学习网络

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基于深度学习网络的航迹分层分类研究
《指挥控制与仿真》2025年第2期83-94,共12页王伊凡 吉琳娜 杨风暴 
针对现有航迹分类方法无法充分考虑航迹的时间序列特征与空间结构特征,导致分类准确率下降的问题,提出了一种基于深度学习网络的航迹分层分类方法。首先,将船舶航迹转化成图像层,构建基于Swin-Transformer网络的航迹图像层分类模型;其...
关键词：航迹分类 深度学习 Swin-Transformer Gained-Transformer-Network 分层分类 
轻量级深度学习网络在农作物目标检测的应用进展
《中国农机化学报》2025年第3期261-270,共10页许毓超 吴茜 张兵园 周玲莉 任妮 张美娜 
国家自然科学基金项目(32201664);江苏省重点研发计划(BE2022363);江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(22)5009);江苏省创新能力建设计划(BM2022008—01)。
随着计算机视觉领域中深度学习网络模型应用的发展,各类农业场景中的目标检测性能得到极大的推动。与部署在云端服务器的大规模深度学习网络不同,轻量级深度学习网络因其较小的参数量和运算量,在硬件资源有限且实时性要求更高的农业场...
关键词：农作物 目标检测 深度学习 轻量级网络 边缘计算 
面向中文医学命名实体识别的判别式与生成式语言模型比较研究
《图书情报工作》2025年第5期107-116,共10页刘伟 薛航 张晗 
辽宁省教育厅基本科研项目“基于深度学习的线上用户慢性病健康教育问答模型研究”(项目编号:LJKR0275)研究成果之一。
[目的/意义]比较以BERT为代表的判别式语言模型与以ChatGPT为代表的生成式语言模型完成中文医学文本命名实体识别任务的效果,以期为生物医学领域的命名实体识别提供参考。[方法/过程]设计6种BERT拼接不同类型深度学习网络的抽取模型,同...
关键词：命名实体识别 深度学习网络 生成式语言模型 判别式语言模型 
视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络
《中国图象图形学报》2025年第3期855-869,共15页杨可欣 刘骊 付晓东 刘利军 彭玮 
国家自然科学基金项目(62262036,62362043);兴滇英才支持计划项目(KKXY202203008)。
目的针对视网膜血管图像分割中血管特征尺度多变、毛细血管细节丰富以及视杯视盘、病变等特殊区域干扰导致的表征不精确、分割误差大以及结果不准确等问题,提出一种视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络,包括尺度特征表示、纹理特...
关键词：视网膜血管图像分割 尺度特征表示 纹理特征增强 纹理滤波器 双重对比学习 
基于深度学习网络的单目标SAR图像生成研究
《火控雷达技术》2025年第1期16-24,共9页王雪松 游俊 强勇 
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像生成方法往往存在着建模复杂,计算量大,花费时间长等问题。同时在面对非合作目标时,无法获得目标的精确模型以及全方位角的SAR图像,这对后续的研究形成了很大阻碍。本文对原始CWGA...
关键词：合成孔径雷达 生成对抗网络 数据增强 图像生成 
维修知识图谱与深度学习网络在发动机故障智能推理中的应用
《机械科学与技术》2025年第2期225-235,共11页蒲昊苒 阴艳超 徐成现 
国家自然科学基金项目(52065033);云南省重大科技专项计划(202002AD080001);云南省重大科技项目(202202AG050002)。
针对发动机多源异构信息缺少知识层面的统一建模,提出了一种包括源数据层、图谱构建层、推理决策层和故障检索层的汽车发动机故障维修辅助决策知识图谱应用框架。首先,将发动机故障维修过程中的多源异构信息凝练为结构化知识网络,并根...
关键词：发动机故障 知识图谱 神经网络 信息抽取 知识推理 分析检索 
基于Chaos-LSTM深度学习网络的边坡变形预测算法
《有色金属(矿山部分)》2025年第1期89-97,123,共10页刘明淳 许勇 池永锋 杨权 陈智斌 
国家自然科学基金资助项目(12005144)。
为实现露天矿边坡变形的精准预测与及时稳定性评价,研究基于边坡变形的时间序列数据,运用互信息法和相关系数(C-C)法来确定时间序列重构相空间的最佳嵌入维数和时间延迟。通过对时间序列进行相空间重构,深入分析了边坡变形时间序列中最...
关键词：边坡 变形 混沌特征分析 长短期记忆人工神经网络 预测 
一种用于联合低光增强和人脸超分的深度学习网络
《智能系统学报》2025年第1期109-117,共9页丛维仪 郑卓然 贾修一 
国家自然科学基金项目(62176123,62476130).
在低光环境下,人脸图像增强是许多任务的重要恢复方法。然而,现有的低光环境下人脸超分辨率方法通常依赖于低光增强和超分算法的序列建模。遗憾的是,由于优化目标之间的差异,使用这种方法来增强人脸图像很容易导致伪影或噪声。为了应对...
关键词：人脸超分辨率 低光图像增强 监督学习 随机掩码 损失函数 深度学习 局部特征提取 全局特征提取 
基于多维融合特征提取和深度学习网络的短期负荷预测方法
《农村电气化》2025年第2期1-5,共5页刘旭 
传统的短期负荷预测方法未考虑节假日、用户端用电行为习惯等因素,导致负荷预测精度不高。为此,文章提出一种基于多维融合特征和深度学习网络的短期负荷预测优化方法,采用Prophet算法提取不同时间变量的用电负荷特征分量,结合天气数据...
关键词：短期负荷预测 融合特征 Prophet算法 CNN GRU 
基于邻近梯度算法展开的压缩感知双域学习网络
《应用数学进展》2025年第1期280-289,共10页贾子莹 
算法展开网络在压缩感知图像重建应用中取得了巨大成功,但这些网络中未充分挖掘和利用图像的通道及空间信息的深层学习潜力,同时在重建精度和成本控制等方面都有待进一步深入探索和改进。为了实现对图像的迅速采样并从有限采样数据中准...
关键词：邻近梯度算法 算法展开 压缩感知 图像重建 深度网络 
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