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基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法
被引量：
4
1
作者
王照丽
杨一伟
+2 位作者
黄凤辰
肖坚
徐立中
《电子测量技术》
北大核心
2021年第2期87-92,共6页
由于浅层神经网络网络结构和训练方式的限制,网络学习能力和泛化能力在大样本条件下没有深度学习网络强,为此,提出了一种基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法。该算法通过堆叠自动编码器和稀疏自动编码器形成深度学习网络模型,...
由于浅层神经网络网络结构和训练方式的限制,网络学习能力和泛化能力在大样本条件下没有深度学习网络强,为此,提出了一种基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法。该算法通过堆叠自动编码器和稀疏自动编码器形成深度学习网络模型,实现对样本数据的特征挖掘和稀疏表示。经过大规模样本训练后的网络模型能够拟合复杂非线性函数,对低质量的样本数据有一定的泛化能力,并提高预测分类的精度。仿真结果证明,提出的算法取得了更高的评价分类准确率。
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关键词
水质传感器
数据融合
栈式混合编码器
非线性函数
评价分类
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职称材料
题名
基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法
被引量：
4
1
作者
王照丽
杨一伟
黄凤辰
肖坚
徐立中
机构
成都市环境保护科学研究院
河海大学计算机与信息学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第2期87-92,共6页
基金
广东省水利科技创新项目(2020-04)资助。
文摘
由于浅层神经网络网络结构和训练方式的限制,网络学习能力和泛化能力在大样本条件下没有深度学习网络强,为此,提出了一种基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法。该算法通过堆叠自动编码器和稀疏自动编码器形成深度学习网络模型,实现对样本数据的特征挖掘和稀疏表示。经过大规模样本训练后的网络模型能够拟合复杂非线性函数,对低质量的样本数据有一定的泛化能力,并提高预测分类的精度。仿真结果证明,提出的算法取得了更高的评价分类准确率。
关键词
水质传感器
数据融合
栈式混合编码器
非线性函数
评价分类
Keywords
water quality sensor
data fusion
stacked hybrid encoder
nonlinear function
evaluation classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于栈式混合编码器的水质传感器数据融合算法
王照丽
杨一伟
黄凤辰
肖坚
徐立中
《电子测量技术》
北大核心
2021
4
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