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VAE: 作品数：284被引量：486H指数：10; 导出分析报告; 相关领域：化学工程建筑科学更多>>; 相关作者：陈沛智洪榛李燕萍陈艳军李建宗更多>>; 相关机构：华东理工大学中国石化集团四川维尼纶厂华南理工大学南京邮电大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金河南省自然科学基金中国博士后科学基金广西壮族自治区科技攻关计划更多>>

基于VAE-WSVM的二次采样回路测试校核评估: 《中国电力》2025年第3期162-167,共6页尹相国刘慧娟张冠育毛玉荣龚世玉; 国家自然科学基金资助项目(52077120)。; 分析二次系统采样回路中存在的隐患,针对现有方法难以获取大数据量的缺陷,基于历史测量数据,采用变分自编码器实现数据增殖,接着基于增殖后的数据集训练支持向量机模型,利用灰狼优化算法改进模型重要参数,并对二次系统采样回路误差范围...; 关键词：二次系统采样回路误差评估小样本

基于交通路网权重学习的城市机动车多样化轨迹生成: 《计算机应用研究》2025年第3期870-879,共10页王浩权郑皎凌乔少杰帅俨殊刘双侨曾宇; 四川省自然科学基金面上项目(2025ZNSFSC0488);香港中文大学(深圳)开放课题广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室开放课题(B10120210117-OF02);云南省智能系统与计算重点实验室开放课题(ISC22Y02);四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0027)。; 基于GPS数据的轨迹生成方法因隐私保护与成本高的问题而难以应用,提出一种基于卡口数据生成车辆轨迹的方法。但其面临以下挑战:首先由于卡口覆盖率低导致拍摄的轨迹不连续,无法兼容现有模型,且未有工作研究如何有效填补缺失轨迹;其次现...; 关键词：轨迹生成 A算法路径规划 VAE

智慧农业控制系统半监督异常检测模型研究: 《淮北师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期45-50,共6页王义元陶志清李科孟浩朱军; 贵州省科技计划项目(黔科合成果2021-119);颍上县农业农村局委托项目(KJ2022063)。; 异常检测对于维持智慧农业控制系统稳定性和提高农业生产效率至关重要。针对异常发生频率高且标签数据稀少问题,构建基于半监督学习一维卷积变分自编码异常检测模型(1DCNN-VAE)。模型结合一维卷积神经网络与变分自编码器,以处理样本特...; 关键词：智慧农业半监督学习 1DCNN-VAE 异常检测

基于半监督VAE和CGAN的运动想象脑电信号分类器: 《传感器与微系统》2025年第2期82-86,共5页袁凯烽侯璐黄永锋; 国家自然科学基金资助项目(12005182)。; 由于脑电(EEG)信号的特异性、隐私性,数据集相对匮乏,运动想象EEG(MI-EEG)信号分类是一项具有挑战性的任务。提出了一种基于半监督变分自编码器-条件生成对抗网络(SSVAE-CGAN)模型应用于MI-EEG信号的增强和分类。SSVAE-CGAN模型的SSVAE-...; 关键词：运动想象脑电数据增强分类半监督变分自编码器条件生成对抗网络

基于VAE与API行为特征抽取的恶意软件检测: 《计算机工程与设计》2025年第2期464-471,共8页于孟洋师智斌郝伟泽张舒娟; 山西省基础研究计划基金项目(20210302123018)。; 针对现有检测方法缺乏数据连续性和完整性的建模能力、难以提取API调用序列的全局特征,且对API行为语义表示抽取单一等问题,提出一种基于变分自编码器与API行为特征抽取的恶意软件检测方法。通过词嵌入将调用函数表示为语义稠密向量;基...; 关键词：恶意软件检测变分自编码器多层卷积神经网络序列信息行为语义频率信息特征融合

A Generative Model-Based Network Framework for Ecological Data Reconstruction: 《Computers, Materials & Continua》2025年第1期929-948,共20页Shuqiao Liu Zhao Zhang Hongyan Zhou Xuebo Chen; supported by the Fundamental Research Funds for the Liaoning Universities(LJ212410146025).; This study examines the effectiveness of artificial intelligence techniques in generating high-quality environmental data for species introductory site selection systems.Combining Strengths,Weaknesses,Opportunities,Th...; 关键词：Convolutional Neural Network(CNN) VAE GAN TOPSIS data reconstruction

基于语义感知的图像压缩算法研究: 《计算机科学与应用》2024年第12期67-75,共9页宋媛萌贾正正贾召弟王宇辰杨少华韩卓航; 北华航天工业学院2023年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2023-40);北华航天工业学院2023年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2023-39);北华航天工业学院2024年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2024-70);北华航天工业学院2024年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2024-40)。; 图像压缩的目的是尽量保持图像质量的前提下减少图像数据的存储空间。传统的图像压缩方法主要依赖于对图像像素进行编码和量化,无法利用图像中高级语义信息。本文提出了一种基于语义感知的图像压缩算法,具体步骤为:首先,通过卷积神经网...; 关键词：语义感知网络 VAE 图像压缩深度学习

基于改进VAE-GCN的刮板输送机健康状态识别方法: 《机械设计与研究》2024年第6期277-283,302,共8页杨若冰曹现刚杨鑫张鑫媛; 国家自然科学基金资助项目(52274158);国家自然科学基金重点资助项目(51834006)。; 现阶段刮板输送机工作环境恶劣,其性能不断退化,故及时准确对刮板输送机健康状态进行识别极其关键。传统方法在刮板输送机健康指标构建中易受异常值影响且人工参与过多,导致健康指标构建存在误差;现阶段卷积神经网络(CNN)等方法未深入...; 关键词：刮板输送机健康指标构建变分自编码器图卷积网络健康状态识别

基于VAE-LSTM的水质多变量时序数据异常检测研究: 《现代计算机》2024年第22期79-83,94,共6页曹可欣李永飞韩博龙; 河北省重点研发计划项目(19270318D);中央高校基本科研业务费资助项目(3142017067、3142023060);河北省物联网监控技术创新中心项目(21567693H)。; 随着物联网的普及,各个应用领域对多变量时序数据处理需求增加。水质监测涉及多种参数(如温度、pH值、溶解氧、电导率),需要实时监测并记录其变化。这些数据具有高维度和复杂的时间依赖性。针对这样的数据特征,提出了一种基于变分自编...; 关键词：多变量时序数据异常检测变分自编码器长短期记忆网络无监督学习

基于VAE优化的YOLO-ResNeXt二阶段草莓熟度分析方法: 《计算机应用与软件》2024年第10期149-154,共6页田宏伟徐云龙杨艳红刘雪兰任艳; 国家自然科学基金项目(61472262)。; 草莓作为高价值经济作物,其自动化采摘需要进行目标发现及熟度判断,传统草莓采摘分析方法主要使用色度和大小分析等简单图像处理方法,误报率高。提出二阶段检测网络YOLO-ResNeXt,并根据互联网图片及产地实拍创建Strawberry3000数据集,...; 关键词：计算机视觉深度学习目标检测

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