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NN: 作品数：903被引量：3179H指数：19; 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：林秋华李恩玲邢爱萍苑娟焦李成更多>>; 相关机构：广西大学天津大学中国科学院大连理工大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金中国博士后科学基金更多>>

基于SIFSA-CNN的CSI室内定位方法研究: 《物联网技术》2025年第8期22-27,33,共7页彭铎潘晓霞张彦博贾科军; 国家自然科学基金项目(42271492);甘肃省杰出青年基金项目(24JRRA165)。; 针对传统室内定位方法存在的定位精度低及对复杂环境适应性不足的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的信道状态信息室内定位方法,以提高定位精度并增强对复杂环境的适应能力。该方法通过立方混沌映射初始化和自适应惯性权重混合优...; 关键词：室内定位信道状态信息卷积神经网络火烈鸟搜索算法立方混沌映射自适应惯性权重

Soft-GNN:towards robust graph neural networks via self-adaptive data utilization: 《Frontiers of Computer Science》2025年第4期1-12,共12页Yao WU Hong HUANG Yu SONG Hai JIN; supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.62127808).; Graph neural networks(GNNs)have gained traction and have been applied to various graph-based data analysis tasks due to their high performance.However,a major concern is their robustness,particularly when faced with g...; 关键词：graph neural networks node classification label noise robustness

基于四种时间序列模型对西安市食源性疾病发病率预测的应用与比较: 《公共卫生与预防医学》2025年第3期12-16,共5页高凡张辉刘冬张锋刘萍; 西安市卫生科研项目(J201802036)。; 目的比较四种时间序列模型在西安市食源性疾病发病率中的预测应用,旨在为西安市食源性疾病防控提供科学参考。方法收集2017年7月至2023年12月西安市食源性疾病月度发病率数据,以2017年7月至2023年6月发病率数据为训练集,分别建立季节...; 关键词：食源性疾病 SARIMA模型 Holt-Winters模型 NNAR模型 LSTM模型

不同预测模型在金山区手足口病发病率预测中的应用: 《医学动物防制》2025年第4期370-374,共5页江会运朱海虹宋灿磊孙箐爽陈聪; 上海市中西医结合学会社区医学与健康管理科研课题(SQ39);上海市金山区卫生健康专项科研项目(JSKJ-KTGW-2021-05)。; 目的掌握2012—2022年上海市金山区手足口病的流行病学特征,以建立一个适用于金山区手足口病的最佳预测模型。方法通过描述流行病学方法分析手足口病的流行特征,率的比较使用χ^(2)检验;采用自回归移动平均(autoregressive integrated m...; 关键词：ARIMA模型 BPNN模型 ARIMA-BPNN组合模型预测

基于RMCA-CNN和同步相量的风电场次/超同步振荡参数智能辨识方法: 《电网与清洁能源》2025年第4期34-42,共9页潘中昊冯双陆友文梅悦陈力洪希; 国家自然科学基金资助项目(52377084);电网运行风险防御技术与装备全国重点实验室资助项目(SGNR0000KJJS2302237)。; 基于同步相量正频谱的传统辨识方法由于频谱混叠无法辨识超同步振荡的参数。为此,基于理论分析证明基于同步相量正负频谱能够同时辨识次/超同步分量。提出了基于残差多通道注意力卷积神经网络模型和同步相量正负频谱分量的次/超同步振...; 关键词：卷积神经网络同步相量次/超同步振荡参数辨识迁移学习多通道注意力

基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率被引量：1: 《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第2期253-259,共7页高志荣孙清清熊承义李帆郑瑞华; 多谱信息处理技术国家重点实验室基金资助项目(6142113210303);中央高校基本科研业务专项资金资助项目(CZY21013)。; 卷积神经网络(CNN)可以提取图像的局部相关特征,视觉Transformer(ViT)则侧重于捕获图像的远距离依赖关系,二者有效结合能够改进图像的重构质量.研究了一种基于ViT-CNN特征增强的图像超分辨率(SR)网络.具体来说,网络包含了基于ViT的SR分...; 关键词：图像超分辨率卷积神经网络视觉Transformer 特征融合

基于生成对抗网络的化工过程低成本m GAN-NN建模: 《化工进展》2025年第4期1978-1986,共9页李梓良张玮胡恒王盈锦徐娜; 国家自然科学基金(22178241)。; 使用深度学习建立化工过程模型往往面临数据获取成本高、数据短缺等问题。对此,本文提出了一种基于生成对抗网络(GANs)的低成本数据增强建模方法mGAN-NN。该方法在GANs生成器的损失函数中引入最大均值差异(MMD)判据,提高了生成数据与真...; 关键词：生成对抗网络数据增强微反应器建模算法

基于CEEMDAN-CNN的非侵入式负荷监测方法研究: 《电气技术与经济》2025年第4期8-11,共4页缪金吴俊锋蒋煊; 负荷监测作为负荷需求侧管理的重要一环,其高识别准确率往往需要高信息特征密度,然而,面对负荷信息质量较差的用户时负荷识别效果难以保证。针对上述问题,提出了一种仅采用有限信息特征的非侵入式负荷监测方法。首先对提取的事件特征采...; 关键词：非侵入式负荷监测卷积神经网络完全自适应噪声集合经验模态分解负荷识别

基于PCA-LDA和RIC-CNN的旋转无关手写识别: 《计算机技术与发展》2025年第4期93-99,共7页张墨逸袁小芳张彬陈海燕; 国家自然科学基金项目(62161019)。; 旋转无关手写字符识别对提高手写识别系统的实际应用准确性和鲁棒性至关重要。针对旋转字符识别准确率低、旋转不变坐标卷积神经网络(RIC-CNN)模型耗时长的问题,提出一种新的旋转无关手写字符识别方法。首先,在原RIC-CNN模型中引入非分...; 关键词：手写字符识别非分离旋转矩不变量旋转不变坐标卷积神经网络正交投影主成分分析线性判别分析全连接神经网络

基于RLMD-SE-CNN-RELM的水位预测混合模型研究: 《人民长江》2025年第3期116-125,133,共11页张奇伟刘月馨许雯徐军杨陈佳雷张楚; 国家自然科学基金项目(62303191,62306123);江苏省自然科学基金项目(BK20191052);江苏省高等学校自然科学研究项目(23KJD480001)。; 精准的水位预测在自然灾害预警、水资源管理和生态环境保护等领域具有重要应用价值。为此,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)、样本熵(SampEn)、卷积神经网络(CNN)和正则化极限学习机(RELM)的水位预测混合模型。首先利用RLMD对历史...; 关键词：水位预测鲁棒局部均值分解样本熵卷积神经网络正则化极限学习机岷江流域

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