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1.
针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究。以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行蒙古语声学特征的提取,构建了DNN-HMM蒙古语声学模型,结合无监督预训练与监督训练调优过程设计了训练算法,在DNN-HMM蒙古语声学模型训练中加入dropout技术避免过拟合现象。最后,在小规模语料库和Kaldi实验平台下,对GMM-HMM和DNN-HMM蒙古语声学模型进行了对比实验。实验结果表明,DNN-HMM蒙古语声学模型的词识别错误率降低了7.5%,句识别错误率降低了13.63%;同时,训练时加入dropout技术可以有效避免DNN-HMM蒙古语声学模型的过拟合现象。  相似文献   
2.
3.
随着大容量风机并网需求的急速增长,现有电网的安全可靠运行面临着巨大挑战。为解决这个难题,提出一种基于深度学习的风功率预测模型。该模型以GRU网络为核心,将风电场的历史功率数据及功率相关的天气数值数据输入到模型中进行预测。鉴于风功率预测模型输入数据维度高、高波动性等特点,为了让GRU网络模型得到更精准的预测结果,在数据处理阶段引入CNN网络,降低输入数据维度。为了克服训练后的预测模型过拟合,引入了dropout技术。最后,通过实验验证该预测模型在预测速度和精度方面均有良好的表现。  相似文献   
4.
王建仁  马鑫  段刚龙  薛宏全 《计算机应用》2019,39(12):3548-3555
随着边缘智能的快速发展,现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求,且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络(CNN)经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及自适应和混合池化思想构建了基于LeNet-DL改进网络的手写数字识别模型,分别在大样本数据集MNIST和小样本真实数据集REAL上与LeNet、LeNet+sigmoid、AlexNet等算法进行对比实验。改进网络的大样本识别精度可达99.34%,性能提升约0.83%;小样本识别精度可达78.89%,性能提升约8.34%。实验结果表明,LeNet-DL网络相较于传统CNN在大样本和小样本数据集上的训练成本更低、性能更优且模型泛化能力更强。  相似文献   
5.
当前非法、无序的渔业捕捞严重威胁海洋生态环境和全球的海产品的可持续供应。有关部门和组织已经开始探索利用摄像头大规模监控渔船的捕捞活动。为了准确高效的对采集的图像数据进行鱼类的识别与分类,利用计算机视觉技术,设计了一种基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类系统。针对复杂神经网络过拟合严重的问题,运用了一系列有效降低过拟合的方法来优化神经网络模型,其中包括了数据集扩增方法,dropout方法,batch normalization方法。利用该模型对8种鱼类进行了识别分类,结果显示准确率达到了96.24%,从而可以准确快速的进行鱼类的分类。  相似文献   
6.
视频描述生成因其广泛的潜在应用场景而成为近年来的研究热点之一。针对模型解码过程中视觉特征和文本特征交互不足而导致描述中出现识别错误的情况,提出基于编解码框架下的视觉与文本特征交互增强的多特征融合视频描述方法。在解码过程中,该方法使用视觉特征辅助引导描述生成,不仅为每一步的生成过程提供了文本信息,同时还提供了视觉参考信息,引导其生成更准确的词,大幅度提升了模型产生的描述质量;同时,结合循环dropout缓解解码器存在的过拟合情况,进一步提升了评价分数。在该领域广泛使用的MSVD和MSRVTT数据集上的消融和对比实验结果证明,提出的方法的可以有效生成视频描述,综合指标分别增长了17.2和2.1个百分点。  相似文献   
7.
In this paper, the stabilization problem is considered for the class of wireless networked control systems (WNCS). An indicator is introduced in the WNCS model. The packet drop sequences in the indicator are represented as states of a Markov chain. A new discrete Markov switching system model integrating 802.11 protocol and new scheduling approach for wireless networks with control systems are constructed. The variable controller can be obtained easily by solving the linear matrix inequality (LMI) with the use of the Matlab toolbox. Both the known and unknown dropout probabilities are considered. Finally, a simulation is given to show the feasibility of the proposed method.  相似文献   
8.
This paper considers the stochastic optimal control problem for networked control systems(NCSs)with control packet dropouts.The proportional plus up to the third-order derivative(PD3)compensation strategy is adopted to compensate for control packet dropouts at the actuator by using the past control packets stored in the buffer.Based on the strategy,a new NCS structure model with packet dropouts is provided,where the packet dropout is assumed to obey the Bernoulli random binary distribution.In terms of the given model,the stochastic optimal control law is proposed. Numerical examples illustrate the effectiveness of the results.  相似文献   
9.
扰动波形的辨识是基于扰动开展特征提取和信息挖掘等研究工作的前提,而噪声、扰动间干扰以及特征提取方法的影响,都有可能导致针对不同扰动提取出的同一域下典型特征间边缘重叠,进而影响扰动辨识的准确性。提出一种利用多域典型特征来识别扰动类型的辨识方法。首先,利用多域特征样本和单域特征样本先后训练神经网络,进而结合DS证据理论融合各域输出以建立面向多域特征的辨识算法。其次,在对三种因素影响下的单域特征开展分析的基础上,对所提出的辨识算法与各种传统的基于单域特征辨识算法的正确率进行对比,以论证所提出辨识算法的有效性。该方法克服了待辨识扰动单域下异常特征对辨识精度的影响,受噪声影响小,算法稳定性好。  相似文献   
10.
针对辐射源识别中噪声敏感和识别能力不足等问题,提出了一种基于核空间时频特征与栈式稀疏降噪自编码网络的识别系统.通过时频变换、稀疏域降噪和核空间降维投影降低噪声干扰和特征冗余,基于降噪自编码与稀疏自编码思想构建栈式稀疏降噪自编码识别网络.实验结果表明系统在识别率和时效性上综合性能最优,能够显著降低噪声敏感性,低信噪比环境下适应性较强.当信噪比为-12dB时,系统对8类辐射源信号的整体平均识别率达到96.75%.  相似文献   
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