卷积神经网络论文

本文主要研究内容作者郑楚韬,孔祥轩,关家华,谭家琪,陆凯烨,王伟冠,游金梁,林刚,张朕（2019）在《小波多尺度信息综合的行波波头检测算法研究》一文中研究指出：提出了一种小波变...

本文主要研究内容作者宋文豪,张斌,李峰宇,杨腾达,李建宁,杨小会（2019）在《核燃料芯块的表面裂纹检测算法研究》一文中研究指出：为保证反应堆的安全运行,需要采用多种检测技术确保燃料芯块质量。针对燃料芯块表面裂纹检测中因图像对比度低、背景复杂而导致的裂纹误检率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(C...

本文主要研究内容作者梁凯,赵海军,宋伟志（2019）在《基于卷积神经网络的内燃机声品质评价方法研究》一文中研究指出：为解决内燃机声品质评价中人工效率低、成本高的问题,引入卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)模型和声谱分析方法构建了CNN声品质预测模型;同时模型...

本文主要研究内容作者周阳,张云生,陈斯飏,邹峥嵘,朱耀晨,赵芮雪（2019）在《基于DCNN特征的建筑物震害损毁区域检测》一文中研究指出：为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deepconvolutionalneuralnetwork,DCNN)模型,提出...

本文主要研究内容作者俞淑燕,魏哲（2019）在《基于深度学习的激光遥感图像特征识别》一文中研究指出：以往基于模糊生物的激光遥感图像特征提取方法,通常采用单一的特征提取方式,获取的结果存在较多不明确部分以及维度高的问题,识别精度低。因此,提出基于深度学习的激光遥感图像特征识别方法,对激光遥感图像的颜色...

本文主要研究内容作者杨斌,王翔（2019）在《基于深度残差去噪网络的遥感融合图像质量提升》一文中研究指出：将理想高分辨率多光谱图像与遥感融合结果之间的残差视为广义噪声,提出了基于深度残差去噪网络(DnCNN)的遥感融合图像质量提升算法。通过DnCNN学习固定融合算法中细节丢失或光谱扭曲的规律,将输入...

本文主要研究内容作者董娜,常建芳,吴爱国（2019）在《基于融合算法优化的卷积神经网络预测方法》一文中研究指出：由于不同气象条件会影响太阳辐照度的有效利用,这制约了太阳能的应用和发展.为了基于不同站点不同采样时刻的气象属性预测中尺度站的太阳能辐照度,依据传统卷积神经网络的框架,建立了一种新型的卷积神...

本文主要研究内容作者彭晏飞,宋晓男,武宏,訾玲玲（2019）在《结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索》一文中研究指出：目的针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题,提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像...

本文主要研究内容作者郑智聪,王红,齐林海（2019）在《基于深度学习模型融合的电压暂降源识别方法》一文中研究指出：电压暂降源的识别是制定电压暂降治理方案和明确事故责任的基础。电压暂降源可分为单一电压暂降源和复合电压暂降源,电网设备的复杂化和用电模式的区域化对基于物理特征的传统电压暂降源识别方法提出了...

本文主要研究内容作者沈悦（2019）在《铁路异物入侵深度识别网络快速训练算法》一文中研究指出：异物侵入铁路限界对铁路系统可靠性造成了极大的威胁。为达到高分类准确率及低模型内存占用率兼备的目的,针对既有技术方法中分类效果、泛化性能较差以及耗时久、模型占用空间大等问题,本文提供了一种快速训练算法,采用网...

本文主要研究内容作者梁栋,何佳,石陆魁,王松,刘佳（2019）在《结合运动目标检测和ResNet的车速车型智能识别》一文中研究指出：车速和车型作为重要的车辆信息,在道路监控系统中发挥着很大的作用.传统的基于视觉的车辆信息识别方式由于计算参数过大且提取的特征不足,难以满足智能交通实时性和普适性的需求....

本文主要研究内容作者杨维全,朱元振,刘玉田（2019）在《基于卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估》一文中研究指出：随着特高压直流输电的发展和负荷构成及特性的变化,暂态电压问题严重威胁系统的安全稳定运行。基于卷积神经网络(CNN),提出一种交直流受端电网分区暂态电压稳定快速评估方法。计及系统快速动态响...