深度置信网相关论文
雷达辐射源认知是电子侦察系统的重要内容，通过对截获的脉冲信号进行特征分析来获取辐射源的工作参数等信息，进而实现对辐射源的调制......
随着遥感技术的不断发展,遥感影像的空间分辨率得到显著提高,影像中地物目标的清晰和丰富细节给高分辨率遥感影像的场景分类带来了......
极化合成孔径雷达(Pol SAR)作为合成孔径雷达技术中一个重要的研究方向,在农业生产、城市规划、海冰监测等众多领域内具有巨大的应......
深度学习(Deep Learning),作为发现数据的分布式特征表示的方法,引起了机器学习领域普遍的关注.在深度学习方法中,深度置信网(Deep......
声音事件识别将隐藏在音频数据中的真实声音识别出来,对于音频取证、环境声音识别、定位跟踪和声源分类等领域具有重要意义。然而,......
语义相关度是问答系统等领域的关键技术之一,目前的相关度计算方法往往对语义因素考虑不全,造成计算结果的准确度不足。由受限玻尔......
针对传统的语音质量评估中主观MOS分与失真测度拟合形式过于简单，无法表现语音质量与失真距离之间复杂的听觉关系这一缺点，提出了一......
为提高天气研究和预报（Weather Researchand Forecasting，WRF）数值模式风速预报的准确度，引入深度置信网络（Deep Belief Nets，DBN），构建了......
随着深度学习技术的兴起,基于深度神经网络的图像分类精度得到显著提高,该技术将深图像分类技术推向一个新的高度。但在实际应用的......
针对脱机手写汉字识别问题,提出一种新的分类器级联识别模型。新模型将修正的二次判别函数（modified quadratic discriminant funct......
随着互联网技术的发展,图像识别分类技术已经广泛用于各个领域。深度学习网络的多层结构使其能够学习到图像更深层次的特征,提高图......
作为机器学习的重要分支,深度学习在图像智能分析、语音识别等领域上表现出卓越的优势,在水利行业上也有着广泛的应用前景。阐述了......
针对房屋价格不断变化的特点,介绍了一种基于大数据方法采用深度置信网络结构建立的房屋价格预测模型。该模型通过对影响房屋价格......
地空导弹作为要地防御、国土安全防卫的重要手段之一,在多次的战争中发挥了重要作用。地空导弹发射区是提供指挥员发射时机的重要......
传统的深度置信网络(Deep brief networks,DBN)在建立高维数据分类模型时,往往存在网络负荷大,运算复杂度高等问题.本文首先基于非......
声音事件识别时受到各种环境声的影响,采用优化正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)和短时谱估计对声音信号进行二次重......
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那......
图像作为人类感知事物的视觉基础,是人们从外界获得信息的重要依据,所以让机器自动完成图像识别、分类具有重要意义。图像分类最重......
由于建筑具有面积大、能耗大和能耗复杂等特点,并且建筑自身是一个包含多种系统、设备相互连接的复杂非线性系统,因此一直被作为节......
在工业生产过程中,为保障机械设备长期安全可靠运行、系统安全生产,需要对机械系统中的关键部件进行健康监测以及故障诊断,以便及......
供热管道的泄漏往往会造成巨大的财产损失和环境影响,近几年随着全国供暖的普及,供暖线路的老化和施工建设对管线的伤害导致供热管......
极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)是近年来遥感领域重要的研究方向之一。和传统的单极化单通道合......
随着遥感技术和计算机技术的不断发展，传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来，随着深度学习方面研究成果......
高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一。对高光谱数据进......
随着大数据时代的到来,基于深度学习技术的机器学习方法被用于有效地分析和处理这些数据。本文首先概述了深度学习技术的由来,对比......
随着对语言信息处理研究工作的不断深入,藏文信息处理技术也从文字处理逐步转向语言信息处理。藏文自动分词和词性标注是进行藏语......
针对各种环境声音对声音事件识别的影响，提出一种基于优化的正交匹配追踪（OOMP）和深度置信网（DBN）的声音事件识别方法。首先，利用粒子群......
传统的浅层学习神经网络虽然结构简单,算法速度快,但错误率较高,且容易陷入局部最小。文中采用深度结构的深度置信网,优化基于传统......
受限制的玻尔兹曼机（RBM）是一种无向图模型.基于RBM的深度学习模型包括深度置信网（DBN）和深度玻尔兹曼机（DBM）等.在神经网络和RBM的训练......
提出一种基于Q-learning算法的建筑能耗预测方法.通过将建筑能耗预测问题建模为一个标准的马尔科夫决策过程,利用深度置信网对建筑......
