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深度学习理念下的网络安全态势感知算法探究
1
作者 刘志明 《长江信息通信》 2025年第3期175-177,共3页
伴随互联网的广泛应用,日益繁杂的网络攻击行为对人们的日常生活与工作学习等都带来严重影响。基于深度学习理念的网络安全态势感知算法的不断应用,为网络攻击行为的分析与识别具有促进作用。文章对深度学习理念下网络安全态势感知算法... 伴随互联网的广泛应用,日益繁杂的网络攻击行为对人们的日常生活与工作学习等都带来严重影响。基于深度学习理念的网络安全态势感知算法的不断应用,为网络攻击行为的分析与识别具有促进作用。文章对深度学习理念下网络安全态势感知算法进行探究,通过对基于深度学习理念的网络安全态势感知算法进行具体分析,这将有助于提升网络安全态势感知技术的应用效能,对于我国网络安全防护技术的广泛应用具有重要意义。 展开更多
关键词 深度学习 网络安全态势感知 算法 研究
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基于深度强化学习的离散状态转移算法求解柔性作业车间调度问题
2
作者 朱家政 王聪 +2 位作者 李新凯 董颖超 张宏立 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1385-1394,共10页
柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到... 柔性作业车间调度问题(FJSP)作为一种在实际生活中应用广泛的调度问题,对其智能算法具有重要价值。为了解决FJSP,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化的离散状态转移算法(DSTA-PPO)。DSTA-PPO具有3个特点:考虑到FJSP需要同时对工序排序、机器分配同时进行调度安排,结合工序编码和机器编码,设计了一种能够充分表达当前调度问题的状态特征;针对工序排序、机器分配设计了多种基于关键路径的搜索操作;通过强化学习的训练,能够有效地引导智能体选择正确的搜索操作优化当前的调度序列。通过基于不同数据集的仿真实验,验证了算法各环节的有效性,同时在相同算例上以最小化最大完工时间为对比指标与现有算法进行了比较,对比结果表明了所提算法能够在多数算例上以更短的完工时间对算例完成求解,有效地求解了柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 离散状态转移算法 近端策略优化算法 柔性作业车间调度
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深度学习算法的舰船用电数据挖掘研究
3
作者 王晓辉 高鹏翔 孙守强 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期170-174,共5页
为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与... 为捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,设计了基于门控循环单元深度学习算法的舰船用电数据挖掘方法。利用采集终端实时采集发电机组、甲板机械等设备的原始舰船用电数据;将原始用电数据转换为标准格式,根据舰船电力系统电能质量分析与故障诊断等需求,运用深度学习算法中的门控循环单元,在原始用电数据内捕捉序列中相隔较远信息之间的联系,挖掘舰船用电数据规律特征,为舰船用电管理优化提供决策支持。实验证明:该方法可有效实时采集原始舰船用电数据,并有效挖掘舰船用电数据规律特征;应用该方法后,可有效提升舰船电力系统负荷预测精度。 展开更多
关键词 深度学习算法 舰船用电数据 数据挖掘 长短期记忆网络
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基于深度学习算法的硝酸铵溶液析晶点检测系统
4
作者 魏周华 王清华 +3 位作者 何锋军 党创刚 田璐 孙伟博 《爆破器材》 北大核心 2025年第1期36-40,共5页
为解决膨化硝铵生产线水相溶液质量自动检测的问题,根据生产线现场条件,设计了水相溶液质量自动检测系统。通过研究不同深度学习算法对硝酸铵析晶状态判定的准确度发现,EfficientNet算法的准确度最高。对EfficientNet算法进行改良,上调... 为解决膨化硝铵生产线水相溶液质量自动检测的问题,根据生产线现场条件,设计了水相溶液质量自动检测系统。通过研究不同深度学习算法对硝酸铵析晶状态判定的准确度发现,EfficientNet算法的准确度最高。对EfficientNet算法进行改良,上调每层特征通道数,在深度上删去了多个MBConv层,减小参数量,降低FLOPs,加速检测,使系统自动测量的析晶点温度与人工测量的平均误差小于0.3℃。结果表明:系统可准确测量硝酸铵水相溶液的析晶温度及密度,并自动生成硝酸铵水相溶液检测报告;同时,实现数据的追溯和查询,并对异常数据进行标记,满足生产需要。 展开更多
关键词 硝酸铵水相溶液 深度学习 析晶点 EfficientNet算法
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深度学习重建算法的原理及其在腹部CT临床应用进展
5
作者 李云成 邓炜 李小虎 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
深度学习重建(DLR)算法是近年新兴的CT图像重建技术,在临床实践中可作为滤波反投影和迭代重建的替代方案。相较于传统的图像重建算法,DLR算法能够在降低图像噪声和辐射剂量的同时,保留图像纹理,缩短重建时间,提高诊断效能,在图像重建领... 深度学习重建(DLR)算法是近年新兴的CT图像重建技术,在临床实践中可作为滤波反投影和迭代重建的替代方案。相较于传统的图像重建算法,DLR算法能够在降低图像噪声和辐射剂量的同时,保留图像纹理,缩短重建时间,提高诊断效能,在图像重建领域具有广阔的临床应用前景。本文就DLR算法的基本原理及其在腹部CT临床应用新进展进行综述。 展开更多
关键词 体层摄影术 X线计算机 深度学习 图像重建算法 腹部 综述
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基于深度学习的植物病害图像识别算法综述
6
作者 杨翰琨 朱博威 +1 位作者 张彦敏 徐以东 《电子技术应用》 2025年第1期1-7,共7页
植物病害对农业生产和粮食安全构成严重威胁,及时准确地识别和处理成为关键步骤。综述了深度学习在植物病害识别中的应用现状、挑战及未来发展方向。首先介绍了植物病害的重要性和传统识别方法的局限性,然后探讨了深度学习技术的优势及... 植物病害对农业生产和粮食安全构成严重威胁,及时准确地识别和处理成为关键步骤。综述了深度学习在植物病害识别中的应用现状、挑战及未来发展方向。首先介绍了植物病害的重要性和传统识别方法的局限性,然后探讨了深度学习技术的优势及其在植物病害识别中的应用前景,特别是YOLO系列模型在植物病害实时检测中的应用。同时对比了常见的深度学习算法在植物病害识别中的性能,以及对数据集多样性、实时性和灾难性遗忘等挑战进行了分析。最后,提出了持续学习和模型更新的重要性,并展望了未来研究方向。 展开更多
关键词 灾难性遗忘 持续学习 深度学习 植物病害识别 yolo
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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
7
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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基于深度学习的YOLO系列物体检测算法研究综述 被引量:9
8
作者 毛少华 王文东 《延安大学学报(自然科学版)》 2024年第2期88-95,共8页
随着深度学习的发展,YOLO物体检测算法成为计算机视觉领域的研究热点,因其优秀的检测速度和平均检测精度,在物体检测领域被广泛的应用。对YOLO算法的发展历程进行了详细的论述。首先,从网络结构入手,详细的总结并分析了YOLOv1-v8算法的... 随着深度学习的发展,YOLO物体检测算法成为计算机视觉领域的研究热点,因其优秀的检测速度和平均检测精度,在物体检测领域被广泛的应用。对YOLO算法的发展历程进行了详细的论述。首先,从网络结构入手,详细的总结并分析了YOLOv1-v8算法的原理,归纳了YOLO算法的损失函数以及每个版本的改进措施,对YOLO算法的应用场景进行了分类,主要分为农业、交通和工业三大类领域;其次,分析了YOLO物体检测算法常用的数据集;最后,针对YOLO算法的特点以及结合最新的相关文献,提出了YOLO物体检测算法未来的研究方向。 展开更多
关键词 物体检测 yolo 计算机视觉 深度学习
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电力系统负荷预测的深度学习算法优化与实践
9
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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基于改进深度强化学习算法的行为决策方法
10
作者 贾瑞豪 《汽车实用技术》 2025年第1期25-30,共6页
针对传统深度强化学习算法因训练时探索策略差导致在自动驾驶决策任务中同时出现行驶效率低、收敛慢和决策成功率低的问题,提出了结合专家评价的深度竞争双Q网络的决策方法。提出离线专家模型和在线模型,在两者间引入自适应平衡因子;引... 针对传统深度强化学习算法因训练时探索策略差导致在自动驾驶决策任务中同时出现行驶效率低、收敛慢和决策成功率低的问题,提出了结合专家评价的深度竞争双Q网络的决策方法。提出离线专家模型和在线模型,在两者间引入自适应平衡因子;引入自适应重要性系数的优先经验回放机制在竞争深度Q网络的基础上搭建在线模型;设计了考虑行驶效率、安全性和舒适性的奖励函数。结果表明,该算法相较于D3QN、PERD3QN在收敛速度上分别提高了25.93%和20.00%,决策成功率分别提高了3.19%和2.77%,平均步数分别降低了6.40%和0.14%,平均车速分别提升了7.46%与0.42%。 展开更多
关键词 自动驾驶 行为决策 深度强化学习 模仿学习 改进DQN算法
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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
11
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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电子信息工程中的深度学习算法应用探索
12
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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基于深度学习的学习者情感识别技术算法优化研究
13
作者 曾光辉 《信息技术与信息化》 2025年第3期18-21,共4页
学习者情感的表现具有模糊性和时空分离特性,情感状态之间的界限不清晰,如反映在频谱图像上时,不同时间的语音对应的频谱特征可能差异较大。传统识别技术算法往往基于较为固定的特征提取模式,难以准确地从复杂多变的频谱图像中提取关键... 学习者情感的表现具有模糊性和时空分离特性,情感状态之间的界限不清晰,如反映在频谱图像上时,不同时间的语音对应的频谱特征可能差异较大。传统识别技术算法往往基于较为固定的特征提取模式,难以准确地从复杂多变的频谱图像中提取关键局部特征,如频谱峰值、谷值等,导致加权和未加权准确率较低。为此,文章提出了一种学习者情感识别技术算法的优化方法。利用K-均值聚类方法,根据语音信号的内在结构,将相似的语音片段进行聚类,生成学习者的语音频谱图像。采用传递函数对生成的语音频谱图像进行加重处理,以改善频谱图的平滑性和均衡性,增强频谱图像中的关键信息。将经过加重处理后的学习者语音频谱图像作为输入向量,输入到深度学习网络的卷积层。在卷积层中,针对加重处理的频谱图像进行特征提取,捕捉频谱峰值、谷值等关键的局部特征。在全连接层,将这些特征映射到情感类别空间,以实现情感分类。根据深度学习网络的输出,将识别样本划分到概率最高的情感类别中,完成学习者情感的识别。经实验证明,经过优化后的学习者情感识别算法,在加权和未加权准确率方面均实现了显著提升,显示出在学习者情感识别领域良好的应用潜力和前景。 展开更多
关键词 深度学习 K-均值聚类方法 学习 情感识别 算法优化
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基于深度学习算法的历史病历数据挖掘方法
14
作者 李亚萍 殷雅宁 傅涵 《无线互联科技》 2025年第10期80-83,共4页
为从海量、复杂且非结构化的病历数据中挖掘出有价值的信息,文章提出基于深度学习算法的历史病历数据挖掘方法。首先,对病历数据进行去噪处理,将处理后的数据集进行特征的提取。其次,将提取的特征作为数据挖掘模型的输入,同时结合深度... 为从海量、复杂且非结构化的病历数据中挖掘出有价值的信息,文章提出基于深度学习算法的历史病历数据挖掘方法。首先,对病历数据进行去噪处理,将处理后的数据集进行特征的提取。其次,将提取的特征作为数据挖掘模型的输入,同时结合深度学习算法,构建LSTM网络模型。最后,根据上述模型的输出,对数据进行冗余信息的剔除,实现历史病历数据的挖掘。实验结果表明:该方法在挖掘精度、挖掘效率等方面具有显著优势。 展开更多
关键词 数据挖掘 医疗数据 病历数据 医疗服务 深度学习算法
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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
15
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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基于深度学习的演播厅声学优化算法研究
16
作者 迟文功 《电声技术》 2025年第3期8-10,共3页
演播厅声学优化利于提升音频质量,但传统方法在精确度和实时性方面存在不足。围绕演播厅声学特性,基于深度学习提出一种新的声学优化算法。分析大量声音样本,利用卷积神经网络模型准确预测和优化演播厅内的声学参数。实验结果证明了算... 演播厅声学优化利于提升音频质量,但传统方法在精确度和实时性方面存在不足。围绕演播厅声学特性,基于深度学习提出一种新的声学优化算法。分析大量声音样本,利用卷积神经网络模型准确预测和优化演播厅内的声学参数。实验结果证明了算法的有效性和实用性,可为演播厅声学设计提供新的解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 演播厅声学 优化算法 特征提取 模型训练
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基于深度学习的广播电视录音技术与声音转换算法研究
17
作者 白泉 《电声技术》 2025年第1期100-102,共3页
深入研究深度学习辅助的音频增强、噪声去除、语音识别等技术,并建立基于卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络的声音转换模型。通过大量音频数据的训练和迁移检验,给出模型在梅尔倒谱失真、主观语音质量评估及平均意见得分等评... 深入研究深度学习辅助的音频增强、噪声去除、语音识别等技术,并建立基于卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络的声音转换模型。通过大量音频数据的训练和迁移检验,给出模型在梅尔倒谱失真、主观语音质量评估及平均意见得分等评估指标上的表现。研究表明,深度学习辅助可进一步提升录音技术的性能,为广播电视节目制作提供技术支持。 展开更多
关键词 深度学习辅助 广播电视录音 声音转换算法
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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
18
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
19
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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基于深度学习算法的电力通信故障诊断技术研究
20
作者 苏辉 郭庆瑞 +2 位作者 王海鹏 蒲媛媛 张巍洁 《科技创新与应用》 2025年第15期169-172,共4页
该文针对目前电力通信故障诊断方法故障定位不及时、准确率低等问题,提出基于深度学习的故障定位算法,利用卷积神经网络(CNN)识别故障,通过特征提取表示故障信息间关联关系,引入模糊诊断方法、故障诊断专家系统、分布式故障定位法,处理... 该文针对目前电力通信故障诊断方法故障定位不及时、准确率低等问题,提出基于深度学习的故障定位算法,利用卷积神经网络(CNN)识别故障,通过特征提取表示故障信息间关联关系,引入模糊诊断方法、故障诊断专家系统、分布式故障定位法,处理多故障间的复杂关系,旨在提高电力通信故障诊断效率。 展开更多
关键词 深度学习算法 电力通信 故障诊断 技术研究 卷积神经网络(CNN)
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