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基于自回归模型（Autoregressive Model，AR）的传统信道预测方法在高速移动中，信道具有较大的时变性，导致信道发生了非线性的改变。基于反......
针对工厂端数据量不均衡、新增数据样本多和联邦学习中通信成本较高的问题，本文提出一种基于云、边、端架构的分层联邦增量学习算法......
随着现代社会的数据量与信息量急剧增长,以机器学习为代表的系列人工智能技术取得了重要突破,特别是有监督学习模型,其泛化性能在......
针对数控机床中主轴轴承和刀具同时出现故障或机床主轴转速改变时的故障诊断问题，提出了基于增量学习的深度卷积诊断模型。首先，将常......
基于深度学习的文本校对是近年的研究热点，而在当下这个大数据时代的背景下，新的数据和知识源源不断的涌现，模型需要不断的更新以适应......
传统增量算法主要侧重于从更新近似的角度进行属性约简，但在处理大规模数据集时需要评估所有属性并反复计算重要度，提升时间复杂度，降......
现阶段,随着信息技术的发展,制造业正逐步向智能制造的方向发展,因此期望通过人工智能技术解决制造产业痛点,提高生产效率。本文基......
伴随合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）成像技术的逐步发展与完善,SAR图像在军事目标监测、国土资源、农业林业、地球资源......
遥感图像识别算法在军事和民用领域均有重要应用。当在情报侦察任务中获取新目标的图像信息时,需要在原有模型的基础上识别新目标......
电流体喷印技术凭借高分辨率、高材料利用率、低成本、支持大面积柔性制造等优点在柔性显示器件等领域具有广阔的应用前景。在电流......
随着网络规模和通信技术的不断发展,互联网已经融入社会生产生活的方方面面。与此同时,日益增多的网络攻击活动也使得网络空间面临......
为了实现无人机侦察应用时智能识别能力的持续演进提升,针对无人机智能识别应用中面临的未知陌生目标检测识别的主要问题,创新地设......
在商业应用中,除了数据保密之外,个性化也是研究重点,挖掘用户的各种个性化习惯,具有极大的经济价值,但是传统的联邦学习没有考虑......
松材线虫病作为一种毁灭性病害,严重威胁着我国松林资源安全。及时发现染病树并采取处理措施是控制病害蔓延的有效手段,因此,松材......
针对特定辐射源识别（SEI）识别准确率较低和单次样本学习花销较大的问题，该文提出一种基于增量式学习的SEI方法。从截获信号中分别提取......
通信辐射源个体识别技术是指从通信信号中提取差异化特征,实现对信号发射设备的区分和识别的技术。随着人工智能理论和技术的发展,......
SAR景象适配区选取作为无人飞行器导航规划的一项关键技术,利用保障数据选取匹配性能优的区域,对提高景象匹配成功率有重要的意义......
二噁英是城市固废焚烧过程排放的痕量有机污染物.受限于相关技术的复杂度和高成本,二噁英排放浓度检测的大时滞已成为制约城市固废......
机械剩余使用寿命预测模型依据设备状态监测数据样本进行寿命预测，当样本模式发生变化，基于原模式样本训练好的模型在新模式样本上的......
随着信息技术与云计算技术的快速发展,采用云端集中处理海量用户数据的模式日益普及。线上数据流具有海量性、时变性、快速性等特......
机械装备是船舶的主要组成部件,其平稳运行对于船舶运营安全性与可靠性等都具有重要的意义。然而,由于机械装备受到复杂工作环境、......
虽然目前基于深度学习的图像分类算法在大规模数据上取得优异的成绩,但是目前主流的深度学习算法主要基于批量训练,而批量训练算法......
场景文本检测是计算机视觉领域的重要任务,包括水平文本检测和曲线文本检测等。基于深度学习的场景文本检测方法已经取得了非常不......
随着我国信用经济的蓬勃发展,个人信用消费贷款业务繁荣增长,其在金融主体中的业务比重大幅提高。个人信贷业务中存在的信用风险可......
最近,在大数据和从数据流中学习的情况下,增量学习和在线学习越来越受到关注,这与传统的完全数据可用性假设相冲突。一般来说,传统......
随着互联网的不断发展,传统IP网络变得愈加难以管理。为此,研究人员提出了软件定义网络（Software Defined Network,SDN）的概念,解决......
为保证桥梁结构的正常运营和安全,对桥梁状态进行监测并及时采取有效维护措施是十分重要的。目前,应用于实际工程的桥梁健康监测系......
在利用WiFi信号实现人群计数中,基于信道状态信息幅度(Channel State Information,CSI)存在分类模型滤波不彻底和准确度差的问题,......
人脸识别,是一种利用使用者面部的特点实现身份认证的模式识别技术。又名肖像识别、脸部识别。大部分人脸识别系统由四个部分构成,......
随着人工智能技术的不断发展,人机交互的需求日益提高。其中,手势识别技术在人机交互领域中的应用很是广泛。手势识别是指利用信号......
商品评论是消费者在线购买产品或服务的重要依据,虚假评论会误导消费者做出错误的选择.因此,如何检测虚假评论是网购平台面临的一......
属性约简是模糊粗糙集理论的重要研究内容,它能够删除冗余的属性,保留数据集中的关键信息.本论文旨在给出动态数据信息下的属性约......
短期电力负荷预测是电力系统规划与运行的重要环节,对保障电力系统的安全稳定运行有着非常重大的意义。因为随机向量泛函链接（RVFL）......
在一个机器学习任务中,特征选择是样本预测的关键一步,而在面对复杂的未知领域时,我们很难判断特征与预测目标或者特征与特征之间......
随着神经网络的广泛应用,其缺点愈发被发现。由于会产生“灾难性遗忘问题”而无法进行增量学习。近些年来,迁移学习的相关领域发展......
多元时序数据上的无监督模式漂移检测是机器学习领域的一个研究热点.然而,对模式及其漂移现象的定义十分灵活,使得该任务的难度较......
目标检测是计算机视觉中的重要分支,由于不同场景之间的特征分布差异（如背景、光照等）,在公共数据集上训练的目标检测框架在现实场景......
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图像识别是计算机视觉领域最为基础的任务。基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）的图像识别方法是目前的......
随着新兴信息技术的高速发展,数据存储的规模表现出前所未有的增长速度。大数据环境下的数据不仅仅表现出数据规模急剧膨胀,同时也......
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