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电子信息工程中的深度学习算法应用探索
1
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。
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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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职称材料
题名
电子信息工程中的深度学习算法应用探索
1
作者
郭怀生
机构
东明县小井镇卫生院
出处
《消费电子》
2025年第8期209-211,共3页
文摘
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。
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
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
电子信息工程中的深度学习算法应用探索
郭怀生
《消费电子》
2025
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