自编码神经网络相关论文
双离合变速器（Double Clutch Transmission,DCT）近年来由于其生产的优势和性能的优势占据了大片汽车变速器市场,因此严格把好DCT产品......
为减小用户窃电对线损计算和电网运营造成的负面影响,提高窃电检测能力和识别用户窃电手段,提出了融合自编码神经网络和随机森林的......
目标检测与跟踪是计算机视觉领域中一个热点课题，在交通情况监控、室内安全防护、公共安全预警等领域的应用极其广泛，该课题研究需要......
随着4G时代的到来,推荐系统作为大数据时代的产物在电子商务、信息检索以及移动应用、社交网络等众多领域都取得了不错的发展。伴......
场景分类,或场景识别,是场景理解领域一个重要的研究方向,其依据就是按照人类视觉的组织原理,将不同的场景图像按照其语义信息划为......
三维CAD模型虚拟地展示出产品及零部件的形状与结构,在产品设计与制造领域被广泛应用。特别是随着数字孪生与虚拟现实技术的发展,......
随着国家经济的快速发展,近年来我国的乘用车增长保持较高的速度,然而随着汽车数目数量的增加,交通管理也面临着诸多问题。在复杂......
冷冻电镜技术是结构生物学领域一项重要的技术,近几年由于它能够获得近原子分辨率的生物大分子结构,开始被大力发展,其中由于单颗......
本文采用基于数据驱动的深度降噪自编码网络构建了瑞雷面波群速度、相速度频散特性与地壳厚度的正反演函数关系,并利用最新频散模......
近年来，深度学习技术已成为人工智能领域重要的研究内容之一，各种基于受限玻尔兹曼机、自编码神经网络、卷积神经网络等深度学习模型......
物联网以其便于搭建及成本低廉等优点,被广泛地应用于环境监测中。在大规模物联网监测系统中,云平台一直被用作远程的数据和控制中......
针对传统Single-Pass聚类算法存在的缺陷,提出了一种基于自编码神经网络的Single-Pass聚类算法。通过多个深层的隐藏层对原始数据......
介绍自编码神经网络的基本原理,并将自编码神经网络应用于手写数字识别中。实验中采用手写体数字库MNIST作为数据源,通过实验结果......
强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种......
在电力体制改革的背景下,有必要精细化挖掘用户用电特性,同时考虑售电商偏差考核控制的问题,制定套餐优化需求响应策略。首先基于......
准确预测涡扇发动机的剩余使用寿命,对于合理制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
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提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌数字识别方案。首先对车牌图像进行预处理,利用车牌字符的原图和Gabor特征作为自编码神经......
为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码......
由于自编码神经网络能够提取数据从低层到高层的特征,发现样本间潜在的相关性,为了提高推荐系统的精确度提出一种基于降噪自编码的......
根据用户搜索历史,将用户关注的信息按标题分类,通过自编码神经网络提取特征值。设定学习样本标题最多为25个汉字,编码方式采用汉......
中文命名实体识别是自然语言处理领域中的基本任务之一,也是自动问答、信息抽取等自然语言处理综合应用中的基础环节。近十几年来,......
针对传统编解码算法复杂度高、不易扩展等问题,对自编码神经网络前向传播算法和结构进行了研究,提出了一种以自编码神经网络为编解......
近几年来电子商务产业发展势头迅猛,由之产生的问题也日益凸显,一个重要的问题是电子商务产品质量。一些企业为了追求短期经济效益......
动态网络是指随着时间的推移而不断变化的网络,其广泛存在于现实生活中,类似社交网络、通信网络、计算机拓扑网络等都是比较常见的......
在复杂化工建模过程中,由于过程数据的时序性、高非线性以及高维数的特点,导致传统的静态神经网络建模无法满足一定的精度。为了解......
孔压静力触探测试数据在海底土分类、地层划分中有重要应用。以往的分层方法在CPTU指标的选取上有较大的主观性,分层结果不很准确,......
