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基于GAN-DLNA深度学习算法的计算机软件缺陷预测分析研究
1
作者 韩倩 《信息技术与信息化》 2025年第3期79-82,共4页
针对计算机软件缺陷预测存在的数据类不平衡、冗余或无关数据过多等问题,基于贝叶斯网络(bayesian network)算法、深度学习网络算法(GAN deep learning network algorithm,GAN-DLNA)的软件缺陷预测提取方案,由贝叶斯网络的随机森林模型... 针对计算机软件缺陷预测存在的数据类不平衡、冗余或无关数据过多等问题,基于贝叶斯网络(bayesian network)算法、深度学习网络算法(GAN deep learning network algorithm,GAN-DLNA)的软件缺陷预测提取方案,由贝叶斯网络的随机森林模型构建有向无环图,以软件缺陷目标变量节点为中心、用贝叶斯网络分类器(GBNC)感知及处理缺陷的度量元数据样本,利用GAN-DLNA深度学习生成对抗网络算法,使用基于均方误差、交叉熵的损失函数对多层深度学习网络进行扩展训练,通过增大源数据训练的误分类权重、减小目标数据训练的误分类权重,以此大大提升软件缺陷数据分类、缺陷数量预测质量。 展开更多
关键词 大数据深度学习算法 计算机软件 缺陷预测分析 分类与集成
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电力系统负荷预测的深度学习算法优化与实践
2
作者 刘圣洋 《消费电子》 2025年第8期80-82,共3页
电力系统稳定运行高度依赖精准负荷预测,深度学习算法虽已用于此领域但存在不足。研究人员深入剖析负荷复杂特性后,从多方面优化,如改进长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)等算法结... 电力系统稳定运行高度依赖精准负荷预测,深度学习算法虽已用于此领域但存在不足。研究人员深入剖析负荷复杂特性后,从多方面优化,如改进长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)等算法结构并引入注意力机制,强化数据预处理与特征工程,科学调校参数。经规范划分训练集和测试集进行训练验证,并与传统算法对比,优化后的深度学习算法在均方根误差等指标上表现更优,可有效提升预测精度,有力支持电力系统规划调度,推动其智能化发展。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 深度学习算法 算法优化 实践应用
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电子信息工程中的深度学习算法应用探索
3
作者 郭怀生 《消费电子》 2025年第8期209-211,共3页
深度学习算法在电子信息工程领域应用的范式构建具有重要研究价值。通过分析电子信息工程特点,建立层次化特征学习机制,实现从底层信号到高层语义特征的逐级提取。针对信号时变特性、系统复杂性构建深度学习关键技术,创新性提出信号特... 深度学习算法在电子信息工程领域应用的范式构建具有重要研究价值。通过分析电子信息工程特点,建立层次化特征学习机制,实现从底层信号到高层语义特征的逐级提取。针对信号时变特性、系统复杂性构建深度学习关键技术,创新性提出信号特征提取方法、神经网络模型、系统性能优化设计。多场景实验验证表明,该方法具备较强适应性,系统可靠性达到98%,性能测试评估结果显示工程实践效果良好。算法在电子信息工程领域的应用成效显著,展现出广阔发展前景。 展开更多
关键词 深度学习算法 电子信息工程 增强学习 智能诊断 信息融合
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基于深度学习算法的数模混合芯片测试方法研究
4
作者 张永华 《电子设计工程》 2025年第4期77-81,共5页
数模混合芯片内部结构的复杂性和信号交互的多样性,使得测试难以有效覆盖芯片的所有工作模式和边界条件,进而导致测试覆盖率偏低。为此,提出了基于深度学习算法的数模混合芯片测试方法研究。根据数模混合芯片的基本组成和运行原理以及... 数模混合芯片内部结构的复杂性和信号交互的多样性,使得测试难以有效覆盖芯片的所有工作模式和边界条件,进而导致测试覆盖率偏低。为此,提出了基于深度学习算法的数模混合芯片测试方法研究。根据数模混合芯片的基本组成和运行原理以及测试需求,采用卷积神经网络算法构建测试信号生成模型,结合芯片状态融合信号特征输出测试信号,联合测试项目的覆盖范围编排测试用例,并利用混合信号仿真测试策略实现对芯片的性能测试。实验结果表明,该文方法能够全面考虑芯片的功能测试项目,增加了测试的广度和深度,芯片测试覆盖率始终保持在75%以上,测试结果的可靠性较高。 展开更多
关键词 深度学习算法 数模混合芯片 性能测试 测试用例 测试信号
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基于深度学习算法的激光散斑音频信号提取与增强
5
作者 沃英达 《电声技术》 2025年第2期52-54,77,共4页
利用深度学习算法学习激光散斑特征与音频信号参数之间的对应关系,进一步提高音频信号提取和增强的准确性。实验结果表明,在激光散斑音频信号提取与增强过程中,蚁群算法的收敛速度比深度学习算法慢,且深度学习算法最终测试损耗最低;均... 利用深度学习算法学习激光散斑特征与音频信号参数之间的对应关系,进一步提高音频信号提取和增强的准确性。实验结果表明,在激光散斑音频信号提取与增强过程中,蚁群算法的收敛速度比深度学习算法慢,且深度学习算法最终测试损耗最低;均方根误差与信噪比变化趋势相反,深度学习算法的均方根误差仅为0.16,远低于其他算法。因此,基于深度学习算法可以有效提高激光散斑音频信号的提取与增强能力。 展开更多
关键词 深度学习算法 激光散斑 信号提取
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深度学习算法下煤炭洗选过程中的粒度控制分析
6
作者 马靖远 《能源与节能》 2025年第2期40-43,共4页
为提高煤炭洗选过程中粒度控制的精度与实时性,设计了基于深度学习算法的煤炭洗选粒度控制系统,探究了深度学习算法在煤炭洗选过程中的应用。研究发现,深度学习算法可提高粒度控制的精度与实时性,优化煤炭洗选工艺,提升生产效率和产品... 为提高煤炭洗选过程中粒度控制的精度与实时性,设计了基于深度学习算法的煤炭洗选粒度控制系统,探究了深度学习算法在煤炭洗选过程中的应用。研究发现,深度学习算法可提高粒度控制的精度与实时性,优化煤炭洗选工艺,提升生产效率和产品质量。结论表明,深度学习算法在煤炭行业具有广阔的应用前景,能推动行业的智能化和现代化发展。 展开更多
关键词 深度学习算法 煤炭洗选 粒度控制
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基于超声图像的深度学习算法预测不明原因复发性流产风险的价值分析
7
作者 王小亚 《中国社区医师》 2025年第4期78-80,共3页
目的:分析基于超声图像的深度学习算法预测不明原因复发性流产(URPL)风险的价值。方法:选取2021年1月—2023年12月陇南市礼县第一人民医院收治的患者192例作为研究组,选取同期无早孕流产史的孕妇215例作为对照组。在黄体中期采集患者子... 目的:分析基于超声图像的深度学习算法预测不明原因复发性流产(URPL)风险的价值。方法:选取2021年1月—2023年12月陇南市礼县第一人民医院收治的患者192例作为研究组,选取同期无早孕流产史的孕妇215例作为对照组。在黄体中期采集患者子宫内膜超声图像,收集临床数据,建立ResNet-50模型。统计ResNet-50模型训练结果,分析模型预测性能。结果:两组年龄、螺旋动脉的搏动指数、螺旋动脉的阻力指数、子宫动脉的搏动指数、子宫动脉的阻力指数、子宫内膜厚度、促卵泡生成激素、促黄体生成素、雌二醇、抗米勒管激素比较,无统计学差异(P>0.05)。ResNet-50模型训练集准确值、验证集准确值在初始阶段较低,经过几轮训练后迅速提高并趋于稳定,接近1.0;训练集损失值初始阶段较高,经过几轮训练后逐步下降,并在第4轮后接近于0;验证集损失值也随训练轮次持续降低,最终接近训练集水平。受试者工作特征曲线下面积为0.889,校准曲线反映预测概率与实际观察概率高度吻合,模型的决策曲线表现出显著的净获益,模型准确性和精确度均较高,且Brier评分接近于0。结论:基于超声图像的深度学习算法预测uRPL风险的价值较高,表现出较高的区分能力、准确性和精确度,可为临床决策提供客观依据。 展开更多
关键词 不明原因复发性流产 超声图像 深度学习算法
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应用深度学习算法的Photoshop图像质量增强方法研究
8
作者 朱米娜 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2024年第12期71-74,共4页
为优化Photoshop图像质量增强效果,提高图像清晰度,应用深度学习算法,提出了一种全新的Photoshop图像质量增强方法。采取动态范围压缩方式,调整Photoshop图像,展示图像细节;构建深度学习模型,初步增强图像质量,明确模型输出结果与相对... 为优化Photoshop图像质量增强效果,提高图像清晰度,应用深度学习算法,提出了一种全新的Photoshop图像质量增强方法。采取动态范围压缩方式,调整Photoshop图像,展示图像细节;构建深度学习模型,初步增强图像质量,明确模型输出结果与相对应高质量图像之间的误差;通过增强图像对比度、图像透视变换处理、图像去噪与锐化,对图像实行全方位的质量增强处理。实验结果表明,该方法应用后,在处理各种类型图像时,峰值信噪比值较高,证明深度学习算法在图像质量增强方面的强大能力。 展开更多
关键词 深度学习算法 PHOTOSHOP 图像质量增强
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基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法 被引量:3
9
作者 李兴 吴天宇 马光明 《信息技术与信息化》 2024年第3期192-195,共4页
目前电力系统的数据往往包含大量的隐私信息,一旦泄露或被滥用,将会对个人隐私和企业利益造成严重威胁,因此提出基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法。首先,基于深度学习算法提取电力运行数据特征,有效地保护电力运行数据的隐私... 目前电力系统的数据往往包含大量的隐私信息,一旦泄露或被滥用,将会对个人隐私和企业利益造成严重威胁,因此提出基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法。首先,基于深度学习算法提取电力运行数据特征,有效地保护电力运行数据的隐私;其次,构建电力运行数据加密模型,在处理电力运行数据时,防止未经授权的用户获取敏感数据;最后,保护电力运行的隐私数据,实现平衡数据利用和隐私保护的需求。实验结果表明,传统加密方法在40 s内,对电力数据进行加密后的成功数量达到了4700条,而基于深度学习算法的电力运行数据隐私保护方法达到了5800条,可见其数据隐私保护的效率相较于传统加密方法的效率更佳。 展开更多
关键词 深度学习算法 电力运行 数据保护 隐私管理
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深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中的应用 被引量:2
10
作者 权静 《汽车测试报告》 2024年第4期152-154,共3页
新能源汽车图像识别技术可以实现车辆状态的非接触式检测,使故障检测更加自动化和智能化。其视觉检测范围广,可以检测电机、电控、电池等多个系统的故障。相比传统人工检测,新能源汽车图像识别技术可以更全面地检测复杂故障模式。深度... 新能源汽车图像识别技术可以实现车辆状态的非接触式检测,使故障检测更加自动化和智能化。其视觉检测范围广,可以检测电机、电控、电池等多个系统的故障。相比传统人工检测,新能源汽车图像识别技术可以更全面地检测复杂故障模式。深度学习算法克服了传统方法对图像复杂背景和特征提取的局限,可以大幅提升故障检测准确率。该文介绍深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中应用的必要性,阐述深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中的具体应用及应用前景,为新能源汽车智能故障诊断和维护提供有力支撑,推动新能源汽车产业的可持续发展。 展开更多
关键词 新能源汽车 图像识别 故障检测 深度学习算法
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基于深度学习算法的电力设备降损负荷控制方法 被引量:1
11
作者 石刚 冀东红 +2 位作者 吴赛航 杨云姣 陈浩善 《信息技术与信息化》 2024年第9期148-151,共4页
为控制电力设备运行中的损耗,将其负荷控制在最优范围内,引进深度学习算法,开展电力设备降损负荷控制方法的设计研究。根据电力设备负荷不平衡度,计算电力设备运行中三相不平衡线损;引进深度学习算法,结合多目标交叉协调控制矩阵,设计... 为控制电力设备运行中的损耗,将其负荷控制在最优范围内,引进深度学习算法,开展电力设备降损负荷控制方法的设计研究。根据电力设备负荷不平衡度,计算电力设备运行中三相不平衡线损;引进深度学习算法,结合多目标交叉协调控制矩阵,设计以调度中心/变电站为核心的控制模型;通过对电力设备运行中负荷成分的辨识,实现对电力设备的降损负荷控制。对比实验结果证明,应用设计的方法,可以在控制电力设备运行损耗的同时,将设备的平均负荷率控制在额定范围内。 展开更多
关键词 深度学习算法 协调 三相不平衡线损 负荷控制 降损 电力设备
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基于深度学习算法的无线通信网络入侵路径辨识 被引量:1
12
作者 杜慧珺 王安洋 +2 位作者 刘越 董洋 袁传新 《无线互联科技》 2024年第15期39-41,共3页
由于不同类型的入侵攻击意图差异,在网络中的入侵路径也存在明显的不同,为此,文章提出了基于深度学习算法的无线通信网络入侵路径辨识研究。以入侵意图为基础,将具有相同行为的攻击进行交集计算后,建立以入侵意图为中心的网络入侵行为... 由于不同类型的入侵攻击意图差异,在网络中的入侵路径也存在明显的不同,为此,文章提出了基于深度学习算法的无线通信网络入侵路径辨识研究。以入侵意图为基础,将具有相同行为的攻击进行交集计算后,建立以入侵意图为中心的网络入侵行为聚类。对于存在交叉关系的入侵,利用网络入侵行为的节点分布概率进行细分。在入侵路径辨识阶段,引入灰色深度神经网络算法,在隐含层计算入侵意图。结合无线通信网络节点与当前入侵行为所处节点之间的欧氏距离,将对应聚类的最小欧氏距离节点作为入侵路径下一节点的辨识结果,循环上述操作,实现对整体入侵路径的辨识。在测试结果中,整体入侵路径覆盖节点对于辨识结果并未产生影响,能够实现对入侵路径的100%准确辨识。 展开更多
关键词 深度学习算法 无线通信网络 入侵行为聚类 灰色深度神经网络算法
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深度学习算法在危化品巡检车中的应用
13
作者 高翔 徐志鹏 +3 位作者 睢星飞 孙涛 张隽麒 李晓亮 《石化技术》 CAS 2024年第4期283-285,共3页
本研究首先分析了危化品巡检车现存的问题。然后详细介绍了深度学习算法的原理和应用。在危化品巡检车任务需求的基础上,重点讨论了基于深度学习的图像识别与检测技术,在目标检测、图像分类和图像分割等方面的应用。同时探讨了基于深度... 本研究首先分析了危化品巡检车现存的问题。然后详细介绍了深度学习算法的原理和应用。在危化品巡检车任务需求的基础上,重点讨论了基于深度学习的图像识别与检测技术,在目标检测、图像分类和图像分割等方面的应用。同时探讨了基于深度学习的视频监控与预警技术,包括行为识别与异常检测以及实时预警与报警系统的应用。此外,还介绍了其他深度学习算法在危化品巡检车中的潜在应用。通过实验设计、数据收集和指标评估,本研究对深度学习算法在危化品巡检车中的应用进行了验证。实验结果表明,深度学习算法在危化品巡检车中具有较高的性能表现,相比传统方法具有更高的准确性和效率。最后,研究结果与实际应用进行了关联分析,验证了深度学习算法在危化品巡检车中的实际价值和应用前景。 展开更多
关键词 危化品巡检车 深度学习算法 图像识别与检测 视频监控与预警
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基于改进深度学习算法的乐器音色识别
14
作者 陈曙光 栗超 《安阳师范学院学报》 2024年第5期23-28,共6页
为保持乐器音色时间序列基础上实现乐器音色的准确识别,提出基于改进深度学习算法的乐器音色识别新方法。该方法首先采用基于梅尔滤波器组能量对数和梅尔频率倒谱系数的一维卷积神经网络提取乐器音色特征;其次,将乐器音色特征输入基于... 为保持乐器音色时间序列基础上实现乐器音色的准确识别,提出基于改进深度学习算法的乐器音色识别新方法。该方法首先采用基于梅尔滤波器组能量对数和梅尔频率倒谱系数的一维卷积神经网络提取乐器音色特征;其次,将乐器音色特征输入基于长短期记忆和深度神经网络的乐器音色分类器进行乐器音色识别;最后,对来自5个乐器声音数据库的乐器音色进行了仿真测试。对于5个数据库中乐器音色的识别测试结果表明,该乐器音色识别比基于卷积神经网络的乐器音色识别方法、基于卷积神经网络与深度置信网络的乐器音色识别方法分别提高了2.49%和2.02%。 展开更多
关键词 乐器音色识别 深度学习算法 长短期记忆 一维卷积神经网络
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基于深度学习算法的智能成票技术研究与应用
15
作者 张远德 《通讯世界》 2024年第12期109-111,共3页
为做好变电站的智能运检工作,对深度学习算法支持下的智能成票技术及其应用进行研究。分析基于深度学习算法的智能成票技术基本情况、技术特点,以及智能成票技术支持下的智能防误系统概况及基本功能,以期为此项技术的研究与应用提供参考... 为做好变电站的智能运检工作,对深度学习算法支持下的智能成票技术及其应用进行研究。分析基于深度学习算法的智能成票技术基本情况、技术特点,以及智能成票技术支持下的智能防误系统概况及基本功能,以期为此项技术的研究与应用提供参考,进一步提升现代变电站的智能运检工作质量。 展开更多
关键词 深度学习算法 智能成票技术 智能防误系统 硬件部署 软件功能
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深度学习算法在复杂环境下的人脸检测精度提升
16
作者 孙燕 《数字技术与应用》 2024年第11期217-219,共3页
在充满变数的复杂环境中,深度学习算法对人脸进行检测遭遇到了诸多考验,如光线的变换、物体或人群的遮挡、肤色的细微区别和表情的千变万化等。为解决这些问题,本文提出了一种创新的算法架构,该架构主要包含对数据预处理方法的改进、特... 在充满变数的复杂环境中,深度学习算法对人脸进行检测遭遇到了诸多考验,如光线的变换、物体或人群的遮挡、肤色的细微区别和表情的千变万化等。为解决这些问题,本文提出了一种创新的算法架构,该架构主要包含对数据预处理方法的改进、特征提取与整合策略,经过对比验证,该框架对提升复杂环境中人脸检测的准确度有显著效果,并显示了出色的鲁棒性。该算法在众多标准数据集以及现实情境中均经受了检验,并展现出了高准确度,其有效性与实用性得到了证明。 展开更多
关键词 深度学习算法 人脸检测 特征提取 整合策略 精度提升 现实情境 数据预处理方法 标准数据集
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深度学习算法在跨境电商推荐系统中的应用效果评估
17
作者 李名岩 《数字技术与应用》 2024年第12期186-188,共3页
随着跨境电商的快速发展,推荐系统在提高用户体验、促进销售和增强竞争力等方面发挥着关键作用。传统的推荐算法在应对跨境电商的挑战时表现出一定的局限性,而深度学习算法以其强大的特征学习能力和模式识别能力,成为提升推荐系统效果... 随着跨境电商的快速发展,推荐系统在提高用户体验、促进销售和增强竞争力等方面发挥着关键作用。传统的推荐算法在应对跨境电商的挑战时表现出一定的局限性,而深度学习算法以其强大的特征学习能力和模式识别能力,成为提升推荐系统效果的热门选择。本文旨在通过对跨境电商推荐系统中的深度学习算法的应用效果进行评估,为跨境电商领域的推荐系统设计和优化提供理论和实践支持。 展开更多
关键词 深度学习算法 用户体验 推荐算法 跨境电商 促进销售 设计和优化 增强竞争力 模式识别能力
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局放信号异常深度学习算法下配电网环网柜故障自动预警分析
18
作者 黄煜峰 蓝逸 +1 位作者 何瑶 陈仕煜 《数字技术与应用》 2024年第8期210-212,共3页
配电网环网柜是城市电力系统中重要的组成部分,其运行状态直接影响到电力系统的稳定性和可靠性。然而,由于环境因素、设备老化及人为操作等原因,环网柜在运行过程中可能会出现各种故障,这些故障不仅会影响到电力系统的正常运行,严重时... 配电网环网柜是城市电力系统中重要的组成部分,其运行状态直接影响到电力系统的稳定性和可靠性。然而,由于环境因素、设备老化及人为操作等原因,环网柜在运行过程中可能会出现各种故障,这些故障不仅会影响到电力系统的正常运行,严重时甚至可能导致安全事故。因此,本文提出局放信号异常深度学习算法下配电网环网柜故障自动预警,旨在对局放信号进行高精度分析,准确地识别出异常信号,避免了传统方法的误报和漏报问题。 展开更多
关键词 环网柜 电力系统 局放信号 自动预警 深度学习算法 异常信号 环境因素 设备老化
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深度学习算法在有线宽带网络中的应用与性能评估
19
作者 谢庆助 《通信电源技术》 2024年第3期158-160,共3页
文章主要引入深度学习算法优化有线宽带网络的通信性能。分析有线宽带网络中的带宽瓶颈、信号衰减和失真等问题对通信性能的不利影响,基于深度学习设计神经网络模型,并应用于流量预测和传输协议优化,旨在提高网络整体效率。通过精心设... 文章主要引入深度学习算法优化有线宽带网络的通信性能。分析有线宽带网络中的带宽瓶颈、信号衰减和失真等问题对通信性能的不利影响,基于深度学习设计神经网络模型,并应用于流量预测和传输协议优化,旨在提高网络整体效率。通过精心设计的实验,详细评估了深度学习算法在有线宽带网络中优化通信性能的表现,并与传统方法进行对比研究。研究结果表明,深度学习在有线宽带网络中提升通信性能方面具有显著优势。 展开更多
关键词 有线宽带网络 深度学习算法 通信性能优化
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基于深度学习算法的机动车尾气排放黑烟监测 被引量:4
20
作者 江东 王晓龙 +1 位作者 陈政 陈旭 《现代电子技术》 2023年第17期66-69,共4页
为提高对黑烟车监测能力,提出一种基于深度学习算法的机动车尾气排放黑烟监测方法。提取运动前景机动车位置,并结合霍夫直线检测方法明确机动车尾气排放候选黑烟区域;对候选黑烟区域图像实施特征降维处理,以处理后候选黑烟区域图像为输... 为提高对黑烟车监测能力,提出一种基于深度学习算法的机动车尾气排放黑烟监测方法。提取运动前景机动车位置,并结合霍夫直线检测方法明确机动车尾气排放候选黑烟区域;对候选黑烟区域图像实施特征降维处理,以处理后候选黑烟区域图像为输入,构建深度学习算法的卷积神经网络模型;利用卷积层提取输入图像边缘、颜色、纹理以及表面特征,在池化层求出目标特征损失函数,以最小化损失函数为目标对网络实施训练,完成机动车尾气排放黑烟监测。实验结果表明,该方法在不同天气场景下对机动车尾气排放黑烟监测的平均准确率为97.89%、召回率最高为89.94%,监测能力强。 展开更多
关键词 深度学习算法 尾气排放 黑烟监测 黑烟区域提取 主成分分析 深度特征 损失函数
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