深度卷积神经网络特征提取的数学理论.pdf

基于卷积神经网络的高光谱图像深度特征提取与分类.docx code711.cn 基于卷积神经网络的高光谱图像深度特征提取与分类摘要：基于深度学习的优点，本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的正则化深度特征提取(FE)方法用于高光谱图像分类。该方法利用卷积层和池化层从hsi中提取具有非线性、判别性和不变性的深层特征。这些特征可用于图像分类和目标检测。此外，为了解决HSI分类的高维数不平衡和训练样本可用性有限这一常见问题，研究了L2正则化和dropout等策略来避免类数据建模中的过拟合。更重要的是，我们提出了一个基于cnn的三维有限元模型，结合正则化方法提取高光谱图像的有效光谱空间特征。最后，为了进一步提高性能，提出了一种虚拟样本增强方法。所提出

2025-04-18 约1.7万字 32页立即下载

2025-02-18 约7.18千字 16页立即下载

2025-03-17 约7.26千字 17页立即下载

基于双谱特征提取和卷积神经网络的心音分类算法.docx 基于双谱特征提取和卷积神经网络的心音分类算法目录 1.内容概要................................................2 1.1研究背景.............................................2 1.2研究目的与意义.......................................3 1.3文献综述.............................................4 2.心音信号处理基础........................................6 2.1心音信号

2024-10-31 约1.93万字 40页立即下载

基于卷积神经网络联合多域特征提取的干扰识别算法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络联合多域特征提取的干扰识别算法一、引言随着信息技术的飞速发展，无线通信技术已经成为现代社会不可或缺的一部分。然而，无线通信环境中的干扰问题日益严重，严重影响了通信质量和用户体验。干扰识别作为无线通信领域的关键技术之一，旨在实时检测和识别干扰源，从而采取相应的措施降低干扰影响。传统的干扰识别方法大多依赖于信号处理技术，但这些方法在复杂多变的通信环境中往往难以取得理想的效果。近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，为干扰识别领域带来了新的思路。 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种深度学习模型

2025-01-21 约3.82千字 7页立即下载

卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化资料集.docx 卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化资料集目录一、卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化项目申报书二、卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化立项申请书三、卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化阶段性成果报告四、卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化最终成果报告 卷积神经网络在手写文字识别中的多尺度特征提取与优化项目申报书一、项目概述随着信息技术的飞速发展，手写文字识别技术已经成为智能信息处理领域的一个重要分支。在手写文字识别系统中，如何有效地提取手写文字的特征，并对其进行准确的识别，是当前研究的热点问题。卷积神经网络（

2025-03-02 约7.95千字 18页立即下载

2025-02-18 约7.98千字 19页立即下载

2025-02-17 约7.6千字 17页立即下载

基于卷积神经网络的图像特征提取与优选模块.docx PAGE V 基于卷积神经网络的图像特征提取 与优选模块设计摘要针对图像特征处理所提出的特征提取算法中，深度学习在近年应用十分广泛。深度学习在开发以及部署方面及其依赖大量训练图集与计算,但随着发生在计算机显卡等硬件以及大数据等技术领域的快速发展，深度学习技术也日渐趋于成熟，其中卷积神经网络具有结构和算法上的双重优势，这也使得卷积神经网络在深度学习领域，尤其是图像处理领域，越来越受人欢迎。 卷积神经网络作为神经网络领域中的多层结构模型，十分适用于图像处理尤其是特大图像处理的机器学习相关问题，神经网络的相关研究起源于1943年由Walter Potts以及WarrenMcCullochL两

2023-11-29 约2.96万字 51页立即下载

基于卷积神经网络的量能器脉冲特征提取硬件系统的创新设计与实践.docx 基于卷积神经网络的量能器脉冲特征提取硬件系统的创新设计与实践一、引言 1.1研究背景与意义在高能物理实验中，量能器扮演着至关重要的角色，堪称探索微观世界的关键探测器。其主要功能是精确测量微观粒子的能量，为科学家揭示物质的基本结构和相互作用提供关键数据。在大型强子对撞机（LHC）实验里，量能器对于发现希格斯粒子发挥了不可替代的作用。当高能粒子与量能器相互作用时，会引发一系列复杂的物理过程，如电磁簇射和强子簇射。对于电子和高能光子，它们在量能器中会引发电磁簇射，电子辐射出高能光子，高能光子又产生正负电子，如此循环，形成从单粒子到粒子簇团的级联反应。而强子在量能器中则会发生更复杂的强子簇射，

2025-04-20 约3.61万字 27页立即下载

全卷积神经网络赋能视觉SLAM：特征提取的革新与实践.docx 全卷积神经网络赋能视觉SLAM：特征提取的革新与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，机器人技术和人工智能领域取得了令人瞩目的进展。其中，视觉同时定位与地图构建（VisualSimultaneousLocalizationandMapping，简称视觉SLAM）技术作为机器人实现自主导航和环境感知的核心技术之一，正逐渐成为研究的热点和焦点。视觉SLAM技术的基本原理是利用机器人搭载的视觉传感器，如摄像头，实时采集周围环境的图像信息。通过对这些图像序列的分析和处理，视觉SLAM技术能够同时实现机器人自身在环境中的定位以及构建环境的地图。这一过程就如

2025-04-20 约2.9万字 22页立即下载

2025-02-27 约8.31千字 19页立即下载

深度卷积神经网络：特征抽取与分类的理论、实践与创新.docx 深度卷积神经网络：特征抽取与分类的理论、实践与创新一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，数据呈爆发式增长，如何从海量的数据中准确、高效地提取关键信息，并进行精准分类，成为众多领域面临的关键问题。深度学习作为人工智能领域的核心技术，为解决这些问题提供了强大的工具，而深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）则是深度学习中的重要分支，在特征抽取和分类任务中展现出卓越的性能。从技术发展历程来看，传统的机器学习方法在处理复杂数据时，往往需要人工设计特征提取器，这不仅耗费大量人力和时间，而且特征提取的质量依赖于设计者的经验和领域知

2025-05-03 约4.31万字 32页立即下载

常见的深度卷积神经网络.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-11-05 约1.64万字 106页立即下载

《深度卷积神经网络》.ppt 目录 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架及实例深度学习在计算机视觉中的应用 神经网络简要介绍经典深度神经网络模型 LeNet AlexNet VGGNet Network in Network (MIN) GoogLeNet ResNet 深度学习框架简介在计算机视觉中的应用目录 神经网络兴衰史 神经网络简要介绍第一次兴起（1958年）：感知机，由于没有引入非线性，不能求解异或问题。第二次兴起（1986年）：将B

2018-10-19 约1.64万字 106页立即下载