深度学习论文

论文摘要针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法。方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Sof...

论文摘要随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深...

论文摘要提出了一种基于生成式对抗网络的细小桥梁裂缝分割方法。该方法在判别器结构中引入分割分支,将生成式对抗网络与语义分割网络合二为一,兼具超分辨率图像重建功能与分割功能。在处理...

论文摘要为进一步提升信息化电网性能,提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）与压缩感知（CS）实现电物理量轻型化方法。将时间序列变化的电物理量采样数据作为LSTM模型的输入量,稳...

论文摘要交通信号灯检测和识别是无人驾驶和辅助驾驶领域的重要研究内容,能够避免在通过路口时由于交通信号灯判断失误导致的交通事故,提升驾驶的安全性。客观的复杂交通场景增加了检测识别...

论文摘要针对滚动轴承故障特征很难提取及传统故障诊断方法准确率偏低的问题,提出一种基于Dropout的改进卷积神经网络（Dropout-CNN）结构,可以无需预先提取滚动轴承振动...

论文摘要随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密...

论文摘要针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题,本文提出了一种归一化数字表面模型（nDSM）约束...

论文摘要准确、高效的交通流预测是实现交通诱导和交通控制的前提和关键。针对传统机器学习方法需要人工构造特征、无法充分提取交通流的时空特征等问题,提出一种混合预测模型,该模型结合卷...

论文摘要短时交通量预测是智能交通领域的研究热点,对交通控制与管理具有重要的意义。传统的交通量预测方法难以准确地描述交通量数据内部的本质特征,而深度学习通过其深层结构,能够学习到...

论文摘要在无人驾驶和辅助驾驶领域,交通标志牌检测识别是重要的。针对目前基于YOLO的检测方法能够达到实时的检测效果,但在准确率方面有所降低的问题,提出了基于感兴趣区域(ROI)...

论文摘要在设备运行维护中,记录了设备运行状态的非结构化数据尚未被挖掘并利用。为此,基于深度学习思想,提取运行检修过程中产生的设备缺陷记录的语义信息,并结合结构化的检测数据信息,...

论文摘要针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进YOLOv3的SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目...

论文摘要由于成像设备的局限和外部环境的干扰等因素影响,遥感图像在信息数字化和传输过程中常常包含大量噪声,导致图像质量下降,对后续图像处理产生不利影响.本文提出了一种基于卷积神经...

论文摘要随着需求响应技术的快速发展,使得电力系统负荷数据呈现出规模庞大、结构复杂的非线性特征,基于深度机器学习和高效数据处理平台的负荷预测方法是当前的研究重点。为实现计及需求响...

论文摘要为提高高光谱遥感图像的分类精度,通过局部保留判别式分析与深度卷积神经网络（DCNN）算法,提出了基于局部保留降维卷积神经网络的高光谱图像分类算法。首先,用局部保留判别式...

论文摘要针对传统智能诊断方法依赖于信号处理和故障诊断经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合softmax分类器,针对数据集不平衡...

论文摘要风力发电过程具有较强的随机性,导致风力发电功率的预测准确度不高。针对上述问题,提出了一种融合深度学习算法的风力发电功率预测方法。以历史风力发电功率数据作为输入,建立风力...

论文摘要结构健康监测(SHM)是一个多学科交叉领域,涉及利用大量传感器和仪器对结构荷载和响应进行自动感知,然后根据收集到的数据对结构进行健康诊断。由于安装在结构上的SHM系统能...

论文摘要在家用交流供配电系统中,接触松动等原因可能会导致故障电弧的发生,威胁用电系统的安全。线路发生串联故障电弧时的电流基本与正常运行时的电流大小一致,具有很强的隐蔽性。对此,...