云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- DROPOUT

DROPOUT: 作品数：259被引量：1267H指数：17; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：罗可丁香乾陈云霞李国臣杨辉华更多>>; 相关机构：北京邮电大学中国海洋大学太原理工大学华南理工大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金山西省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>

基于改进YOLOv7的输电线路多类缺陷目标检测: 《电子科技》2025年第4期16-24,共9页毕含嘉杨楚睿王小雨黄悦华; 国家自然科学基金(52007103)。; 针对在复杂背景下输电线路多尺度缺陷目标检测精度较低的问题,文中提出一种基于改进YOLOv7(You Only Look Once version 7)的输电线路多类缺陷目标检测模型。对于复杂背景造成缺陷目标较低的问题,在Backbone部分引入改进的Swin Transfor...; 关键词：YOLOv7 深度学习输电线路缺陷检测小目标检测多尺度融合 Swin Transformer β-dropout 自适应特征融合损失函数

基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别优化研究: 《计算机应用文摘》2025年第3期81-83,86,共4页牟世桂; 文章旨在优化基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别,通过引入残差连接、Dropout层、Batch Normalization层,以及优化算法与学习率调度器来提升模型性能。这些技术的综合应用旨在提高模型在数字识别任务中的精确度。其中,首先采用基于Res...; 关键词：MNIST CNN ResNet 模型优化 DROPOUT 学习率衰减

引入R-Drop的恶意软件检测模型: 《微型电脑应用》2025年第1期74-77,共4页林茂源; 广州市重点领域研发计划项目(202007010004)。; 在神经网络训练过程中,Dropout容易导致训练阶段和校验阶段模型不一致,限制模型的性能提升,针对此问题,提出一种引入R-Drop的恶意软件检测模型,使用双向KL散度及负对数似然损失函数规范模型的输出分布,利用正则约束调整模型的自由度,提...; 关键词：DROPOUT R-Drop 恶意软件检测 KNN ResNet

基于ABC-LSTM模型的锂离子电池剩余使用寿命预测被引量：1: 《储能科学与技术》2025年第1期331-345,共15页刘勇于怀汶刘大鹏穆勇王瀛洲张秀宇; 国家自然科学基金青年基金(62203102);国网冀北电力有限公司唐山供电公司科技项目(B30103230015);火电机组高效清洁运行智能控制实验平台建设(2020C022-3)。; 为了保证储能系统的安全稳定运行,准确预测锂离子电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)至关重要。本工作提出了一种基于人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(long short-term memory,L...; 关键词：锂离子电池剩余使用寿命预测长短期记忆网络人工蜂群算法 dropout技术

基于IDT-SAE-ELM的煤矿电缆短路故障识别方法: 《西安科技大学学报》2024年第6期1205-1217,共13页王清亮李泓朴李书超王伟峰; 国家自然科学基金项目(52074213)。; 针对现有方法无法有效提取煤矿电缆短路故障深层特征而导致故障识别准确率和类型判定精度低的问题,提出了一种基于IDT-SAE-ELM的短路故障识别方法。首先采用IDT技术对传统SAE模型进行改进,以提高其高效捕获故障样本深层特征的能力;然后...; 关键词：煤矿短路故障堆栈自编码器极限学习机 Dropout集成技术

基于改进的CNN-BiGRU供热量预测方法: 《煤气与热力》2024年第12期15-20,27,共7页张珂曹姗姗孙春华夏国强吴向东; 国家重点研发计划重点专项“市政基础设施节能低碳关键技术联合研究与应用”(2022YFE0208800)。; 提出一种融合Dropout机制和贝叶斯(Bayesian)优化的改进的CNN-BiGRU供热量预测模型.利用Dropout机制,降低预测模型的复杂度,减少神经网络陷入局部最优的风险.采用Bayesian优化算法对预测模型超参数进行优化,提高预测模型的预测精度.结...; 关键词：供热量预测双向门控循环神经网络卷积神经网络 Dropout机制贝叶斯优化

A Novel Approach for State of Health Estimation and Remaining Useful Life Prediction of Supercapacitors Using an Improved Honey Badger Algorithm Assisted Hybrid Neural Network: 《Protection and Control of Modern Power Systems》2024年第6期1-18,共18页Zhenxiao Yi Shi Wang Zhaoting Li Licheng Wang Kai Wang; supported by the Zhejiang Province Natural Science Foundation(No.LY22E070007);the National Natural Science Foundation of China(No.52007170);supported by Youth Innovation Technology Project of Higher School in Shandong Province(No.2022KJ139).; Supercapacitors(SCs)are widely recognized as excellent clean energy storage devices.Accurate state of health(SOH)estimation and remaining useful life(RUL)prediction are essential for ensuring their safe and reliable o...; 关键词：SUPERCAPACITORS state of health remaining useful life honey badger algorithm recurrent dropout.

运用Dropout-GRU模型的短期负荷预测: 《电子设计工程》2024年第24期124-128,共5页闫方吕梦娜杨文艺张顺利王丹阳; 河南省科技攻关项目(222102210020)。; 为提高短期电力负荷预测精度,提出采用Dropout-GRU模型的短期负荷预测方法。该方法基于Python爬虫获取对负荷预测有影响的多种气象因素,降低人为采集数据时由于主观因素导致数据错误的可能性;构建多层GRU网络以充分挖掘波动较大的负荷...; 关键词：短期负荷预测 Dropout技术 GRU网络气象因素过拟合

基于双向编码器的卷积失活神经网络模型的文本情感分析: 《应用科技》2024年第6期32-37,共6页金书丞王嘉梅; 针对目前情感分析方法无法解决一词多义、无法获取上下文语义信息、过于依赖局部特征等问题,提出了一种基于双向编码器的卷积失活神经网络(bidirectional encoder representation from Transformer-convolutional neural networks-Dropo...; 关键词：情感分析局部特征上下文信息双向编码器词嵌入卷积神经网络 Dropout机制

Regularized Inverse Covariance Estimation for Longitudinal Data with Informative Dropout: 《应用概率统计》2024年第6期1016-1039,共24页YANG Shuning ZHENG Zhi ZHANG Weiping; supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.12171450).; This paper proposes a novel method for estimating the sparse inverse covariance matrixfor longitudinal data with informative dropouts. Based on the modified Cholesky decomposition,the sparse inverse covariance matrix ...; 关键词：penalized estimating function modified Cholesky decomposition DROPOUT inverse probability weighting

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