自编码相关论文
机器学习被广泛应用于人工智能领域,包括自然语言处理、大数据处理、图像识别等具体内容。基于对平衡相变与非平衡相变理论的认识,......
当今的遥感对地观测能力达到空前水平,可获取的遥感数据呈指数增长,但由于目前地面数据处理能力不足导致遥感大数据的“数据海量、......
癫痫是一种常见的神经系统疾病,该疾病在各个年龄段都会发生。癫痫不光会给患者带来身体上的痛苦,还给患者及其家人的生活带来巨大......
针对协同过滤推荐算法中存在的推荐准确性不高、降噪效果差及模型具有随机性等问题,本文将自编码和神经网络相融合,依据数据空间组......
针对脑电信号情感识别中情感特征信息挖掘不充分、识别准确率低的问题,提出深度自编码方法提取脑电信号情感特征,并结合长短时记忆(LS......
异构迁移聚类可以在无监督的情况下将知识从相关的异构源域迁移到目标域。现有的工作通常需要使用大量的完整共现数据,这种数据通......
高可靠长寿命已经成为装备发展,特别是重大装备和重大工程的发展目标和紧迫需求,对传统的可靠性技术提出了新的挑战。作为保障装备......
随着工业化的快速发展,保证机械特别是大型旋转机械的正常有序运行,对工业生产和生活起着至关重要的作用。滚动轴承是许多大型旋转......
拓扑性质是复杂网络不依赖于节点的具体位置和边的具体形态就能表现出来的性质,其相应的结构叫做网络的拓扑结构。任何复杂系统都......
针对传统多视点视频图像列阵自编码方法编码效率低、响应时间长的问题,提出基于串匹配的多视点视频图像阵列自编码方法.首先根据串......
近年来信息技术的蓬勃发展带来了数据量的激增,光纤通信以其高带宽、大容量、低损耗等优点,成为有线通信的重要方式,满足日益增长......
针对目前卷积神经网络提取图像特征不充分导致的显著性提取效果不明显的问题,提出了一种多层卷积特征融合的自编码显著性区域提取......
针对传统跟踪算法在复杂场景下抗遮挡能力和鲁棒性差的问题,提出一种基于深度特征自适应融合的运动目标跟踪算法。考虑到深层特征......
随着大数据与人工智能的发展,数据已成为当今最宝贵的资源之一。然而数据存在一定的获取成本,数据缺失问题更是各行各业公认的痛点。......
在信用卡违约预测中,信用卡数据存在有标签获取难度大和分布不均衡的问题,使得经典的数据挖掘算法分类效果不佳。针对以上问题,将......
工厂实际运行环境下,基于实验室数据的离心鼓风机故障预警模型常常失效,且实际运行数据难以支撑高精度预警模型的构建。提出一种基......
超宽带是一种无载波通信技术,它不采用正弦载波,而是利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。近年来,超宽带技术作为短距离......
人脸识别凭借自身的直观性、隐蔽性、简易性等优点在人工智能领域得到了越来越广泛的应用。近年来,随着深度学习的兴起,基于深度学习......
随着通信行业的迅猛发展,微处理机与集成电路大规模投入使用,扩频通信凭借其在抗截获、抗干扰等方面所具有的显著特点,在各个领域......
针对笼型异步电动机故障诊断传统的特征值方法的局限性,提出了一种基于栈式自编码(SAE)和改进的轻型梯度提升机算法的笼型异步电动......
由于雷达高分辨距离像(HRRP)数据具有易获取、易处理的优良特性,成为了雷达目标识别领域常用的数据形式。近年来,由于深度学习的崛......
高炉煤粉喷吹技术是实现高炉节能减排的重要手段之一。从经济角度来讲,喷煤实现了冶炼过程中对价格昂贵的焦炭的替代,同时煤粉喷吹......
随着大数据时代的到来,数据对于国家与社会的发展重要性日益显现。为了使数据发挥其更大价值,降低人们获取难度,苗放教授提出了面......
随着移动互联网的高速发展,人们能够轻易地获取到海量的信息,而这些信息的载体也越来越多样,包含了文本、图片、视频和音频等各种......
随着脑机接口技术的发展,基于脑电的情绪识别受到了广大研究者的青睐和重视。脑电情绪识别的研究为人工智能领域的发展注入了新的......
近年来,基于梯度下降迭代求解的神经网络发展迅猛,出现了许多新的深度学习算法,尽管其在工业上取得了很大成功,但是训练一个这样的......
近年来,随着人们对传统历史文化的保护和传承工作越来越重视,研究人员对历史文献数字化研究投入的精力也越来越多。藏族是一个拥有......
随着水、光互补发电系统的应用越来越广泛,如何对水、光出力及负荷增长变化的不确定的融合特性建模对电网的运行调度及规划愈加重......
为获取数据基于部分特征表示及提升稀疏性,在深度网络中嵌入非负约束,并提出基于非负约束自编码深度网络的滚动轴承状态识别方法.......
自编码直接序列扩频是一种利用时变的随机消息序列为扩频码的新技术,本文介绍了几种引入纠错码的自编码直扩结构,并对基于Turbo码......
目的基于深度学习的多聚焦图像融合方法主要是利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)将像素分类为聚焦与散焦。监督......
为解决大多数网络流量异常检测方法准确度低、误报率高等问题,提出一种基于长短期记忆网络自编码(LSTM-Autoencoder)的网络流量异......
该文详细地阐述了自编码棒位测量原理及其在控制棒棒位测量中的应用.该文从线圈输出信号的检测电路出发,提出两种不同的检测电路方......
恒星大气物理参数估计(有效温度Teff、表面重力加速度log g、化学丰度[Fe/H])是探索恒星本质的首要任务。斯隆数字巡天(SDSS)和郭......
由于现有基于深度网络的图像增强模型直接学习退化图像与清晰图像之间的映射函数,忽略了观测模型保真项的约束,导致恢复的图像存在......
利用高光谱技术检测大曲发酵品质时,获取的水分等高含量物质的高光谱数据可能掩盖对大曲质量评价至关重要的微量物质高光谱数据。......
从2006年开始,深度神经网络在图像/语音识别、自动驾驶等大数据处理和人工智能领域中都取得了巨大成功,其中无监督学习方法作为深......
为了保障风机的正常运行,提出基于自编码(Autoencoder,AE)的风机故障检测方法。依据法国风机ENGIE公开的风速传感器数据,建立欠完......
针对传统扩频码周期短及安全性差的不足,提出混沌映射与自编码相融合的扩频码构造方法。该方法首先将Logistic混沌映射产生的序列......
近年来,人们对于自编码在扩频通信系统中应用进行了大量研究并取得丰富成果。文章将自编码技术引入TH-BPSK UWB系统,并在接收端用......
本文介绍一种用于数字信息安全传输的新颖扩频通信系统。该方法基于非传统的自编码原理,该原理是我们在美国内布拉斯加大学为调制和......
论述了在外业数据采集时,如何利用自编码进行测图,即在利用南方CASS数字化地形地籍成图软件的一些基本功能以及简码测图功能的基础......
便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在,但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体,所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象......
提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降......