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作品数：54被引量：119H指数：5
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基于双向门控变分编码回归网络的涡扇发动机剩余寿命预测
《计算机集成制造系统》2025年第2期616-626,共11页徐浩 王波 张猛 杨文龙 汪超 
国家自然科学基金资助项目(52075310);安徽省高校自然科学研究资助项目(KJ2021A1086,KJ2020B13);滁州市科技计划资助项目(2021ZD022)。
针对涡扇发动机运行工况复杂,难以提取高维度、多参数监测数据的退化时序特征,从而影响模型预测性能的问题,提出一种基于双向门控变分编码回归网络的剩余使用寿命预测模型。首先在变分编码器(VAE)网络的编码端引入双向门控循环单元网络(...
关键词：剩余寿命预测 变分编码器 双向门控循环单元网络 回归网络 涡扇发动机 
双重对偶神经网络用于超分辨率任务研究
《深圳信息职业技术学院学报》2025年第1期43-48,55,共7页孙宏伟 廖铃 
重庆市教育委员会科学技术研究项目(项目编号:KJQN202403514)。
最近的单图像超分辨率研究,大多数模型存在低分辨率图像到高分辨率图像映射关系不准确和泛化能力弱的问题,难以保证稳定的重建效果。针对此问题,提出一种基于对偶回归神经网络的网络架构。这种方案除了构建一个从低分辨率到高分辨率的...
关键词：图像超分辨率 对偶神经网络 多尺度跳跃连接 重建模块 回归网络 
基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建
《计算机辅助设计与图形学学报》2024年第12期1968-1977,共10页郑秋富 金燕 姜智伟 胡奕标 
国家自然科学基金(U22A2040).
针对使用深度学习进行医学图像超分辨率重建时存在的欠定性问题,提出了一种基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建算法.该网络除了学习低分辨率到高分辨率图像的原始映射之外,还学习一个对偶回归映射来预测退化核并重建出低分辨率图...
关键词：医学图像重建 对偶回归 误差反馈 U-Net 卷积神经网络 
一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法
《计算机研究与发展》2024年第12期3134-3153,共20页于旭 彭庆龙 詹定佳 杜军威 刘金环 林俊宇 巩敦卫 张子迎 于婕 
国家自然科学基金项目(62472441,62172249,61773384,62202253);山东省自然科学基金项目(ZR2021MF092,ZR2019MF014,ZR2021QF074);中央高校基本科研业务费专项资金(93K172022K01)。
传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确.为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法(cross-rating collaborat...
关键词：协同过滤 跨区域跨评分推荐 图卷积矩阵补全 自教学习 深度回归网络 受限图卷积矩阵补全 
Workload Net在工作负荷检测中的应用
《电脑知识与技术》2024年第18期19-22,共4页杨雨梁 袁之正 张智涵 周高杰 
检测工作负荷水平对于优化任务设计、资源分配以及提高认知表现和效率至关重要。考虑到个体间在承载工作负荷能力上的显著差异性,本文旨在构建一种具有普适性的深度学习模型——Workload Net,用以量化和监测个体工作负荷水平。该模型由...
关键词：工作负荷 深度学习 基础网络 平行连接机制 回归网络 
基于AISI网络的虚拟场景多视图三维重建模型研究被引量：1
《桂林航天工业学院学报》2023年第4期585-591,共7页陈金娥 
安徽省自然科学研究课题“基于人工智能的顶岗实习管理系统设计与实践应用研究”(ZR2021B002);安徽省质量工程项目“课程思政视角下护理(新疆)专业医学计算机文化基础课程‘专业+课程’一体化实践研究”(2022jyxm790)。
传统的深度神经网络数据处理方法计算复杂,多视图模型建立过程中会重复提取虚拟场景数据特征,增大了计算难度和计算量,并对虚拟场景多视图三维重建模型的空间构造造成波动影响。为了缩短模型与设计理念之间的差距,基于美国钢铁学会标准(...
关键词：AISI 回归网络 多视图 三维建模 虚拟场景 数据分析 
基于区域聚焦特性的多聚焦图像融合算法被引量：1
《电子测量技术》2023年第24期179-187,共9页林妙 李伟彤 
广东省科技计划项目(2017A010101016)资助
针对现有多聚焦图像融合算法存在的伪影和信息残留问题,提出了一种依据图像聚焦特性,最大程度保留各区域信息和清晰度的算法。首先,通过区域检测得到聚焦区域决策图,利用该决策图进行初始融合和边界提取,得到边界区域决策图;其次,利用AC...
关键词：图像处理 空间域 回归网络 残差空洞卷积金字塔 
基于Gabor滤波的并行网络无参考图像质量评价被引量：1
《应用科技》2023年第5期25-30,36,共7页李国涛 杨忠 张驰 朱傥 许昌亮 
为解决在基于深度学习的无参考图像质量评价(no-reference image quality assessment,NR-IQA)领域内图片失真可能导致的图片边缘模糊问题,提出一种基于Gabor滤波的并行网络无参考图像质量评价算法。考虑到图片失真的非均匀性,利用可提...
关键词：无参考图像质量评价 图片失真 频域特征 GABOR滤波 并行网络 回归网络 深度学习 人的视觉系统 
注意力机制和两步走策略的测光图像红移回归模型
《光谱学与光谱分析》2023年第8期2529-2535,共7页伍况 孙春 曹冠龙 邱波 姚麟 张明儒 张立文 
河北省自然科学基金项目(A2020202001);天津市自然科学基金项目(22JCYBJC00410);国家自然科学基金委员会-中国科学院天文联合基金项目(U1931134)资助。
红移是星系的基本参数之一。大量已知星系只有测光图像而并没有光谱,因此通过测光图像而非光谱来求取红移值具有重要的研究意义。首先构建了一种基于测光图像估计星系红移的回归网络(GRRnet)。它和以往的类似方法相比网络层数更深,而且...
关键词：红移估计 星系红移回归网络 通道注意力机制 测光图像 两步走策略 
改进场景坐标回归网络的室内相机重定位方法被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第15期160-168,共9页王静 胡少毅 郭苹 金玉楚 
国家自然科学基金(61701393)。
传统相机重定位依赖手工特征,场景的变化会影响其后续特征匹配,导致算法总体性能下降。然而,基于深度学习场景坐标回归的相机重定位方法在室内场景下有着较好的表现。针对复杂场景下定位精度低以及在特征提取过程中空间信息丢失的问题,...
关键词：相机重定位 相机位姿 场景坐标回归 细粒度信息 特征提取 
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