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"卷积神经网络"共有文档4112 打包下载
  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆大学机械传动国家重点实验室,西华大学汽车与交通工程学院 上传者:梅黎峰 上传时间:

    摘要:现代机械设备功能及结构日益复杂,其故障呈现出新的特点,使得针对现代机械装备的故障诊断方法遇到了难以克服的技术难题与瓶颈。近年来,卷积神经网络(convolution neural network,CNN)凭借其强大的特征提取与模式识别能力受到学术界和工业界的广泛关注,将CNN应用于机械设备故障诊断的研究已出现端倪。为此,首先介绍CNN实现...

  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:武汉理工大学自动化学院 上传者:尹兵 上传时间:

    摘要:卷积神经网络是一种基于局部权值共享的深度学习网络模型,近些年来被提出并广泛应用于语音识别、图像识别、图像分割、自然语言等领域。文章分析了目前主流的卷积神经网络模型及其实现方法,并在残差神经网络的基础上加以改进,通过增加浅层网络到深层网络的多个通路,将粗糙的背景信息和具有丰富细节的纹理信息加以融合,用以增强深层的卷积网络层的特征信息,从而对...

  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:温州大学浙江省低压电器智能技术重点实验室 上传者:徐勇 上传时间:

    摘要:为了实现金属灭弧栅片表面缺陷的自动检测,引入了CCD成像系统并提出了表面缺陷检测三步法:第一步对原始图像进行去噪,第二步将灭弧栅片从背景中提取出来,第三步利用分类器对缺陷产品进行识别。提出了基于方向梯度直方图(HOG)与Gabor特征结合的图像特征提取算法,与传统的基于HOG和基于Gabor特征的算法相比,多分类支持向量机的训练结果显示本...

  • 分类:工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:南宁师范大学 上传者:张希汉 上传时间:

    摘要:在深度学习大热的现今,人们创造出了许多足以颠覆以前对于机器的认知的程序,如击败李世石的Alpha GO以及之后青出于蓝的Alpha Go Zero,在网络春晚上大放异彩的钢琴机器人特奥等。这些都是以前的浅层网络难以达到的水准,因此越来越多的研究者投入到深层神经网络之中,使得其逐渐成为了目前深度学习的主要形式,本文所介绍的卷积神经网络便是其...

  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:中国计量大学信息学院 上传者:刘恒 上传时间:

    摘要:为了解决机器人室内精准定位的问题,提出了基于卷积神经网络的的室内机器人视觉定位算法,从立体图像序列中学习基于单视图的深度信息和基于多视图的运动信息,充分利用空间和时间图像对的所有约束,得到无监督的单视图视觉定位结果。实验结果表明,本文所采用的方法用于室内机器人定位,能达到较高的定位精度。...

  • 分类:工业技术,工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:北京建筑大学电信学院 上传者:张志武 上传时间:

    摘要:在图像型火灾检测方法中,火灾特征的选取有一定的随机性和复杂性,仅仅依靠低层次的图像特征难以完整地描述复杂背景下的火灾图像。将深度学习技术应用到火灾检测领域,提出基于卷积神经网络的火灾检测方法,搭建包含3层全连接层的网络模型,使用Relu函数作为激活函数;然后基于Tensorflow平台实现该网络结构模型。在公开的火灾数据库上进行实验,结果...

  • 分类:天文学、地球科学 格式:PDF 积分:0 机构:清华大学人工智能研究院,智能技术与系统国家重点实验室,北京信息科学与技术国家研究中心,清华大学自动化系 上传者:笪如桥 上传时间:

    摘要:卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种基于数据驱动的学习算法,简化了传统从特征提取到分类的两阶段式处理任务,被广泛应用于计算机科学的各个领域.在标注数据不足的地震数据去噪领域,CNN的推广应用受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于数据生成和增广的地震数据CNN去噪框架.对于合成数据,本文...

  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心 上传者:叶会云 上传时间:

    摘要:针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训练,通过构建一个Siamese网络,结合分类模型和验证模型的特点进行训练;最后加入无标签图像类别分布方法,计算交叉熵损失...

  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:中国地质大学(武汉)数学与物理学院 上传者:宋艳丽 上传时间:

    摘要:为有效提取与人类视觉感知高度相关的图像质量特征,提出了一个估计图像退化类型和质量评分的双目标卷积神经网络(CNN)结构。该网络结构有次序地分步提取用作退化类型分类和用作估计质量评分的特征,使网络更充分地挖掘图像退化类型信息并强化其对质量评分估计任务的辅助作用,进而提升了网络对图像质量特征的学习能力,同时实验表明两步特征提取的方式能加速网络...

  • 分类:工业技术,工业技术 格式:PDF 积分:0 机构:中北大学大数据学院 上传者:李勇敢 上传时间:

    摘要:提出了一种基于改进特征金字塔的Mask R-CNN目标检测方法。实验结果表明,在目标边缘和包围盒两项检测中,相比于Mask R-CNN检测框架,所提方法在不同的交并比阈值下的平均准确率分别提高了约2.4%和3.8%。尤其对于中等尺寸目标的检测准确率有较大的提高,分别为7.7%和8.5%,具有较强的稳健性。...

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