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管道缺陷尺寸预测时，由于管道漏磁数据量庞大以及常规预测方法精度不高，提出一种基于迁移学习的改进型卷积神经网络与贝叶斯优化算法......
针对一维机械振动信号在输入卷积神经网络时无法充分提取相对位置关系的问题，提出一种基于格拉姆角场（GAF）和小尺寸卷积的胶囊网络的......
针对应用传统卷积神经网络进行故障诊断时存在的过拟合现象及传统灰度图编码存在的时间信息损失等问题，提出一种基于格拉姆角场图像......
期刊
随着世界工业化水平的不断提高和现代智能信息技术的广泛应用,许多电力设备和保护装置在生活中使用的越来越多,从而引起电网中的电......
近年来,网络安全攻击行为变得越来越频繁。其中,恶意URL在网络攻击中扮演着重要的角色,如钓鱼网站、身份盗窃、金融诈骗、恶意软件......
机器学习已经应用于光纤分布式振动传感器的模式识别,有效提升了光纤分布式振动传感器在周界安防、油气管道监测、结构健康监测、......
针对卷积神经网络难以处理时间序列数据和循环神经网络难以提取数据深层特征的问题,提出了一种基于深度卷积网络和循环神经网络相......
基于模型和基于信号的滚动轴承故障诊断方法存在建模困难、信号分析较繁琐等问题;基于数据驱动的滚动轴承故障诊断方法多采用卷积......
随着Wi-Fi感知技术的发展,出现了大量使用Wi-Fi信道状态信息(channel state information, CSI)进行动作识别的应用。然而大多数的......
针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角......
汽车控制器局域网(controller area network,CAN)由于缺乏安全保护机制,容易受到外部恶意网络攻击。针对该问题,通过分析拒绝服务(......
为将深度学习识别2D图像的优势应用于行星齿轮箱故障诊断,提出一种格拉姆角场-卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断模型.利用格拉姆角......
心律失常的自动分类对心血管疾病的诊断和预防具有重要意义。传统分类方法需要对心电信号进行人工特征提取,这对分类准确度有很大......
