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检索条件："关键词=堆栈式稀疏自编码器 "

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基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类被引量：24: 《电子科技大学学报》2016年第3期382-386,共5页戴晓爱郭守恒任淯杨晓霞刘汉湖; 国家自然科学基金(41201440,41071265,41102225);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20135122120009);四川省教育厅科研项目(15ZB0066);国土资源部地学空间信息技术重点实验室课题(KLGSIT2013-02); 为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度...; 关键词：深度神经网特征提取高光谱影像分类堆栈式稀疏自编码器支持向量机

基于深度学习理论的发动机气门机构故障识别被引量：2: 《制造业自动化》2017年第11期89-93,共5页周亦人邱小林郭志强; 为了正确诊断和识别发动机气门机构故障,提出一种基于经验模态分解和堆栈式稀疏自编码器深度学习模型的发动机气门机构故障识别算法。以发动机缸盖振动信号为信号源,对振动信号做经验模态分解,提取各个本征模态分量的时域和频域特征构...; 关键词：深度学习堆栈式稀疏自编码器 EMD 发动机气门机构故障识别

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