深度残差收缩网络相关论文
滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件,其工作状态直接影响旋转设备的运行安全,一旦发生故障,会导致设备停机甚至发生事故,造成人员......
帕金森病的高发病率和高致残率在全社会范围内引起了广泛关注,其临床症状在疾病早期并不明显,通常在发现时已经处于中晚期。因此,......
在利用声学信号进行泄漏检测时，复杂的背景噪声往往会淹没微弱的泄漏信号，导致误判率高。针对微小泄漏在含噪环境中识别困难的问题，提......
滚动轴承的健康状态与生产运行安全息息相关。轴承振动信号携带着故障信息,其测试和采集方便、快速,分析技术也较为成熟。当前,使......
信号调制识别是指在未知或缺少先验信息的条件下,通过对接收信号进行分析和处理,获取其调制方式的一项技术,其被广泛的应用于军用......
正交频分复用（OFDM）技术可以很好的满足无线通信系统的需求。但因为OFDM系统自身对载波频偏（CFO）很敏感,一旦子载波正交性受到破坏,在......
辐射源个体识别是电子对抗领域中的重要技术，通过识别设备间不同细微特征从而达到区分非法设备与合法设备的目的。针对辐射源个体间......
小样本图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务,现实生活多数应用场景都存在样本数据量较少的问题,使该领域受到国内外学者广泛关......
为了研究瑞利衰落信道下提高低密度奇偶校验码(low density parity check,LDPC)信道译码算法纠错性能的方法,结合神经网络技术,提......
为增强深度残差收缩网络对变压器故障特征的学习能力从而提高故障识别精度,文中研究构建了故障特征气体向量配合改进的深度残差收......
随着近年来车辆的激增,车载通信作为车联网重要的一环能够有效帮助我们缓解汽车增多带来的一系列问题。这就要确保车载通信能够实......
在信息化的大背景下,新一代信息技术与工业的不断融合,加速了机械加工与制造设备的自动化,网络化与智能化进程。数控机床是机械加......
随着现代电力系统的不断发展,复杂模块不断接入,为电网引入新的风险,导致其结构与动态特性更加复杂,面对故障时,系统进行稳定分析......
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题,提出一种基于Choi-Williams 分布(Choi-Williams distri......
为了降低噪声信息的干扰及提高商品图像识别的准确率,提出了基于深度残差收缩网络的商品图像识别模型.该模型在深度残差网络的基础......
非接触式红外热成像的温度数据,对于电力设备状态监测与健康状态评估具有重要意义。但高分辨率红外成像仪的昂贵造价和技术壁垒,限......
针对旋转设备在复杂运行工况下,滚动轴承故障信号特征难以准确提取及识别的问题,结合深度残差收缩网络(depth residual contractio......
人上皮细胞(HEp-2)检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法,HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针......
采用HRNet的基本框架,在每个阶段的分辨率扩张前进行中间监督,可以有助解决后期对图片信息过度训练的情况,在每个阶段都提取最佳信......
