深度学习论文

论文摘要深度卷积神经网络在图像识别领域有着优异的表现。应用卷积神经网络的一种模型残差网络模型,并进行对其改进,实现一种50层的压缩残差网络模型,进行食物图像识别。使用压缩残差网...

论文摘要基于中外多元化考核模式的分析,以暖通学科研究生课程室内空气环境为例,提出考核方式多元化、重过程、重能力的改革思路,以引导学生深度学习,提高学习成效。探讨基于过程管理的&...

论文摘要为解决服饰属性识别困难的问题,文中在Inception_ResnetV2深度网络模型的基础上,先采用预训练模型的方法对数据进行预训练,在卷积层后面接入全局平均池化替代传...

论文摘要针对现有的环境空气污染物预测方法存在缺少输入特征相关性分析和时序信息丢失问题,提出一种将遗传算法和门控循环单元神经网络相结合的环境空气污染物PM2.5小时浓度预测模型,...

论文摘要异物侵入是造成铁路安全事故的重要原因,检测异物入侵的前提是准确的轨道区域识别。传统图像处理算法基于轨道图像的边缘特征和直线特征,综合运用Sobel算子和Hough变换识...

论文摘要煤岩图像识别是实现采掘工作面无人化的基础。研究了字典学习法、小波变换法、灰度共生矩阵法等主流算法在煤岩图像识别应用中的适用范围和存在的问题。提出了基于多参数融合的煤岩识...

论文摘要为解决常用轮胎X射线图像缺陷检测方法难以获取准确的图像特征的问题,提出一种通过卷积神经网络获取图像特征的方法。对轮胎X射线图像进行数据增强,然后建立网络模型。训练算法获...

论文摘要结合深度学习在图像识别领域的优势,将卷积神经网络(CNN)应用于有限元代理模型,预测了平面随机分布短纤维增强聚氨酯复合材料的有效弹性参数,并针对训练过程出现的过拟合,提...

论文摘要采用提取图像的纹理、几何特征并利用支持向量机(supportvectormachine,SVM)进行检测和识别的方法,对宝山钢铁现有的连铸坯表面裂纹、凹陷、夹杂物、气孔...

论文摘要针对工业领域中的焊缝缺陷分类难题,文中提出一种基于深度学习的分类方法,该方法借助图像分割技术形成专用的焊缝缺陷数据集,通过在数据集上的训练,使深度网络自动提取出缺陷特征...

论文摘要机器视觉技术在工业产品表面缺陷检测领域的应用越来越广泛,但也面临诸多挑战。冷轧带钢表面缺陷具有种类多、形态复杂多变、特征差别大等特点,传统的基于图像处理和机器学习技术的...

论文摘要为高效、准确、全面获取食品安全相关信息,以食品安全文本为研究对象,采用Lucene全文检索架构和长短期记忆神经网络（Longshort-termmemory,LSTM）...

论文摘要布匹缺陷判决在布匹生产过程中尤为重要,是企业成活的关键,而布匹缺陷判决算法是保证疵点判决效率的核心。计算机技术的发展使得利用深度学习进行布匹缺陷判决成为可能,提出基于I...

论文摘要目标检测在众多领域具有极高的理论意义与应用价值,更稳定、更精确的目标检测方法是目前灾害检测领域研究的热点与难点。将基于深度学习的目标检测方法应用于灾害检测中,提出基于改...

论文摘要针对木材活节、死节、虫眼等缺陷图像的检测问题,本文提出了一种基于深度学习的木材缺陷图像检测方法。首先,通过对Faster-RCNN网络进行训练,得到了可以对木材缺陷定位...

论文摘要针对机械大数据的特点及深度学习的优势,提出了一种新的刀具磨损状态监测及剩余使用寿命预测方法。该方法首先利用稀疏自编码器及皮尔逊相关系数对原始切削力信号自适应提取敏感特征...

论文摘要刀具在加工过程中会受到材料的挤压、摩擦、冲击与腐蚀等因素影响,导致切削刃出现崩刃、磨损等现象.这些现象使得工件尺寸出现偏差,严重时甚至会对机床和人员带来伤害.有效的刀具...

论文摘要为了提高PM2.5浓度短期预报的准确率,解决现有PM2.5浓度短期预报准确率不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短时记忆的深度学习预报测型.首先,综合考虑气温、相...

论文摘要由于数控机床精度演化规律难以通过数学建模分析,提出了一种基于时序深度学习网络的数控机床运动精度建模与预测方法。基于长短时记忆网络建立时序深度学习预测模型,利用相空间重构...

论文摘要我国煤层气的储量极为丰富,作为一种新型清洁能源具有巨大的潜在价值,其勘探开发研究进展也受到了广泛的关注。本文为了解决BP神经网络过拟合、训练次数过多以及网络输出不稳定等...