论文研究 基于深度神经网络的面向函数覆盖的缺陷定位 .pdf

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinto

基于深度学习的卷积神经网络matlab代码,直接利用matlab自带的CNN工具包设计深度学习网络,代码可以直接运行,也便于修改,主代码很短,很容易理解。提供全套训练数据与测试数据,稀有资源

在研究已有小电流接地系统单相接地故障定位方法优缺点的基础上,提出了一种小波优化神经网络的故障定位算法。首先在分析单相接地故障暂态电气量特征的基础上,利用小波奇异性检测进行特征提取。然后构建故障定位的优

针对煤矿井下作业人员安全,提出一种无线定位算法。利用无线网络,采集采样点接收到各个AP的MAC地址和信号强度RSSI,与采样点坐标位置组成训练集;用训练集对加入动量项的BP神经网络进行离线训练,训练完

井下定位技术对煤矿安全生产起着重要作用。通过分析BP神经网络的特点,提出一种以接收信号强度RSSI为基础的结合BP神经网络的无线传感器定位方案。仿真结果显示该方法满足井下定位需求。

为了提高语音识别系统性能，研究提出将自编码器深度学习神经网络应用于语音识别中。该网络结构引入贪婪逐层预训练学习算法，通过预训练和微调两个步骤，提取出待识别语音信号的本质特征，克服传统多层人工神经网络模

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论文研究-BP神经网络模型的改进.pdf, 本文在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，提出了对该模型的若干改进技术处理方法，并通过仿真试验．实践表明，这些改进和技术处理方法是有效的．

根据图像边缘及噪声的多尺度传播特性和小波边缘检测的基本原理，提出了一种基于方向导数和三次B样条小波的边缘检测算法。该算法兼顾图像边缘的方向特征和小波基对称、线性相位的特点，较好地解决了边缘提取精度与噪