模型将带来负效应,导致全局模型性能较......
神经网络作为一种具有高度并行处理能力的网络结构,在解决工程问题方面已发挥重要作用,但将其与种群进化结合的研究较为罕见。为此......
在现代信号处理领域,随着信息量的急剧增长,其所需的有效信号带宽也随之变得越来越大,而信号带宽的日益增长必然给信号的离散和表......
随着智能监控设备技术的应用,3D增强现实虚拟场景技术的规模化普及和实施产生了大量系统性的空间数据,因此有效的数据查询处理技术......
针对采用传统梯度下降算法训练卷积神经网络收敛速度慢的问题,提出了动量分数阶梯度下降算法.介绍了分数阶微积分的定义,并依据问......
理想的群集智能算法（Swarm Intelligence,SI）能够快速找到优化问题的一个可行解,其目的是尽快取得全局最优解,而非陷入局部最优。然......
井斜角与方位角是井眼轨迹计算中的主要测量参数，然而与常规井斜时方位角误差相比，小角度井斜下测斜仪的方位角测量误差更大。为了提......
移动机器人已广泛应用在医疗服务、餐饮行业、物流运输等领域,先进的机器人技术逐渐代替人工作业。移动机器人的路径规划与轨迹跟......
针对基于微机电系统无人机的野值的辨识和处理,设计了一种基于模糊预测与扩展卡尔曼滤波(EKF)的野值剔除方法.首先,将角速度模长引......
移相控制是输入串联输出并联双有源桥(Input Series Output Parallel-Dual Active Bridge,ISOP-DAB)变换器一种常见控制方式,针对......
随着科学技术日新月异的发展,尤其是以互联网技术为代表的网络时代的到来,各应用领域涉及的优化问题数据规模愈加庞大。梯度类算法......
机器学习作为人工智能技术的核心支撑受到了广泛的关注。数据规模不断增长,对最优化方法求解机器学习模型带来了新的挑战。本文以......
提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh......
RBF 神经网络中心、宽度等参数确定的是否合理将直接影响到RBF 网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF 神经网络的参数是......
量子粒子群优化算法(QPSO)是一种基于群体的随机优化技术。与标准的粒子群优化算法(PSO)相比,QPSO更具全局搜索能力并具有较少的控......
速度方位显示(Velocity-Azimuth Display, VAD)方法作为一种基于单部激光雷达和同一高度风场均匀的假设前提来反演风场的通用方法......
目的针对目前容积旋转调强放疗(VMAT)计划中的优化时间长和解的可重复性差等问题，探讨一种基于快速梯度下降的优化算法。方法利用梯......
随着智能手机和移动应用技术的发展，活动社交网络越来越流行。在ENSN中，人们可以在线上提前发布组织、线下参加各类活动。然而，由于人......
人脸识别技术是一种依靠人的脸部特征信息来进行身份识别的生物识别技术，由于其直观、可靠和稳定等优点，在身份认证场景、证件验证场......
铝合金中Fe元素的含量直接影响合金的塑性、耐热性、强度及抗应力腐蚀性能,其成分的定量分析是合金成分在线检测的重要环节.为了提......
针对数据集分散在不同机器的情况,本文对高维稀疏线性回归模型提出了一种通信有效的分布式学习方法,主要解决了KKT系统中的?0正则......
从全球导航卫星系统反射信号(Global Navigation Satellite System Reflectometry, GNSS-R)测高应用中对镜面反射点的高精度需求出......
针对传统逆强化学习算法在缺少足够专家演示样本以及状态转移概率未知的情况下,求解奖赏函数速度慢、精度低甚至无法求解的问题,提......
通过信息技术进行程序输入,运用数学模型统计并计算出较为高效的方案,绘制详细的图表.通过不同图表之间的高度相关性,可以更加直观......
盲源分离是信号处理领域中的重要研究问题，传统的盲源分离算法运算量较大，在特定的分离条件下性能下降。来波方向估计是阵列信号处理......
由于非线性动力系统的实际观测时间序列总是不可避免的混有噪声，噪声的普遍存在性和高破坏性掩盖了这些系统的内在动态特性，极大地影......
在人脸识别过程中,人脸检测是人脸识别的前提和基础,人脸检测的结果对人脸识别的精度有直接的影响。人脸检测的主要工作是从静态图......
人工神经网络从着手研究到现在,已有五十多年的发展史.虽然几经坎坷,但随着众多学者的不懈努力,不但在理论上为神经网络的发展打下......
在当前的现代生活中，人们对于智能手机的使用越来越多，而人机交互技术的发展已经从原来传统的键盘鼠标发展到基于视觉的Kinect技术，这......
卫星在轨寿命预测是直接影响航天设备建设与发展的重要问题,而卫星寿命预测涉及其关键暴露件材料性能退化规律的研究,所以卫星关键......
近几年来,随着脉冲神经网络及其学习算法研究的快速发展,越来越多的研究结果显示脉冲神经元通过接受、发放脉冲来传输信息和实现功......
