残差网络ResNet模块

射频网 论文代码 我们在赛中获得第一名,接受的研讨会论文和代码即将发布。 模型文件已上传!您可以使用来训练我们的RFDN并使用在重现结果 预训练的模型和测试代码已上传,现在您可以运行test.py来获

作为物联网(IoT)的主要技术之一,无线传感器网络绝对至关重要,并且在物联网的发展中起着越来越重要的作用。 无线传感器网络是由传感器节点组成的移动网络,这些传感器节点的资源有限,例如计算能力,能源,内

基于改进的深度残差网络(ResNet),提出更加适合肺部组织的计算断层扫描(CT)图像模式分类模型。为克服医学图像分析中可用数据集稀少的困难,采用迁移学习方法来减小神经网络模型对数据量大的需求,以减小

我们构建了在现象学上可行的轻子质量模型，并基于带电的轻子和中微子区中的残差对称性Z3T或Z3ST和Z2S分别分解为模块化A4不变性。在这些模型中，中微子混合矩阵是三最大混合形式。除了成功描述带电的轻子

多元回归-最小二乘法-残差分析笔记 一.多元线性回归模型的假设 我们需要进行以下六个假设,这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提: 1、因变量Y和自变量X1,X2,...,Xk之间的关系是线性的。

针对复杂场景中传统单一手工特征表达能力不足,以及模型更新过程中由于误差累积导致模型退化问题,提出了基于相关滤波融合卷积残差学习的目标跟踪算法。将融合了多特征的相关滤波算法定义为神经网络中的一层,将特征

针对区间灰数的预测问题,通过构建区间灰数核的预测模型并结合残差修正思想对区间灰数的信息域进行扩展,运用改进的区间灰数函数处理方法强化对区间灰数上下界序列的趋势拟合,优化对未来发展状态的预测精度,建模过

提出一种基于残差评价策略的故障检测方法,在仅有系统残差数据的基础上,不依赖于系统解析模型进行故障检测,为基于数据驱动方法进行复杂系统的故障检测提供了新的理论依据.为了提高系统故障检测的准确性,在分析故

为了提高灰色系统的预测精度,人们从理论与实践中不断探索新的建模方法,从模型自身特性出发改进灰色模型。通过对传统的GM(1,1)模型进行差分运算,推导出非等间距GM(1,1)模型,扩展了模型的应用范围;

大量提出了稀疏信号重建算法，但是几乎所有贪婪算法都在每次迭代中向支持集添加固定数量的索引。尽管选择固定数目的索引的机制提高了重建效率，但是也带来了索引选择精度低的问题。在充分研究压缩感知理论的基础上，