输出层

作品数：40被引量：133H指数：6
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基于YOLOv5的输电线路杆塔缺陷检测技术研究
《电气时代》2025年第3期88-92,共5页赵柏然 张妍 马杰 曹成发 贺伟章 
针对输电线路航检过程中小目标在图像中所占像素比例低,传统算法难以准确检测的问题,研究提出一种基于YOLOv5的输电线路杆塔缺陷检测模型。首先,模型增加一个用于小目标检测的输出层;其次,引入全维动态卷积模块和Bi Level路由注意力机...
关键词：输电线路杆塔 损失函数 检测准确度 注意力机制 平均准确率 缺陷检测 输出层 
融合BERT、双向长短记忆网络和条件随机场的电力设备缺陷文本实体抽取被引量：9
《电网技术》2023年第10期4367-4375,共9页陈鹏 邰彬 石英 金杨 孔力 汪进锋 
南方电网公司科技项目(036100KK52200021(GDKJXM20200443))。
随着智能电网建设的全面展开,产生了大量与设备缺陷相关的电力设备缺陷文本,蕴含着故障类型、故障原因及设备消缺方法等关键信息,是电力领域的研究热点。但缺陷文本存在着体量大、多源异构和内容杂乱冗余的问题,目前缺乏对其进行高效整...
关键词：电力设备缺陷文本 命名实体抽取 改进BERT算法 语义信息 输出层 局部最优 
用于遥感图像变化检测的深度监督网络被引量：1
《浙江大学学报（工学版）》2023年第10期1966-1976,共11页袁小平 王小倩 何祥 胡杨明 
国家科技支撑计划资助项目(2013BAK06B08);江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(SJCX20_0812).
为了解决大多数全卷积网络出现的特征提取单一、遥感图像变化检测(CD)能力差的问题,借助Unet++网络构建用于遥感图像CD的深度监督网络(DSNet).设计多尺度残差模块替换传统卷积层,通过融合孪生网络双分支上的空间与光谱特性,获取遥感图...
关键词：图像分割 注意力模块 深度监督 横向输出层 轻量化 孪生网络 
基于输出层具有噪声的DQN的无人车路径规划被引量：6
《应用数学和力学》2023年第4期450-460,共11页李杨 闫冬梅 刘磊 
国家自然科学基金(面上项目)(61773152)。
在DQN算法的框架下,研究了无人车路径规划问题.为提高探索效率,将处理连续状态的DQN算法加以变化地应用到离散状态,同时为平衡探索与利用,选择仅在DQN网络输出层添加噪声,并设计了渐进式奖励函数,最后在Gazebo仿真环境中进行实验.仿真...
关键词：深度强化学习 无人车 DQN算法 Gauss噪声 路径规划 Gazebo仿真 
基于改进YOLO V3算法的室内人数统计模型被引量：2
《数据挖掘》2023年第1期10-22,共13页何强 李静 陈琳琳 
基于机器学习与深度学习的目标检测方法被广泛应用于人数统计,然而实际检测区域往往存在人群相互遮挡,或光照不均匀等情况时,人数统计仍然面临很大挑战。为此,提出了一种改进的YOLO V3模型,使其更好的适应室内人群的人数统计。首先自建...
关键词：人数统计 机器学习 上采样 深度学习 定位准确度 输出层 统计性能 目标检测 
基于CNN模型的亚马逊棋搜索算法设计
《数字技术与应用》2022年第2期164-166,共3页李若溪 高铭 
北京信息科技大学2021年大学生创新创业训练计划项目资助(5102110805)。
亚马逊棋AI搜索算法包括蒙特卡洛搜索算法、改进后的α-β剪枝算法,极大极小搜素算法,经检验发现蒙特卡洛搜索算法取得较好的成果,但原有的搜索算法由于搜索的博弈树层数为固定值,会产生超时或搜索层数过少造成搜索不完全的问题,尝试使...
关键词：蒙特卡洛 博弈树 搜索算法 模型优化 极大极小 优化器 CNN 输出层 
机械筒形件离心铸造工艺的神经网络优化被引量：2
《热加工工艺》2021年第21期66-69,73,共5页吴兆立 仇多利 陈辉 
江苏建筑节能与建造技术协同创新中心课题(SJXTY1603)。
以浇注温度、旋转速度、离心旋转半径和离心力保持时间为输入层参数,以铸造缺陷等级和抗拉强度为输出层参数,采用4×24×8×2四层拓扑结构构建了机械筒形件离心铸造工艺神经网络优化模型。结果表明:模型经过8886次迭代运算后收敛,训练...
关键词：神经网络优化 离心铸造 机械筒形件 输入层参数 输出层参数 
基于LeNet-5的汽车车牌识别算法被引量：3
《计算机与网络》2021年第18期31-31,共1页王孟涛 
目前基于LeNet5网络结构的车牌图形识别算法存在识别误差大、效率低等缺点。本文对原算法进行了改进,具体做法是转化车牌图像大小、删除LeNet5网络中的C5层、修改输出层的神经元数量等。经验证,算法在识别率和时间效率上均得到有效提高...
关键词：卷积神经网络 输出层 图像识别 激活函数 识别算法 RBF网络 卷积层 连接层 
气象知识
《气象知识》2020年第3期42-43,共2页
韩国和中国学者在最新研究中,通过训练卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)开展多年ENSO预报。图中给出CNN模型构架,包括1个输入层(预报器)、3个卷积层、2个MP(max-pooling,最大池化)层、1个FC(fully connected,完全连接)层...
关键词：卷积神经网络 模型构架 最大池化 气象知识 卷积层 输出层 预报器 CNN 
深度学习卷积神经网络研究概述被引量：3
《科技视界》2020年第9期151-152,共2页胡韬 
浙江省教育厅一般科研项目:基于深度学习卷积神经网络的人体行为识别研究(Y201943009).
卷积神经网络是深度学习算法中一个重要组成部分,在深度学习图像识别技术的应用中起到了关键作用,本文先阐述了卷积神经网络的基本概念和结构,然后介绍和对比了几种经典的卷积神经网络,并论述了发展方向。
关键词：卷积神经网络 输入层 卷积层 全连接层 输出层 AlexNet 
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