基于金字塔变分自编码器的多采样率数据软测量建模方法.pdf

一种基于变分自编码器的玻璃瑕疵检测方法.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 113344903 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110716109.5 (22)申请日 2021.06.25 (71)申请人江南大学地址 21

2023-06-16 约1.44万字 12页立即下载

一种基于变分自编码器的零样本跨模态检索方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114791958 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202210463114.4 G06N 3/08 (2023.01) (22)申请日 2022.04.

2023-05-15 约2.52万字 19页立即下载

基于堆叠自编码器的工业过程软测量建模研究.docx 基于堆叠自编码器的工业过程软测量建模研究一、引言在工业过程中，许多关键参数的实时、精确测量对生产过程控制和产品质量管理具有重要意义。然而，由于各种技术、经济或物理限制，某些关键参数可能难以直接测量。因此，软测量技术应运而生，它通过构建一个基于可测量数据的模型来估计难以直接测量的参数。近年来，随着深度学习技术的发展，基于堆叠自编码器（StackedAutoencoder,SAE）的软测量建模方法在工业过程中得到了广泛的应用。本文将探讨基于堆叠自编码器的工业过程软测量建模研究。二、相关研究概述 软测量技术通过分析可测量的输入数据，构建一个数学模型来估计难以直接测量的参数。传统的软测量方法主要

2025-02-20 约5.25千字 10页立即下载

基于自编码器多样性生成机制的集成学习软测量建模方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112989635 B (45)授权公告日 2022.05.06 (21)申请号 202110436544.2 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2021.04.

2023-06-07 约2.51万字 17页立即下载

2025-03-10 约1.13万字 16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

基于变分自编码器的可微模型压缩：原理方法与实践.docx 基于变分自编码器的可微模型压缩：原理、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义近年来，深度学习技术取得了令人瞩目的进展，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出卓越的性能，推动了人工智能的快速发展。从AlexNet在图像分类任务上的突破，到Transformer架构在自然语言处理中的广泛应用，深度学习模型的规模和复杂度不断攀升。以GPT-4为代表的大语言模型，拥有数以万亿计的参数，能够生成高质量的文本、回答复杂问题、进行代码编写等，在图像识别领域，一些先进的卷积神经网络模型在大型图像数据集上的准确率已经超过了人类水平。然而，随着模型规模的不断扩大，深度学习模型

2025-03-19 约4.45万字 34页立即下载

一种基于半监督变分自编码器的主动众包图像学习方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112990385 B (45)授权公告日 2021.09.21 (21)申请号 202110531443.3 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-08 约1.46万字 13页立即下载

一种基于变分自编码器和强化学习的自动驾驶控制器及训练方法.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 112801273 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110124110.9 (22)申请日 2021.01.29 (71)申请人江苏大学地址 21

2023-06-04 约1.43万字 10页立即下载

基于变分自动编码器的跨语句语音合成方法、系统及设备.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114566141 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210220764.6 G10L 25/24 (2013.01) (22)申请日 2022.03.

2023-05-10 约2.79万字 17页立即下载

一种基于改进卷积变分自编码器的芯片表面缺陷并行检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463280 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210029841.X (22)申请日 2022.01.12 (71)申请人西安电子科技大学

2023-05-05 约9.91千字 8页立即下载

基于变分自动编码器的车辆轨迹预测方法研究.pdf 基于变分自动编码器的车辆轨迹预测方法研究摘要近年来，自动驾驶汽车的普及极大的方便了人们的日常生活和工作，但是它们仍存在潜在的风险。因此，车辆轨迹预测技术受到了广泛关注，并已成为自动驾驶系统中不可或缺的一环。如今，深度学习技术已被广泛应用于车辆轨迹预测，然而，现有的车辆轨迹预测技术仍然存在以下问题亟待解决：1）难以在保持预测准确性的同时，使得车辆轨迹预测模型对场景结构实现低延迟的推理；2）难以有效的整合动态交通参与者的信息和静态元素以准确预测车辆的未来轨迹。针对问题2，本文首先提出了一个改进的卷积神经网络（FNet），在交通参与者（行人、车辆、骑自行车的人等）状态编码期间利用从

2025-05-06 约12.13万字 68页立即下载

基于高斯混合变分自编码器的软件恶意行为检测方法研究.docx 基于高斯混合变分自编码器的软件恶意行为检测方法研究一、引言随着信息技术的迅猛发展，软件安全成为了网络空间安全领域的重要研究方向。其中，软件恶意行为检测技术因其关键作用，受到广泛的关注和研究。本文旨在提出一种基于高斯混合变分自编码器的软件恶意行为检测方法，通过对软件的实时监控和行为分析，实现有效的恶意行为检测与防御。二、研究背景及现状软件恶意行为主要包括病毒、木马、蠕虫等恶意程序的攻击行为，这些行为严重威胁着计算机系统的安全。传统的软件恶意行为检测方法主要依赖于特征匹配和签名识别，然而，随着高级持续威胁（APT）等新型攻击手段的出现，传统的检测方法面临着巨大的挑战。因此，研究新的、高效的

2025-05-09 约4.56千字 9页立即下载

基于变分自编码器的无监督学习算法研究与应用 .pdf 基于变分自编码器的无监督学习算法研究与应用摘要：无监督学习算法在机器学习领域中扮演着重要的角色，它能够从未标记的数据中自动学习数据的结构和特征，为后续任务提供有用的信息。变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）是一种基于概率图模型和深度神经网络结构的无监督学习算法。本文将深入研究变分自编码器算法及其应用领域，并通过实验验证其有效性。 1.引言无监督学习是机器学习领域中一种重要的技术手段，它能够从未标记 的数据中挖掘出有用的信息。在过去几年中，随着深度学习技术的发展和普及，基于神经网络模型的无监督学习算法得到了广泛应用。 2.变分自编码器 2.1概述

2024-12-02 约1.72千字 3页立即下载

2025-02-09 约5.19千字 10页立即下载