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针对花样滑冰运动人体运动轨迹复杂，动作类型多样，普通人肉眼难以区分且常规的行为识别方法识别准确率低的问题，提出了一种基于时空图......
目标检测是计算机视觉领域较为热门的研究方向,是计算机视觉中最基本、最具有挑战性的问题之一,受到广泛关注。而小目标检测又是目......
随着社会的发展,作为生物特征识别技术之一的人脸识别技术已经广泛应用于包括视频监控、手机解锁、无人零售在内的众多领域。相对......
图像分类是计算机视觉领域的热门研究方向,也是人工智能发展的重要基础。随着智能化移动端的快速普及,推动了全球移动数据流量的大......
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......
对于图像识别任务来说,通用结构是卷积神经网络与Softmax交叉熵损失组合。但是,Softmax函数的“过于自信”的特性会导致模型出现过......
随着科技快速发展,人们的生活方式随着各种智能终端的普及而改变,i OS系统作为目前使用较多的操作系统,面临的安全威胁也日渐突出......
神经语言模型(Neural Language Model,NLM)作为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域里的基础任务,其主要目的是利......
Massive MIMO技术是5G的关键技术之一,其能够显著提升系统的频谱效率,满足新时代下互联网智能设备进一步提升的应用要求。而Massiv......
针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法......
针对当前文本分类神经网络不能充分提取词语与词语和句子与句子之间的语义结构特征信息的问题,提出一种基于LSTM-Attention的神经......
图像识别作为深度学习领域内的一项重要应用,水果图像的分类识别在智慧农业以及采摘机器人等方面具有重要应用。针对以往传统图像......
基于RGB视频序列的双人交互行为识别已经取得了重大进展,但因缺乏深度信息,对于复杂的交互动作识别不够准确。深度传感器(如微软Ki......
由于雾天驾驶员视线受到影响,能见度不足,尤其是浓雾天气和团雾的出现,会使驾驶员在面对突发情况时不能及时做出反应,容易发生连环......
自2012年起,深度学习在计算机视觉领域展示出了强大的数据建模能力。深度学习对于数据的建模能力一般体现在对于数据的特征化表达,......
文本分类是文本挖掘的一个内容，在信息检索、邮件过滤及网页分类等领域有着广泛的应用价值．目前文本分类算法在特征表示上的信息仍然......
高压断路器是保证电力系统安全、可靠运行的重要设备,对于高压断路器机械故障定位和诊断成为近年来重要的研究课题。本文针对高压......
随着我国经济产业的飞速增长,金融产业发展也趋向多元化,其中网贷行业因填补对小额贷款用户的市场空白,迅速成为发展势头最强劲的......
随着机械加工变得更加智能化、自动化、高效化、机械的故障检测就成为了不可或缺的一部分,而其中刀具是机械加工中最重要的一部分,......
针对现有海量非平衡数据集中入侵检测系统检测率低的问题,提出一种基于深度信念网络的异常检测方法,将深度信念网络和机器学习的部......
心血管疾病是当今人类死亡的主要原因之一。本文基于改进的残差网络对心电信号进行识别,并将改进后的残差网络和空洞卷积进行结合,......
图像和语音已成为日常生活和科研的常见数据类型,图像的聚类分析是数据挖掘和图像处理领域的重要任务之一.基于自编码器的深度聚类......
针对目前对于网络入侵检测准确率不高的问题,本文提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)和SOFTMAX的入侵检测模型。......
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随着生物信息学的发展,蛋白质数据库中的蛋白质序列信息越来越多,尤其是生物信息学的出现,使得人们能够更好地利用这些蛋白质信息......
SoftMax函数通常在深度学习中作为激活函数使用,但其计算涉及自然指数和除法运算,传统PC机上计算较慢,拖累了一个神经网络的训练。......
枸杞作为柴达木地区特色经济作物之一,利用高分辨率遥感影像开展枸杞种植区识别与提取,有利于政府和农业部门开展市场调控和作物精......
在指静脉识别中,如何利用卷积神经网络提取具有类间分离和类内聚合的静脉特征是当前的研究热点,为此提出了在卷积神经网络中采用中......
针对基于统计模式的调制识别算法存在特征提取困难和识别率低的问题,提出一种深度长短期记忆网络(Deep-LSTM)的通信信号调制识别算......
[目的]使用浅层机器学习分类方法和多光谱遥感影像快速准确提取研究区小春作物(油菜、小麦)种植空间信息。[方法]选择研究区小春作......
基于不同视角和情境特征的大数据定义诠释了大数据的5V特性,在扩展大数据价值空间与应用模式的同时催生了以"数据驱动+模型驱动"范......
针对新型固体燃料电池（SOFC）系统在多工况下快速识别故障的需要,研究基于深度自动编码器（AutoEncoder）的故障特征提取方法,通过处理多......
【目的】现代电子和通讯设备的普遍使用,使得林业管理部门可以及时获取和累积大量林业业务图像。对林业业务图像进行自动分类,可使......
为提高深度模型迁移学习的特征识别力,提出一种基于受限玻尔兹曼机与卷积神经网络混合模型迁移学习的图像分类方法。该方法融合了2......
随着电子信息技术的快速发展,越来越多的通信技术被应用到战场中,这就导致战场监控系统获取的信息愈发复杂而庞大,且变化迅速。基......
针对战场环境中不同军事目标相似度较高且在复杂环境中识别率不高的问题,提出了一种基于稀疏自编码神经网络的军事目标图像分类方......
FPGA能够充分发挥卷积神经网络的并行特性,并在小尺寸、低功耗的条件下,实现卷积神经网络的运算,是人工智能研究和发展的新方向。......
随着社会经济的快速发展和人口的迅速老龄化,心血管患病率居高不下,与此同时医疗技术迅速发展形成的现代医疗器械可以实现对病人全......
随着电子技术的广泛发展,用户已经不再满足于只使用键盘、鼠标、开关等机械的冷冰冰的交互方式。虽然说最近触摸屏技术得到快速的......
电子电路故障诊断一直是电路领域里的研究热点。随着电子电路规模和集成度进一步提高,以及电子电路模拟部分的元件的非线性、容差......
心血管疾病是人类健康的主要杀手,其发病和死亡率逐年升高,对人类的生命安全造成了严重威胁。心电图(ECG)作为心脏专家的重要非侵......
为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络,提出一种基于卷积神经网络和多类S......
针对传统浅层的入侵检测方法无法有效解决高维网络入侵数据的问题,提出了一种基于堆叠稀疏去噪自编码器(SSDA)的入侵检测方法。首......
原发性肝癌患者在接受精确放疗后易引起乙型肝炎病毒(HBV)再激活。本文的研究目的就是根据已有的患者临床数据,建立分类预测模型来......
