论文研究一种基于深度神经网络的无线定位方法 .pdf

针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题，提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）与BP神经网络组成。首先，通过训练

研究了利用神经网络对序列黑白（灰度）图像进行着色的问题。针对以往基于人工或者半自动化技术的黑白图像着色技术效率低下、视觉效果较差的缺陷，提出了一种利用三层神经网络、无须人工干预的图像自动着色算法。首先

为了提高行人检测方法的准确率，针对行人图像特征，提出一种基于深度残差网络和YOLO（youonlylookonce）方法的行人检测方法。以加强行人特征表达为目的，通过分析行人在图像中的表达和分布特征，

深度置信网络是个包含多个受限玻尔兹曼机的深层架构。针对深度置信网络分类时由于受限玻尔兹曼机的输入一般是二值向量而造成的信息的丢失从而使分类效果降低的问题，提出了通过在sigmoid单元中增加噪声来将输

提出用分布式哈希表(DHT)为每台云服务器产生一个唯一的节点编号,该编号作为网络拓扑结构、检索信息存储和信息查询共同的标志符,从而形成一个适合分布式计算的结构化P2P覆盖网。设计了新的拓扑和路由协议来

详细记述了MATLAB神经网络使用方法和理论知识，通过实例详细说明神经网络在MATLAB中使用方法。

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一种基于路测数据的基站定位方法，郭丰君，战松涛，本文提出了一种采用路测数据并基于传播时间差的基站定位方法。以小灵通蜂窝网络为例详细讨论了本基站定位方法的算法设计和实施流

基于程序频谱的动态缺陷定位（spectrum based dynamic fault localization，SFL）可分为基于可执行语句覆盖的方法和基于谓词覆盖的方法。通过分析以上两类方法可以发现