卷积神经网络论文

论文摘要针对高空间分辨率遥感影像的分类处理问题,本论文基于深度学习理论,开展了高空间分辨率遥感影像分类的方法研究。具体研究如下。（1）本文提出了端对端、像素对像素的半监督高分遥...

论文摘要脑疲劳是由于持续进行脑力劳动导致的一种状态,脑电被认为是脑疲劳状态检测的最佳工具。如何选取合适的脑疲劳特征成为脑疲劳检测的关键问题,传统模式识别中手动提取特征会产生信息...

论文摘要提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型(CNN),并利用计算流体力学(CFD)的计算...

论文摘要全天相机拍摄的全天空地基云图能够实时反映当地的云量信息,而云量是天文选址首先考虑的因素之一。因此,对全天空地基云图根据图像质量、应用背景等因素进行自动化分类,实现鲁棒性...

论文摘要大脑会随年龄增长而逐渐发生萎缩与机能衰退,并且这种变化的速度和轨迹在脑区间和个体间存在明显差异。由于神经影像可以反映大脑的健康状态,因此常用于大脑年龄的预测研究。本文对...

论文摘要对于水位精准的预测是预防洪涝灾害的有效措施。在深度学习不断发展的背景下,提出基于卷积神经网络和马尔科夫链的水文时间序列预测组合模型,该模型解决了现有算法未考虑站点之间空...

论文摘要针对目前从遥感影像中提取的河流,尤其是细小河流容易出现中断的情况,将深度学习与多次棋盘分割法相结合,应用于高分辨率遥感影像的河流提取。基于对山区、平原和城市3景高分二号...

论文摘要目前岩性识别多基于人工判别方法,需要一定的专业背景和丰富的判别经验。该文提出基于岩石新鲜面图像与孪生卷积神经网络结构的深度学习岩性自动识别方法,兼顾岩石数据的全局图像信...

论文摘要为提高卷积神经网络对图像多尺度变化的感知能力,增加网络的尺度不变性,提出一种基于多尺度卷积特征融合的台风等级分类模型。在卷积神经网络中添加多尺度感知层,对卷积特征进行多...

论文摘要我们生活在数字的时代,数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分,而图像无疑是最重要的数据类型之一.图像反问题,包括图像降噪,去模糊,修复,生物医学成像等,是图像科学中的...

论文摘要针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短...

论文摘要水下目标的分类识别对于水声探测具有重要意义。该文提出一种水下目标多模态深度学习分类识别方法。针对水声信号的一维时域模态和二维频域模态特征建立一种多模态特征融合的深度学习...

论文摘要从社交媒体中挖掘灾害应急信息,能够有效帮助传统灾害管理获取实时、主题丰富的灾害信息,从而成为灾害应急管理的新手段。得益于深度学习在自动特征提取上的成就,本文研究了一种利...

论文摘要在测井资料与岩心数据较少,储层参数在地质综合解释方面又非常重要的情况下,如何提高储层参数的预测精准度显得尤为关键.本文提出使用深度学习方法根据已有的测井数据预测岩心孔隙...

论文摘要储层参数是储层评价的一项重要内容。针对传统储层预测方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型...

论文摘要时间序列数据具有非离散性、数据之间的时序相关性、特征空间维度大等特点,当前大多数分类方法需要经过复杂的数据处理或特征工程,未考虑到时间序列具有不同时间尺度特征以及序列数...

论文摘要针对多源视频流中的图像分类任务,提出了归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法,首先对初始的在线图像集进行基于卷积神经网络(convolutionalneuralnetw...

论文摘要自然场景文本检测是从自然场景中检测出文本所在的位置,检测结果的好坏将直接影响后续的文本识别效果,在图像检索、自动驾驶等领域具有重要应用。提出CNN与RNN联合的自然场景...

论文摘要获得理想光照的光照迁移是游戏电影制作、图像后期处理等行业的热点问题。此外,它也是计算机视觉领域的研究热点。在以人脸图像为研究对象的多个领域内,光照将极大的影响研究结果,...

论文摘要卷积神经网络在训练时,输入的图像对可能存在尺寸不一致,以及半全局算法的路径代价聚合不能完全利用待匹配点周围的像素,本文提出一种结合空间金字塔的网络结构训练图像对,计算初...