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基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究,吴静,刘衍珩,传统的BP神经网络在应用过程中,经常面临无法确定合适的网络节点问题。网络规模小,则运算时间长;而网络规模过大,容易产生过学�
基于多尺度卷积神经网络的行人计数研究,万全,刘晓鸿,基于计算机视觉的行人数量统计技术由于其在交通管制、公共安全等方面的重要作用从而受到广泛的关注。传统行人计数方法对于行人密
为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度;然
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基于卷积神经网络的中文自动问答研究,邢世样,张闯,本文针对传统中文自动问答系统精度不高,处理稀疏数据效果不佳的问题,将一种深度学习算法应用到中文自动问答系统中。利用卷积神
论文研究-基于V-foldCross-validation和Elman神经网络的信用评价研究.pdf, 研究了关于公司信用评估问题的现状,指出一般神经网络应用于信用评估领域的不足.在此基础上,提出一套
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为了解决精确数学模型难以建立且求解位置方程时的非线性问题和多阵列数据融合问题,提出基于多级神经网络的被动声定位算法。该算法通过第一级RBF神经网络对声源进行初次定位,并剔除无效数据;再将有效数据输入第
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