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不同的情绪往往表达不同的含义,因此进行情绪识别十分重要。与表情或语音等外部信号相比,生理信号具有无法伪装的特点,并且脑电信......
在当前电子信息战中,通信干扰手段复杂多样,若能快速、准确识别出不同干扰信号类型,便可采取相应的措施保证己方通信,对现代化电子......
近红外光谱（NIRS）技术在食品安全及检测等领域得到了快速发展。同时,深度学习技术的进步为解决传统的机器学习方法在多分类问题上的......
成品汽油调和作为各种汽油产品不可或缺的生产过程,在石油炼化生产中起着举足轻重的作用,而油品质量则对企业的经济效益具有重要影......
铁路信号集中监测系统（CSM）,其功能是实现信号设备集中维护管理。目前,我国CSM以车站、电务段为基础,由铁路总公司、各级铁路分公司......
目的:为了提高患者在康复训练中的主动性,提升下肢康复外骨骼的训练效果,提出一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的下......
针对光伏出力过程复杂、受多种气象因素综合影响,提出一种基于深度信念网络(DBN)和T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的时变权重组合式预......
在我国大坝施工过程中,质量是最为关键的部分。针对碾压质量的评估,现有的试坑采样法不能获得整体仓面的情况,并影响施工进度,不能......
深度学习是人工智能领域的研究热点,近年来发展迅速,在众多领域都能看见其身影参与其中。深度学习凭借自身所拥有的强大的自动特征......
心血管疾病是目前人类健康的头号杀手,其防治工作是当今世界的重大医学课题。作为医护人员最常用的诊断工具,心电图充分反映了心脏......
脑血管病由于其病发率高、病死率高、致残率高、复发率高以及经济负担大这五大特征,引起社会各界的广泛关注。数据显示,目前我国脑......
针对入侵检测系统对于未知攻击训练较少,导致特定攻击检测率低的问题,提出一种融合最大相异系数密度的SMOTE入侵检测方法。利用改......
近年来,随着科技的进步,基于生物的身份识别技术被大量应用于身份识别系统中。如基于虹膜的身份识别、基于指纹的身份识别、基于人......
滚动轴承是水泥生产线的关键设备的重要组成构件,其工作环境恶劣,工作强度大,是故障频繁发生的位置,一旦发生故障会影响整个水泥生......
1,8-二氮杂双环[5.4.0]十一碳-7-烯（DBU）和1,5-二氮杂双环[4.3.0]-5-壬烯（DBN）是常见的有机强碱试剂,被广泛应用于消除、异构、缩合、......
高速、重载是我国轨道交通车辆发展的大趋势,因此如何实现列车的健康状态在线检测问题也成为了广大铁路工作者与科研机构研究的热......
近年,由于Android系统具备易用性、开源性和高可扩展性,Android移动智能设备已经占据了移动智能设备中的大部分市场份额,与此同时,......
随着科学技术的快速发展,智能化农业设备正逐步取代传统农业种植。智能化农业监控设备大多采用固定位置的监控和传感器,无法全局动......
针对传统翻译系统在时态翻译中不准确的问题,结合当前的机器学习算法,提出一种基于DBN的平行语料库时态翻译方法.为实现该方法,首......
异步电机作为整个传动系统的灵魂,如果没有异步电机的正常工作就无法完成其他各项工作.基于此,本文采用深度学习的方法来对异步电......
本文使用Kinect传感器获得人体骨骼在空间坐标系中的三维坐标特征,提取出实时、准确、原始的步态信息.然后通过深度信任网络(DBN)......
为了实现对电力系统未知恶意软件的准确检测,本文提出了一种基于深度置信网(DBN)的恶意软件检测系统。该系统将恶意软件解构为操作......
以苯硫酚和碳酸乙烯酯为原料,1,5-二氮杂二环[4.3.0]壬-5-烯(DBN)为催化剂,合成了2-苯硫基乙醇。研究了催化剂种类及其物质的量、......
1,8 二氮杂二环[5,4,0]十一碳 7 烯(DBU)及1,5 二氮杂二环[4,3,0]壬碳 5 烯HNMR、1HCOSY、13CNMRH 1与丙炔酸甲酯反应可生成成环化......
为了增强电力调度的智能化程度,文中基于深度学习理论对用电负荷的分析与预测方法进行研究。对玻尔兹曼机(RBM)中的能量传递机制进......
为解决传统特征提取过程中过多依赖人工选择和传统DBN网络易忽略局部特征问题,提高人脸识别率,提出一种基于局部三值模式的深度学......
受非视距传播等影响,基于位置指纹的室内定位精度不高。针对此问题,提出一种基于可靠AP选择和深度置信网络(DBN)的室内定位算法。......
交通拥堵问题越来越成为制约城市快速发展的羁绊，而居民出行方式的选择很大程度上取决于城市公共交通出行条件的优劣。在国家“公交......
视频分析的核心是对语义事件及其相互关系的分析,其主要任务是解决底层特征和高层语义之间的"语义鸿沟"。文中研究了基于动态贝叶......
针对动态数据挖掘问题，提出了一种平稳系统连续变量动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks，DBN）结构学习模型，用于智能体的自主优化......
特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的......
可燃气体燃爆过程通常伴随多种气体浓度的变化,因此其燃爆状态的判断较为复杂,文中使用DBN多传感器数据融合模型结合CAN/Zigbee混......
为了提高对永磁同步风力发电机GSC开路故障的诊断准确率,提出一种对永磁同步风力发电机网侧变流器(GSC)单一和双开路故障进行诊断......
1，5-二氮杂二环[4．3．0]-壬-5-烯(DBN)与全氟烷基炔酸甲酯发生Michael加成反应，生成的中间体发生分子内缩合产生了三环化合物。其结构经......
陈迪云，深圳市圳邦工艺品有限公司执行董事，DBN大本精化大中华区总经理，该公司经营的拳头产品有：DBN大本精化-特殊胶浆、DBN大本布料（服......
噪声是影响测量结果的重要因素,对被测信号进行消噪处理是测量中必不可少的步骤。小波变换因为有去噪相关性等特征,相对于时域更利......
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针对动态贝叶斯网络（DBN）结构学习中涉及的度量分解问题,提出了DBN度量分解后的相关性能。首先,细化了DBN的贝叶斯信息度量（BIC）及贝叶......
针对人脸识别过程中深度置信网络在直接提取特征时易忽略局部特征以及传统的局部三值模式提取局部特征时不精细的问题,提出一种基......
针对传统稻种发芽率检测效率低、精度差、专业化要求高等问题,通过荧光光谱法结合深度信念网络(DBN)建立稻种发芽率预测模型。首先......
随着经济的发展,电力需求逐渐增大,但由于电力系统在电量自动化的技术方面相对落后,窃电现象屡禁不止。传统的反窃电手段一般都围......
非限制人脸识别技术是身份识别领域研究的核心内容,其具有隐蔽性高、侵犯性弱和实用性强等特点。但是日常需求的非受控环境,如光照......
为智能、准确地实现行星齿轮箱齿面磨损故障判定,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)和深度置信网络(DBN)的智能判定方法。首先利用FFT......
DBN是一种快速全局最优的神经网络分类方法,包含数层无监督学习网络和一层有监督学习网络。本文验证了DBN方法很好地适用于中文名......
作为桥梁结构健康监测系统的基石,监测数据的有效性分析是十分重要,然而现今大多数分析方法都依赖统计学理论,需要大量的领域知识,......
1,5-二氮杂双环[4.3.0]-5-壬烯(DBN)和1,8-二氮杂双环[5.4.0]十一碳-7-烯(DBU)是两种具有强碱性的有机化合物,自开发以来便广泛应......
学位
随着民航运输业的快速发展以及能源消耗量的不断增长,节能减排和绿色航线逐渐成为研究热点。积极开展航线能效相关分析工作,了解航......
