基于逐层损失补偿深度自编码器的态势评估要素提取方法.pdf

基于改进的稀疏自编码器的空管系统态势特征提取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114861891 A (43)申请公布日 2022.08.05 (21)申请号 202210780921.9 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人中国民航大学

2023-05-18 约1.82万字 15页立即下载

一种基于词嵌入与自编码器融合的生物序列特征提取方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392929 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110747940.7 (22)申请日 2021.07.01 (71)申请人中国科学院深圳先进技术研究院

2023-06-21 约1.24万字 11页立即下载

基于深度卷积变分自编码器的滚动轴承故障诊断方法研究.docx 基于深度卷积变分自编码器的滚动轴承故障诊断方法研究一、引言滚动轴承作为机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障诊断显得尤为重要。传统的故障诊断方法主要依赖于专家的经验和知识，但这种方法存在主观性、耗时且难以大规模应用的问题。近年来，随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于深度卷积变分自编码器的滚动轴承故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。二、相关技术背景 2.1深度卷积变分自编码器 深度卷积变分自编码器（DCVAE）是一种结合了深度学习和变分自编码器的无监督学习方法。它通过学习数据的潜

2025-02-25 约4.38千字 9页立即下载

《基于深度卷积自编码器的路面目标感知方法研究》.docx 《基于深度卷积自编码器的路面目标感知方法研究》一、引言随着自动驾驶技术的发展和智能化交通系统的日益完善，路面目标感知成为其中的重要环节。深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用，使得基于深度卷积自编码器的路面目标感知方法得到了广泛的关注和研究。本文将介绍基于深度卷积自编码器的路面目标感知方法的研究，通过对其理论基础、模型构建、数据处理以及实验结果等方面的探讨，展示其在路面目标感知方面的应用与优势。二、深度卷积自编码器理论基础深度卷积自编码器是一种无监督的深度学习模型，其核心思想是将输入数据通过编码器映射到一个低维的潜在空间，然后通过解码器将该低维空间的表示还原为原始数据。在路面目标感知任

2025-01-11 约8.52千字 17页立即下载

基于深度自编码器的阿尔兹海A-seq数据分析方法研究.pdf 基于深度自编码器的阿尔兹海默症scRNA-seq数据分析方法研究摘要近年来，越来越多研究者将单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术应用在阿尔兹海默症（AlzheimersDisease，AD）的研究中，但是测序数据的高维、高噪声、高稀疏特点以及 dropout事件导致的缺失为数据的分析利用增加了重重阻碍。考虑到深度神经网络在文本和图像数据分析上展示的强大性能，基于深度神经网络的scRNA-seq数据分析算法如雨后春笋般不断涌现。但这些方法无法在关注数据分布特征和拓扑结构信息之间找到平衡，往往顾此失彼，并且多采用无监督学习，缺乏先验生物知识的指导，产生的聚类簇与真实情况相差甚大

2025-04-20 约13.7万字 77页立即下载

基于深度自编码器和聚类的台区户变关系识别方法和系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881120 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210410801.X G06Q 50/06 (2012.01) (22)申请日 2022.04.

2023-05-14 约1.51万字 13页立即下载

基于深度自编码器的阿尔兹海默症scRNA-seq数据分析方法研究.docx 基于深度自编码器的阿尔兹海默症scRNA-seq数据分析方法研究一、引言阿尔兹海默症（AlzheimersDisease，AD）是一种常见的神经退行性疾病，其特点是进行性认知和记忆功能减退。近年来，单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的发展为研究阿尔兹海默症的病理机制提供了强大的工具。然而，海量的scRNA-seq数据如何有效地提取和分析成为了一个巨大的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度自编码器（DeepAutoencoder）的阿尔兹海默症scRNA-seq数据分析方法。二、研究背景及意义随着深度学习技术的发展，其在生物信息学领域的应用越来越广泛。深度自编码器作为一

2025-06-14 约5千字 10页立即下载

基于自编码器的深度聚类算法研究.pdf 摘要聚类是针对无标签数据之间的内在结构规律，根据数据间的相似性将数据进行划分，聚类是数据分析领域重要的分析方法之一。现有的聚类算法主要分为两种：传统的聚类方法和深度聚类方法。传统的聚类方法主要是运用机器学习方法来解决数据的聚类问题，但随着网络技术的发展，数据变得愈加复杂，使用传统的机器学习方法去解决高维数据的聚类问题得到的聚类结果不太理想，因此衍生出了使用深度学习技术来解决高维数据的聚类问题，深度聚类方法明显的改善了高维数据的聚类结果。本文详细分析了现有的深度聚类算法的优劣，并在现有的深度聚类算法的基础上进行改进，本文的主要研究成果与创新之处为：（1）加入跳跃连接的深度嵌入K

2025-03-28 约9.73万字 67页立即下载

将相对编码器应用为绝对编码器的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112923840 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110116705.X (22)申请日 2021.01.28 (71)申请人明峰医疗系统股份有限公司

2023-06-09 约3.86千字 5页立即下载

基于自编码器的零样本学习方法研究进展.pptx 基于自编码器的零样本学习方法研究进展汇报人：2024-01-15 目录引言自编码器原理及模型零样本学习方法基于自编码器的零样本学习方法研究挑战与未来发展方向结论引言01 深度学习在图像分类中的应用01随着深度学习技术的发展，图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，已经取得了显著的成果。然而，传统的图像分类方法依赖于大量的标注数据，这在某些应用场景下是难以获取的。零样本学习的提出02为了解决标注数据稀缺的问题，零样本学习（Zero-ShotLearning，ZSL）应运而生。它旨在利用已有的知识，对未见过的类别进行分类。自编码器在零样本学习中的潜力03自编码器（Autoencoder，AE）是一

2024-06-03 约3.67千字 27页立即下载

2022-06-05 约1.64万字 34页立即下载

基于自编码器的ECG低复杂度压缩方法设计.docx 基于自编码器的ECG低复杂度压缩方法设计与实现摘要在现在的临床诊断阶段中，心电信号的贮存与传输一直是一个有待处理的问题，但由于原始信号所需采集的数据数量庞大，所以研究这些心电数据信号的解决方法是非常必要的。就ECG数据的压缩算法而言，其最为重要的指标就是在能够在保持信号重构中的重要的诊断信息不变的前提下，获得最大程度的压缩比 REF _Ref30668 \r \h [1]。本论文先介绍心电信号的大致特征，并且把心电信号使用视图显示出来。而对于心电信号的压缩算法，这里最主要用的是自编码器算法。自编码器实质上就是深度学习中通过一种无监督学习的方法，最后在编码与解码的过程中把输入数据自己

2023-11-29 约2.9万字 45页立即下载

一种基于卷积自编码器的颜色恒常性方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112802137 B (45)授权公告日 2022.06.21 (21)申请号 202110119635.3 CN 106845455 A,2017.06.13 (22)申请日

2023-06-06 约1.19万字 10页立即下载

一种基于自编码器的回环检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565671 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210158768.6 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-07 约7.96千字 8页立即下载

基于自编码器能量检测的网络入侵检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113395276 B (45)授权公告日 2022.07.26 (21)申请号 202110650246.3 CN 109120610 A,2019.01.01 (22)申请日 20

2023-06-17 约1.84万字 16页立即下载