深度迁移学习相关论文
轴承早期故障的实时诊断，是实际工程应用需求和基础科学问题研究的交汇点，是轴承故障诊断的发展方向之一。首先，阐述了轴承故障及演变......
机械设备中的轴承故障诊断对工业生产、社会生活等具有十分重要的意义。近些年来,基于深度学习的轴承故障诊断方法成为了研究热点,......
随着人们饮食习惯的变化,全球结肠癌的发病率和致死率不断增加,如今已成为威胁人们健康的主要疾病之一。临床上基于结肠癌组织病理......
滚动轴承和齿轮作为旋转机械中的关键部件广泛应用于工业生产中。由于滚动轴承及齿轮所处工况复杂,导致训练时缺少某种规格部件的......
睡眠分期是睡眠质量的基本评估方法,目前临床上采用的多导睡眠图存在成本高昂、操作复杂、侵扰睡眠等问题,因此迫切需要发展客观、......
股票市场不仅是上市公司的重要融资渠道，也是重要的投资市场，股票预测一直受到人们的关注。为了充分利用来自不同股票价格的信息，提高......
近几年,深度学习研究不仅推动了计算机视觉领域的发展,而且提高了模型在图像分类、目标检测和语义分割等各种视觉任务中的性能。但......
随着互联网的快速发展,企业组织、银行、大学和政府等机构已经将其作为重要的基础设施。人们在享受互联网带来便捷的同时,也受到了......
水电机组作为重要的清洁能源生产装备,其安全稳定运行直接关系到电站乃至整个电力系统的安全稳定。为大型水电机组配置状态监测与......
在深度学习领域,传统监督学习基于训练集（源域）和测试集（目标域）满足独立同分布的假设。然而,当训练集和测试集不服从同一分布时,简单......
脑-机接口系统可以直接在大脑和外部设备之间建立连接通路,并通过解码脑电信号得到一系列可执行的机器指令,使大脑能够实现对外部......
我国领海辽阔,海洋资源丰富。舰船作为海洋活动的主体,实现舰船目标的准确识别对于海洋强国建设至关重要。目前,舰船目标数据的采......
机械故障的智能诊断是工业环境中保证各项工程项目安全可靠运行的重要手段,开展先进故障诊断方法的研究必不可少。在工程项目的实......
21世纪日益突出的全球变暖与快速城市化问题,使得城市热岛效应加剧,严重威胁生态环境与人类身心健康。缓解城市热岛效应,对发展可......
机械拓扑绝缘体具有常规力学超材料所不具备的特性,如弹性波或机械波的无损传输、传导的鲁棒性。尽管如此,对于周期性机械拓扑绝缘......
目的：探讨基于DenseNet201深度迁移学习（DTL）在改善乳腺MRI BI-RADS3类病变分类诊断的潜力。方法：采用基于DenseNet201的DTL模型对11 2......
人脸表情是人类情绪的表达,人脸表情识别在人机交互、机器视觉、安全监控、谎言检测、健康护理等方面均表现出广阔的应用前景。基......
滚动轴承广泛用于旋转机械中,其失效会导致生产率损失和较高的运行成本。因此,轴承的故障诊断对于确保高性能传动至关重要。最近,......
由驾驶疲劳造成的交通危害在所有交通事故中占到了很大的比重,因此寻求客观、准确的疲劳检测方法,以避免其对安全驾驶造成的影响十......
将磁流变弹性体材料应用于机械拓扑绝缘体,首先研究了以磁流变弹性体为基体材料,以三脚杆状金属材料为散射体的周期性机械拓扑绝缘......
基于可穿戴设备和智能手机的人体活动识别（human activity recognition,HAR）是实现个人健康监测的一项革命性技术,近年来深度学习以......
目的:1以视网膜眼底彩照诊断异常眼底病,利用视网膜眼底彩照的影像数据开发和验证一种基于深度迁移学习（Deep transfer learning,DT......
航空大数据是现代航空工业领域的重要研究课题之一,基于机载传感器的大数据获取让统计分析、支持向量机和人工神经网络等多种数据......
针对生产实际中滚动轴承故障数据不足导致故障识别率低的问题,提出了基于深度迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,在大量正常数......
目的 为了提升基于单模态B型超声(B超)的乳腺癌计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)模型性能,提出一种基于两阶段深度迁......
随着物联网技术的蓬勃发展,基于室内位置服务的市场需求与日俱增。室内定位中的指纹式定位方法因其在复杂的室内环境中抗干扰能力......
随着全球化石燃料短缺日益严重,可再生能源的开发与利用愈发得到重视.风能是被广泛使用的清洁能源之一,在生产工作中,风力发电作为......
为了保障复杂机械设备的安全可靠运行,近年来国内外学者开发了多种基于传统机器学习与深度学习算法的设备故障智能诊断模型。在实......
随着整体生活质量的不断提高,人们对汽车的旺盛需求促使汽车保有量逐年增加,使得道路交通事故发生的频率不断提高。尤其是对于城市......
近年来,随着数字信号处理技术、计算机科学技术和集成电路技术的快速发展,各种新体制雷达技术都取得了革命性的技术突破,其中多功......
木材是家居,建材,交通等领域的重要组成材料,对木材力学强度快速,精确的检测不但可以保证木材的安全使用,也可以提高木材的利用效......
深度神经网络训练需要大量样本数据,但是对于红外舰船目标而言,不同种类、不同视角的红外舰船目标样本量较少且难以采集,这给深度......
针对电力系统拓扑实时变化导致数据驱动状态估计器不可用的情况,提出一种基于深度迁移学习的数据驱动状态估计方法.将原拓扑海量历......
为了实现烟草病虫药害图像智能识别,本文构建了可供机器学习研究的烟草病虫药害图像数据集,并提出了三维注意力加权模型。在结合烟......
近年来,物联网(IoT)为人类生产生活带来了很多好处;但是受限于资源,物联网设备很容易受到对手的各种类型的网络攻击。本文通过采用......
针对训练深度模型时样本标注成本较大的问题,文中提出结合源域差异性与目标域不确定性的深度迁移主动学习方法.以源任务网络模型作......
随着电力系统智能化和互动化的发展,配电网规划要素不断增加,以配电网投资效益机理分析为基础的规划投资决策模型构建越发困难。针......
为了提高动车组行车安全,降低轴承维修成本和故障率,文章拟将数字孪生技术与深度迁移算法应用于转向架轴承的预测性维修,通过构建......
树种分类是林业遥感研究的一个难点和热点。传统手工提取特征需要专业领域知识,提取高质量特征困难。针对上述问题本文提出了一种......
目的:结合2019新型冠状病毒(COVID-19)肺炎患者肺CT影像学特征,提出一种多级空间注意力机制(ML-SAM)下的肺CT图像自动诊断模型,探......
【目的】基于计算机层析成像(Computed tomography, CT)设备所得芒果CT序列图像,实现芒果内部品质的无损检测和病状识别分类。【方......
随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高......
泥石流灾害是一种由强降水主导,多发于地形险峻区域的自然灾害,具有暴发突然、冲击范围广、破坏性强等特点。灾害一旦发生,会给周......
