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检索条件："关键词=深度残差网络 "
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基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测被引量：28
《中国电力》2020年第1期22-31,共10页周艳真 查显煜 兰健 郭庆来 孙宏斌 薛峰 王胜明 
国家电网公司科技项目（综合机器学习和安全稳定量化分析的在线安全稳定分析技术研究）
针对传统数据驱动的电力系统暂态稳定分析方法中,较少考虑输入数据存在噪声和信息缺失后对预测模型性能的影响问题,提出一种基于数据增强和深度残差网络的暂态稳定预测方法。首先,考虑噪声和信息缺失情况,对原始训练数据进行扩充;然后,...
关键词：暂态稳定 深度学习 深度残差网络 数据增强 电力系统 噪声 信息缺失 
基于深度神经网络的颈动脉斑块超声图像诊断技术研究被引量：3
《临床超声医学杂志》2022年第5期382-385,共4页莫莹君 刘友员 郭瑞斌 
湖南省脑科医院青年医师科研基金项目(2018C06)。
目的构建颈动脉斑块超声图像数据集,探讨深度学习技术对颈动脉斑块自动分类诊断的应用价值。方法选取354例颈动脉斑块患者和254例正常成人的超声图像,每例均采集2幅颈部动脉图像,构建共包含1216幅颈动脉超声图像的数据集;基于已构建的...
关键词：深度学习 超声图像集 颈动脉 深度残差网络 ResNet50 超声图像自动诊断 
多模态融合的三维目标检测方法研究
《计算机工程与应用》2024年第13期113-123,共11页田枫 宗内丽 刘芳 卢圆圆 刘超 姜文文 赵玲 韩玉祥 
黑龙江省自然科学基金(LH2021F004)。
针对点云稀疏性与无序性导致基于纯点云的检测算法容易出现远小目标漏检和误检的问题,提出一种融合图像特征与点云体素特征的多模态三维目标检测算法。在图像特征提取阶段,提出一种轻量级深度残差网络,减少图像特征通道数,使其与点云体...
关键词：三维目标检测 深度残差网络 体素特征 图像特征 特征融合 双次特征融合网络 
基于脑电空间域表征可视化的情感识别研究
《传感技术学报》2023年第9期1385-1394,共10页王竞茜 苗敏敏 徐宝国 胡文军 
国家自然科学基金项目(62101189,U20A20228);江苏省前沿引领技术基础研究专项项目(BK20192004);浙江省自然科学基金项目(LTGC23F010001)。
鉴于情感脑电蕴含丰富的空间模式特征,提出一种基于二维空间域表征可视化的情感识别方法。首先,提取多通道脑电Gamma频段的微分熵(Differential Entropy,DE)特征并根据导联位置映射至9×9的二维空间进行拓扑重构,使用三次插值方法进一...
关键词：脑机接口 情感识别 深度残差网络 梯度加权类激活映射 
基于多特征融合的残差网络果树叶片病害识别被引量：10
《森林工程》2022年第1期108-114,123,共8页朱帅 王金聪 任洪娥 陶锐 
黑龙江省自然科学基金项目(LH2020F040);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572017PZ10)。
为分析果树在种植过程中病害的程度和种类,本文提出一种基于改进深度残差网络的果树叶片病害图像识别方法。该网络模型在传统残差神经网络的基础上,通过多尺寸的卷积核代替骨干网络中的7×7卷积核,既增加了网络的宽度,也增加了网络对尺...
关键词：果树叶片 病害识别 深度残差网络 注意力机制 深度学习 
基于深度残差网络和GRU的SqueezeNet模型的交通路标识别被引量：8
《计算机工程与科学》2020年第11期2030-2036,共7页霍爱清 张文乐 李浩平 
陕西省教育厅基金(17JS108);西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目(YCS18213084);陕西省科技厅一般工业项目(2020GY-152)。
现有的交通路标识别方法都是基于卷积神经网络的,随着网络层数的增加,准确率会提高,但也出现了效率降低、参数量增加等问题。为此,提出结合深度残差网络和GRU网络的改进SqueezeNet模型(SqueezeNet-IR-GRU)。该模型采用ELU函数作为激活函...
关键词：SqueezeNet GRU神经网络 深度残差网络 识别准确率 稳定性 
基于ResNet18和随机森林的遥感图像复杂场景分类方法
《山东农业大学学报（自然科学版）》2024年第3期376-384,共9页彭程 王莉 王安邦 齐涛 王慧 王靖伟 
复杂场景分类是遥感图像解译的一项重要内容。本文通过优化ResNet18深度残差网络和随机森林,实现了遥感图像复杂场景的高精度分类。首先通过数据扩充将数据库扩充以缓解因训练样本少带来的过拟合问题,然后采用ResNet18深度残差网络自动...
关键词：数据扩充 深度残差网络 随机森林 遥感图像 场景分类 
基于可视化轨迹圆和ResNet18的复合电能质量扰动类型识别被引量：21
《中国电机工程学报》2022年第17期6274-6285,共12页兰名扬 刘宇龙 金涛 龚正 刘梓强 
国家自然科学基金项目(51977039)。
为逐步实现新型电力系统,大量电力电子元器件被投入电网使用。由此引起的电能质量问题愈发严重,主要表现为电能质量扰动类型复合化,并造成传统识别算法适用性降低。针对这一问题,该文采用可视化轨迹圆技术,将一维扰动信号转换为具有明...
关键词：电能质量扰动 可视化轨迹圆 深度残差网络 扰动分类 
基于动态图卷积网络的点云分类和分割网络被引量：11
《激光与光电子学进展》2021年第12期454-461,共8页王江安 何娇 庞大为 
国家自然科学基金面上项目(61771075);陕西省自然科学基金(2017JQ6048);中央高校复杂城市环境下GPS非视距多径智能实时抑制方法研究(310824161009)。
点云分类和分割是三维场景理解中的关键步骤。针对稀疏点云输入和遮挡不能有效识别点云的问题,提出一种改进型分类和分割网络Linked-DGCNN。在动态图卷积网络(DGCNN)的基础上增加EdgeConv卷积层数以提取深层次点云特征;去除DGCNN的转换...
关键词：机器视觉 深度学习 点云分类与分割 图卷积神经网络 深度残差网络 
基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法被引量：4
《计算机应用与软件》2021年第9期250-255,共6页秦毅 赵二刚 
重庆市高等教育教学改革研究重点项目(162071);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ1729408)。
针对现有网络仅解决单一类型的噪声和计算效率低的问题,提出一种基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法。该算法采用改进的残差模块和级联训练的方式提高去噪网络在多类型噪声去除过程中的精确度,通过设计一个边缘感知损失函数...
关键词：深度残差网络 图像去噪 边缘感知 深度可分离 
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