基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置.pdf

基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置第一章帧内编码技术概述 (1)帧内编码技术是视频压缩领域的一项关键技术，其主要目的是减少视频数据中冗余信息，从而降低数据传输和存储的负担。帧内编码通过去除帧内像素之间的空间冗余性来实现压缩，它不依赖于帧与帧之间的时间冗余信息。这种编码方式在视频编码标准如H.264/AVC和HEVC中扮演着重要角色，对于提高视频传输效率和质量具有显著影响。 (2)帧内编码技术主要包括预测编码和变换编码两个主要步骤。预测编码通过分析帧内像素间的空间相关性，预测当前像素值；而变换编码则将预测误差或残差进行变换，以提取能量集中的系数，进一步实现压缩。随着深度学

2025-01-21 约2.95千字 6页立即下载

基于卷积神经网络的信息隐藏方法及装置.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 113393359 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110539518.2 (22)申请日 2021.05.18 (71)申请人杭州电子科技大学地址

2023-06-17 约1万字 10页立即下载

基于卷积神经网络的加密流量实时分类方法及装置.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 112839051 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110081372.1 (22)申请日 2021.01.21 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-03 约1.56万字 15页立即下载

一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565792 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210189921.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-07 约1.29万字 13页立即下载

基于卷积神经网络的小样本场景图象分类.docx 基于卷积神经网络的小样本场景图像分类 基于卷积神经网络的小样本场景图象分类摘要随着人工智能领域的快速发展，基于大规模数据的场景图象分类的精确性不断提高，相关方面的技术日益成熟，催生出了一系列的基于图像分类技术的生活应用，这使得人们的生活工作更加地便捷和高效。但是，在某些领域很难获得足够数量的数据样本，即使可以也需要耗费大量地人力物力，在经济上不具有可行性。在遥感图像领域，往往很难获得大量带有标签的数据样本，因此关于小样本的遥感场景图像分类方案的研究仍然是值得研究的热点领域。传统的小样本数据集的场景图像分类方法存在很多问题。传统的遥感图像场

2025-01-03 约2.03万字 26页立即下载

基于卷积神经网络自动分类垃圾桶.docx 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶摘要近年来，随着我国人口数量增长，城市化的步伐加快，城乡各类生活垃圾也日益增多，垃圾分类回收已成为减少环境污染、实现能源回收再利用的重要手段。很多国家实行的源头垃圾分类方法是，需要垃圾投放者按垃圾桶类别人工归类垃圾，将垃圾丢入指定的垃圾桶中，在日本甚至街头有七个类别垃圾桶。这种的分类方法依赖民众普遍具备较高的素质和垃圾分类的常识，在我们国家应用会形成许多麻烦不便的同时，普遍民众缺乏垃圾分类知识，分类的准确率也很低。为解决以上存在的问题与顺应人工智能的浪潮，本次毕业

2025-01-04 约2.75万字 45页立即下载

基于卷积神经网络的柑橘病叶高光谱分类.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的柑橘病叶高光谱分类一、1.柑橘病叶高光谱分类背景与意义 (1)柑橘是我国重要的经济作物，其产量和品质直接关系到农民的收入和市场的稳定。然而，柑橘在生长过程中容易受到各种病害的侵袭，其中叶部病害对柑橘产量和品质的影响尤为显著。高光谱技术作为一种非接触式、快速、无损的检测手段，能够获取植物叶片的反射光谱信息，从而实现对植物生理状态和病虫害的早期诊断。因此，基于高光谱技术的柑橘病叶分类研究具有重要的实际意义。 (2)随着高光谱技术的发展，其在农业领域的应用越来越广泛。柑橘病叶高光谱分类作为高光谱技术在农业领域的一个重要应用方向，旨在通过对柑橘叶片的高光谱图像进行分

2025-01-21 约3.01千字 6页立即下载

基于边增强图卷积神经网络的文本分类研究.pdf 摘要近年来，随着作为重要信息载体的文本数字资源不断增加，数据间的紧密联系也日益显现，因此对这些资源进行有效的组织管理变得愈发重要。如今，文本分类 方法的研究方向大多集中于深度领域，图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）在网络分析、自然语言处理、推荐系统等多个研究领域发挥着重要作用，特别是在节点分类任务中有着出色的表现。因此，基于图神经网络的文本分类方法逐渐成为当前主流研究方向。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks,GC

2025-03-11 约7.53万字 53页立即下载

基于卷积神经网络的垃圾分类技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的垃圾分类技术研究一、1.垃圾分类背景与意义 (1)随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，垃圾产量逐年增加，垃圾处理问题日益突出。传统的垃圾处理方式以填埋和焚烧为主，这些方法不仅占用大量土地资源，而且对环境造成严重污染。因此，实施垃圾分类成为解决垃圾处理问题的关键。垃圾分类能够有效减少垃圾处理过程中的环境污染，提高资源回收利用率，促进循环经济发展。 (2)垃圾分类技术的应用对于改善城市环境、提升居民生活质量具有重要意义。通过对垃圾进行分类，可以将可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾分开处理，降低处理成本，提高垃圾资源化利用率。此外，垃圾分类还能够减少垃圾

2025-02-02 约1.91千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的花卉图像分类研究.pdf 基于卷积神经网络的花卉图像分类研究 161203107240

2021-10-21 约2.98万字 32页立即下载

基于卷积神经网络的垃圾分类模型.docx 题目：基于卷积神经网络的垃圾分类模型目录TOC\o1-3\h\z\u 摘要 I Abstarct II 第1章绪论 1 1.1课题背景和研究意义 1 1.2国内外研究发展现状 1 1.3难点问题和主要研究内容 2 1.4社会经济效益和环境影响 2 1.5文章组织结构 3 第2章基础理论 4 2.1深度学习 4 2.1.1应用领域 4 2.2Keras简介 5 2.3卷积神经网络 5 2.3.1卷积神经网络的结构 6 2.3.2卷积神经网络的经典架构 11

2024-10-25 约2.36万字 41页立即下载

基于卷积神经网络自动分类垃圾桶.docx 基于卷积神经网络自动分类垃圾桶摘要近年来，随着我国人民生活水平的提升，城市化的步伐加快，城乡生活垃圾也日益增多，垃圾分类回收已成为减少环境污染、实现能源回收再利用的重要手段。很多国家实行的源头垃圾分类方法是，需要垃圾投放者按垃圾桶类别人工归类垃圾，将垃圾丢入指定的垃圾桶中，在日本甚至街头有七个类别垃圾桶。这种的分类方法依赖民众普遍具备较高的素质和垃圾分类的常识，在我们国家应用会形成许多麻烦不便的同时，普遍民众缺乏垃圾分类知识，分类的准确率也很低。为解决以上存在的问题与顺应人工智能的浪潮，本次毕业设计开发出一款基于卷积神经网络自动分类垃圾桶，主要应用于户外和办公等公众场所。该智

2023-11-25 约2.86万字 47页立即下载

一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462507 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210025857.3 (22)申请日 2022.03.23 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-04 约9.71千字 12页立即下载

基于边增强图卷积神经网络的文本分类研究.pdf 摘要近年来，随着作为重要信息载体的文本数字资源不断增加，数据间的紧密联系也日益显现，因此对这些资源进行有效的组织管理变得愈发重要。如今，文本分类 方法的研究方向大多集中于深度领域，图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNN）在网络分析、自然语言处理、推荐系统等多个研究领域发挥着重要作用，特别是在节点分类任务中有着出色的表现。因此，基于图神经网络的文本分类方法逐渐成为当前主流研究方向。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）作为一种广泛使用的图神经网络，通过对目标节点及一阶邻居节点的特征进行聚合操作实现信息传递和特征更新。然而，

2025-04-18 约7.64万字 59页立即下载

废物分类与识别：基于卷积神经网络的废物分类系统_（2）.卷积神经网络基础.docx PAGE1 PAGE1 卷积神经网络基础在上一节中，我们讨论了废物分类的基本概念和重要性。接下来，我们将深入探讨卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在废物分类与识别中的应用。卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，如图像、视频等。在废物分类中，CNN的应用尤为重要，因为大部分废物数据都是以图像形式存在的。通过学习和理解CNN的基本原理和结构，我们可以更好地构建和优化废物分类系统。 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络是一种前馈神经网络，其中神经元的连接模式受到生物视觉皮层的启发。CNN的核心思想是通过卷积操作来提取图像的特征，并通

2025-04-05 约1.43万字 24页立即下载