针对当前卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型通常将网络最后一层的输出作为特征表示,未能充分利用网络中间层的不足,提出了一种联合中间层的CNN模型(In
论文研究-动态过程神经网络模型的研究(一).pdf, 综述了用于动态过程建模的几种典型的神经网络结构以及它们所具有的性能 ,并通过分析比较得出了网络结构与网络性能之间的关系。文中引入动态系统的状态空
经过深入研究,本论文基于卷积神经网络的方法来实现服装识别分类模型的研究。我们针对现有的一些问题,采用了一些新的技术来提高识别准确率,并且在实验中进行了验证。本文的研究结果显示,该方法可以有效地提高服装
新冠肺炎还在肆虐,全世界人民在共同战疫。与COVID-19作斗争的一个关键步骤是对受感染患者进行有效筛查,以便那些受感染的人能够立即得到治疗和护理,并被隔离以减轻病毒的传播。
一种基于神经网络的音频场景分析方法,郑侃彦,,音频语义分析是多媒体应用中的重要问题。本文提出了一种基于神经网络的方法来分析动作电影音频事件序列中的高层语义内容。根据相
一种基于深度神经网络的无线定位方法,刘侃,张伟,为了有效解决无线信号的波动对无线定位影响,提出了基于深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)的回归的无线定位方法。系统采用四层深度�
在数字通信中,接收信号通常会受到码间干扰的影响。采用盲均衡技术可以消除码间干扰,常模算法(CMA)是应用较广泛的盲均衡算法。因基于常模算法的盲均衡器存在收敛速度慢,剩余误差大的缺点,提出了一种新的基于
给出了模糊网络期望最短路径问题的定义,提出一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法解决模糊网络最短路径问题。PFNNSP算法通过模糊模拟对网络中的边权进行估计,脉冲波在神经元之间的并行传播,相
提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以
提出一种改进的神经网络属性选择方法。该方法用敏感度分析法对初始属性集中的属性进行排序,剔除次要属性实现降维,用BP神经网络进行属性选择以找到最小属性集。仿真结果表明该方法效果良好。