自编码机相关论文
近年来,随着互联网和大数据技术的不断发展以及公共建筑能耗系统的推广,建筑能耗平台中积累了海量的能耗数据。对于实现建筑节能的......
在视觉目标跟踪系统中,特征的表达和提取是重要的组成部分.本文提出基于多个自编码机网络相联合的特征提取机,通过对输入数据进行......
针对传统的协同过滤推荐算法在稀疏数据集上表现不佳的情况,提出了一种将自编码机（Autoencoder）和聚类结合的混合推荐算法.首先将用......
近年来,随着成像技术的发展,图像、视频等数据越来越丰富,如何从海量数据中提取有效信息也成为了一个难题。深度学习已被证明是有......
针对传统智能故障诊断方法过度依赖特征提取算法和诊断模型泛化能力不足的问题,提出将堆栈自编码机应用于模拟电路故障诊断;通过分......
为进一步提高油茶果识别的速度与精度,提出一种基于改进卷积自编码机神经网络的油茶果图像识别方法。该方法以非对称分解卷积核提......
提出一种基于灰色关联度分析优化堆栈自动编码器的故障特征自适应提取方法,并用于航空发电机的旋转整流器二极管故障诊断中。首先,......
采用深度学习方法和自编码机的神经网络建模和优化方法,求解空天飞行器的控制分配问题。将空天飞行器控制分配问题的期望控制量看......
基于深度学习提出一种新的流体智力预测模型,并在特征可解释性上进行了初步探索。新方法的核心思想是先通过空间自编码机分别对局......
随着计算机、传感器和通信技术的发展,现代工业系统变得越来越复杂。如何保证机械设备的可靠运行,在设备发生故障时精准的定位故障......
机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的......
针对传统的卷积神经网络算法在训练集与测试集分布不同时分类精度较低且标注成本较高的问题,提出结合迁移学习模型的卷积神经网络......
作为自然语言处理领域中重要的研究课题受到了广泛的关注。由于互联网高速发展带来的信息快速增长的问题,精简浓缩文本信息的技术......
