深度神经网络论文

论文摘要为提高行驶车辆前方行人行为识别精度,提出了基于经验模态分解的深度神经网络与长短时记忆网络相结合的行人行为识别方法;该方法在分析骨架节点表征参数的基础上,采用势能、相对位...

论文摘要智能网联汽车技术研发是当今全球汽车技术的热点,而人工智能的发展正处于高速增长时期,特别是人工智能在高度智能驾驶方面具有无限的应用空间。本文作者介绍了人工智能在全球的发展...

论文摘要针对传统集装箱箱号定位精度差,效率低等问题,提出一种基于YOLOv3算法改进的深度神经网络,实现对集装箱箱号的快速定位。在对采集到的集装箱图片进行预处理后,通过聚类得到...

论文摘要基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取,特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障,直接以采集的振动信号作...

论文摘要使用低空遥感图像进行图像识别为森林调查和监测提供了新的技术契机。基于无人机低空航拍光学图像,以福建省安溪县崩岗区为研究区,建立FC-DenseNet模型进行树种识别。首...

论文摘要利用空间目标雷达散射截面(RadarCrossSection,RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对RCS序列受目标物理特性、姿态特性影...

论文摘要由于自身的局限性,传统的交通出行方式选择模型不能很好地发挥大数据的作用,而深度学习在大数据分析领域具有广阔的应用前景.建立基于深度神经网络的出行方式选择预测模型,运用随...

论文摘要针对无铁心永磁同步直线电机(permanentmagnetsynchronouslinearmotor,PMSLM)存在推力波动问题,该文从电机结构优化着手,引入深度学...

论文摘要提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)—深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解...

论文摘要针对基于深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物提取算法中将建筑物提取视为二分类问题（即将遥感影像中的像素点划分为建筑物与非建筑两类）而无法区分建筑物个体的局限性,将基于X...

论文摘要针对行星齿轮箱振动信号噪声干扰大、单一分类器泛化能力不强的问题,提出了一种基于深度学习多样性特征提取与信息融合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用多目标优化算法优化多个堆栈去...

论文摘要考虑新能源日益增长的不确定性,概率能量流在电–气综合能源系统分析中起到关键性作用。概率能量流计算需要求解大量高维非线性方程组。高计算代价和求解时间已成为概率能量流实际工...

论文摘要负荷监测是智能用电的一个重要环节,为了实现非侵入式负荷监测,提出了一种基于深度神经网络的非侵入式负荷分解方法。首先提出了改进的电器状态聚类算法,通过改进终止条件和增加消...

论文摘要非线性系统辨识是科学研究与工程控制的研究重点领域,现阶段对于非线性系统特性分析方法有微分几何法、Hammerstein-Wiener法、迭代法等。但是这些分析方法在分析...

论文摘要储层含油气后会必然会引起地球物理响应特征发生改变,不同的储层类型在声、放、电等测井曲线中具有不同的响应特征,属于典型的非线性映射关系。在实际应用中通常采用测井曲线来计算...

论文摘要蛋白质是生命的物质基础之一,其相互作用（protein-proteininteraction,PPI）几乎控制所有细胞过程,对生物体内各种生理功能的执行发挥着至关重要的...

论文摘要时间序列广泛存在于金融、电力、天文、军事等领域,包括对时序模型的分析、周期性等问题的研究,以期对未来的状况做出一定的预测和估计。深度学习方法可以自动提取数据中的特征,对...

论文摘要随着高通量转录组测序技术的发展和应用,数以万计的新型RNA得以发现,特别是长非编码RNA（longnon-codingRNA,lncRNA）。研究表明,哺乳动物基因组大...

论文摘要随着互联网的发展和大数据时代的到来,生物医学文献的数量快速增长,如何从这些非结构化的文本中挖掘和整理实体关系成为人们目前迫切的需求。在生物医学领域,蛋白质实体交互关系抽...

论文摘要时间序列预测研究的是如何利用时间序列数据的历史观测值对其未来发展变化做出合理有效地推断,涉及统计学、计算机科学等多个学科。时间序列数据几乎无处不在,与人们的生产生活息息...