![基于深度置信网络的时间序列预测]()
论文摘要针对传统计算机神经网络存在梯度弥散、局部最小值、非线性时间序列长期预测性能不佳和高维序列数据复杂度高等问题,提出时序深度置信网络模型（timingdeepbeliefn...
![点击预测的关键技术研究]()
论文摘要对点击预测的关键技术进行了研究,主要论述了特征组合的常见方法。点击预测算法首先需要对稀疏的用户历史交互数据进行独热编码,将其嵌入到稠密的特征空间后,再用特征向量来表征原...
![基于堆栈稀疏自编码的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要针对目前滚动轴承故障诊断中,模式识别研究主要依靠有监督式机器学习的问题,提出一种基于堆栈稀疏自编码(StackedSparseAutoencoder,SSAE)的无监督...
![基于电学测量的智能手势识别方法研究]()
论文摘要随着计算机的广泛应用和可穿戴电子设备的发展,将人机交互和可穿戴设备相结合逐渐成为研究热点,其中手势识别技术在人机交互领域扮演着重要的角色。主要提出基于电学测量的智能手势...
![基于大数据分析的装备故障诊断技术]()
论文摘要针对复杂装备故障诊断实际需求,论文以装备故障智能诊断技术为研究对象,在分析故障特征及诊断方法的基础上,依托大数据分析平台,运用基于深度神经网络(DNN)的学习框架,构建...
![基于深度神经网络的水声信号恢复方法研究]()
论文摘要针对干扰或噪声环境下水声目标信号难以获取的问题,该文提出研究基于深度神经网络的自适应水声被动信号波形恢复方法。在单阵元情况下,该方法提取对数功率谱特征作为输入,采用深度...
![基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法]()
论文摘要针对提高快递包裹的分拣效率和识别准确率,提出了一种基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法.首先,提出一种改进的目标检测算法,通过将多层浅层特征图与最终的特征图进行融...
![基于课堂视频的学生课堂参与度分析]()
论文摘要目的学生课堂行为分析对于评估学生的课堂参与度有重要意义。提出一种新型的学生课堂行为数据的分析和处理模式,用于综合评估学生课堂参与度状况。方法基于课堂视频信息,利用Kin...
![基于深度学习的电网安全态势感知]()
论文摘要随着电网的发展和技术的进步,电网结构日益复杂,能够及时有效地对电网的安全态势进行感知显得尤为重要。深度学习,近些年在文本、语音、图像等方面取得了巨大进展,同时在人工智能...
![基于神经网络的目标检测技术研究综述及应用]()
论文摘要随着深度学习的快速发展,目标检测技术已经越来越成熟。目前神经网络的目标检测技术已经被广泛应用在行人检测、自动驾驶、视频追踪等领域。本文首先分析了目标检测技术的发展背景,...
![基于深度神经网络的单通道语音增强方法回顾]()
论文摘要语音增强是一种试图从噪声中分离出语音的技术,目的是提高语音的质量和可懂度。在过去的几十年里,人们提出了多种类型的语音增强方法,但这些方法在非平稳噪声环境中的表现还未达到...
![基于GRU-NN模型的短期负荷预测方法]()
论文摘要目前基于统计分析和机器学习的预测方法难以同时兼顾负荷数据的时序性和非线性特点。文中提出了一种基于GRU-NN模型的短期电力负荷预测方法。该方法基于深度学习思想处理不同类...
![深度学习的目标跟踪算法综述]()
论文摘要目标跟踪是利用一个视频或图像序列的上下文信息,对目标的外观和运动信息进行建模,从而对目标运动状态进行预测并标定目标位置的一种技术,是计算机视觉的一个重要基础问题,具有重...
