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基于栈式降噪自动编码器的建筑工程施工成本预测
被引量：
15
1
作者
刘必君
叶雨辰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期922-928,共7页
以高层建筑工程项目为例,对建筑工程施工成本影响因素进行可靠地识别和合理量化。基于深度学习下的栈式降噪自动编码器理论,结合神经网络,构建非线性工程项目的施工成本预测模型。通过实际案例在Matlab平台上进行仿真预测,实证了该方法...
以高层建筑工程项目为例,对建筑工程施工成本影响因素进行可靠地识别和合理量化。基于深度学习下的栈式降噪自动编码器理论,结合神经网络,构建非线性工程项目的施工成本预测模型。通过实际案例在Matlab平台上进行仿真预测,实证了该方法在预测建筑工程施工成本上的可靠性和精确性。
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关键词
建筑工程
施工成本
深度学习
栈式降噪自动编码器
预测
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职称材料
基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法
被引量：
13
2
作者
赵飞翔
刘永祥
霍凯
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2017年第2期149-156,共8页
雷达目标识别中特征提取是关键步骤,所提取特征的好坏决定着识别效果的优劣,但传统特征提取方法很难发掘目标数据深层次本质特征。深度学习理论中的自动编码器模型能够用数据去学习特征,获得数据不同层次的特征表达。同时为消除噪声影响...
雷达目标识别中特征提取是关键步骤,所提取特征的好坏决定着识别效果的优劣,但传统特征提取方法很难发掘目标数据深层次本质特征。深度学习理论中的自动编码器模型能够用数据去学习特征,获得数据不同层次的特征表达。同时为消除噪声影响,该文提出一种基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法,通过设置不同隐藏层数和迭代次数,从雷达数据中直接高效地提取识别所需的各层次特征。暗室仿真数据实验结果验证了该方法较K近邻分类方法及传统栈式自编码器有更好的识别效果。
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关键词
目标识别
深度学习
栈
式
降
噪
稀疏
自动
编码器
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职称材料
基于自编码组合特征提取的分类方法研究
被引量：
6
3
作者
谷丛丛
王艳
+1 位作者
严大虎
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4132-4140,共9页
针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class Denoising Autoencoder, SCDAE)来获取类别信息,并使用自编码组合特征提取方法提取组合特征用于分类。该...
针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class Denoising Autoencoder, SCDAE)来获取类别信息,并使用自编码组合特征提取方法提取组合特征用于分类。该方法构建栈式降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)和SCDAE;微调SDAE和SCDAE形成组合模型(Combined Model, CM);使用CM提取包含输入数据主要信息和类别信息的组合特征进行分类。选取MNIST和USPS手写体识别库进行测试,实验结果表明,该方法可以有效提取特征,提高识别准确率。
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关键词
栈式降噪自动编码器
栈
式
分类
降
噪
自动
编码器
类别信息
组合特征
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职称材料
题名
基于栈式降噪自动编码器的建筑工程施工成本预测
被引量：
15
1
作者
刘必君
叶雨辰
机构
南昌大学建筑工程学院
江西省华赣环境集团有限公司
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期922-928,共7页
基金
江西省社会科学“十三五”规划(19YS38)。
文摘
以高层建筑工程项目为例,对建筑工程施工成本影响因素进行可靠地识别和合理量化。基于深度学习下的栈式降噪自动编码器理论,结合神经网络,构建非线性工程项目的施工成本预测模型。通过实际案例在Matlab平台上进行仿真预测,实证了该方法在预测建筑工程施工成本上的可靠性和精确性。
关键词
建筑工程
施工成本
深度学习
栈式降噪自动编码器
预测
Keywords
construction engineering
construction cost
deep learning
de-noising auto-encoder
prediction
分类号
TU-9 [建筑科学]
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职称材料
题名
基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法
被引量：
13
2
作者
赵飞翔
刘永祥
霍凯
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2017年第2期149-156,共8页
基金
国家自然科学基金优秀青年基金(61422114)
湖南省杰出青年科学基金(2015JJ1003)~~
文摘
雷达目标识别中特征提取是关键步骤,所提取特征的好坏决定着识别效果的优劣,但传统特征提取方法很难发掘目标数据深层次本质特征。深度学习理论中的自动编码器模型能够用数据去学习特征,获得数据不同层次的特征表达。同时为消除噪声影响,该文提出一种基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法,通过设置不同隐藏层数和迭代次数,从雷达数据中直接高效地提取识别所需的各层次特征。暗室仿真数据实验结果验证了该方法较K近邻分类方法及传统栈式自编码器有更好的识别效果。
关键词
目标识别
深度学习
栈
式
降
噪
稀疏
自动
编码器
Keywords
Target recognition
Deep learning
Stacked denoising sparse autoencoder
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于自编码组合特征提取的分类方法研究
被引量：
6
3
作者
谷丛丛
王艳
严大虎
纪志成
机构
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4132-4140,共9页
基金
国家自然科学基金(61572238)
江苏省杰出青年基金(BK20160001)
文摘
针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class Denoising Autoencoder, SCDAE)来获取类别信息,并使用自编码组合特征提取方法提取组合特征用于分类。该方法构建栈式降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)和SCDAE;微调SDAE和SCDAE形成组合模型(Combined Model, CM);使用CM提取包含输入数据主要信息和类别信息的组合特征进行分类。选取MNIST和USPS手写体识别库进行测试,实验结果表明,该方法可以有效提取特征,提高识别准确率。
关键词
栈式降噪自动编码器
栈
式
分类
降
噪
自动
编码器
类别信息
组合特征
Keywords
stacked denoising autoencoder
stacked class denoising autoencoder
class information
combination features
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于栈式降噪自动编码器的建筑工程施工成本预测
刘必君
叶雨辰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法
赵飞翔
刘永祥
霍凯
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2017
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于自编码组合特征提取的分类方法研究
谷丛丛
王艳
严大虎
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
在线阅读
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职称材料
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