深度信念网络论文

论文摘要传统的故障检测方法在进行发动机故障检测中存在数据维度高且准确性不高等一系列问题,提出一种基于核主成分分析(kernelprincipalcomponentanalysi...

论文摘要针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解（complementaryensembleempiricalmodedecompos...

论文摘要针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊断方法。...

论文摘要针对光伏输出功率非线性、波动大、不稳定等特征引起光伏功率短期预测不精确的问题,本文提出了一种基于相似日聚类和利用共轭梯度法（CG）改进深度信念网络（DBN）的组合模型预...

论文摘要针对复杂机电装备故障诊断中存在的数据量大、提取故障特征困难等问题,结合深度学习理论强大的感知与自我学习能力,提出一种基于深度信念网络和多信息融合的复杂机电装备故障诊断方...

论文摘要针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析（unsupervisedtransfercomponentanalysis,UTCA）和深度信念...

论文摘要针对如何提高轴承故障诊断的准确率和算法训练的效率问题,提出了一种深度信念网络（DBN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。首先,求出信号的时...

论文摘要油色谱数据及其变化趋势是评估变压器健康状态的重要依据。现有研究表明,深度信念网络(deepbeliefnetwork,DBN)在油色谱数据预测领域已取得一定成果,为变压...

论文摘要恒星光谱分类是光谱分析的一种重要方法,是天体光谱数据挖掘的重要内容。针对从LAMOST（theLargeSkyAreaMulti-ObjectFiberSpectros...

论文摘要近年来,随着物联网系统和大数据技术的快速发展,使得时间序列的的收集变得简单快捷,同时收集到的时间序列数据也变得数据量巨大、非线性程度很高、数据结构复杂,传统的时间序列分...

论文摘要为客观、有效对古陶瓷进行无损断代,提出了一种基于可见-近红外光谱古陶瓷断代分类识别方法。耀州窑古陶瓷跨代较多,且不同朝代之间具有物理相似性,因此耀州窑的断代具有一定的挑...

论文摘要针对DBN算法训练时间复杂度高,容易过拟合等问题,受模糊理论启发,提出了一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络,即FE-DBN（ensembledeepbelie...

论文摘要为了解决传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下识别率低的问题,文中提出了一种基于DBN（深度信念网络）的智能识别算法。将雷达辐射源信号进行时频变换,将处理后的时频图像输...

论文摘要综合考虑语音帧间关系及后处理网络的效果,提出一种改进的基于深度信念网络（DBN）的语音转换方法.该方法利用线性预测分析-合成模型提取说话人线性预测谱的特征参数,构建基于...

论文摘要基于传感器的上肢动作识别技术,研究的热点主要在于传感器的种类、数量,特征值的选择以及分类算法的设计上,这些因素决定了识别效果的优劣。针对这些问题,提出一种基于多个惯性传...