简介：摘要:改进的向量生成模型和特征提取模型分别从融合后的环境体系中对关键词深层解读。通过CNN建模指代特征提取，以向量矩阵作为输入，融合后的分向样本作为输出集合多义词样本循环多层分向提取。模型内部特殊采用分向相对卷积思想，保留了空间信息内的词语完整释义。向量化指代分析中采用改进CBOW模型的PYP算法，观测每个单词的参数分布，模拟上下文窗口结构，加入权重系数验证结构和内容的概率分布可行。

简介：摘要遥感影像在很多领域都发挥着不容忽视的作用，科学技术的发展不仅使得遥感影像的分辨率越来越高，对于影像分类也提出了更高的要求。在这种情况下，以往高分遥感影像分类算法的计算精度逐渐无法满足分类要求，需要对算法进行改进和创新。基于此，本文提出了卷积神经网络分类算法，能够有效减少图像分类处理过程中比例缩放、平移等变形所引发的误差问题，提升分类精度。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要：遥感图像在农业监测、城市规划、地图生成和更新等方面有着广泛的应用。在深度学习的背景下，卷积神经网络是当前最受欢迎的一种图像处理技术，能够实现对图像的深度特征的自动学习和抽取，极大地提高了图像的处理精度。为此，文章运用卷积神经网络技术对广东省高分辨率遥感图像进行了研究，并给出了一种基于卷积神经网络的耕地提取算法。

简介：摘要：交联聚乙烯电缆作为电能传输的核心设备，其绝缘性能的优劣将直接影响电能传输过程的稳定性及电能质量。局部放电是XLPE电缆早期绝缘缺陷的主要表现形式，其不仅导致XLPE电缆绝缘故障的主要原因，也是衡量XLPE电缆绝缘性能的重要指标，因此对XLPE电缆进行局部放电检测能够有效判断其绝缘缺陷情况。在对局部放电检测的基础上，为了进一步确定造成局部放电的原因及局部放电发生位置，因此需要对局放数据进行有效分析确定局部放电缺陷类型，及时发现并解决相应的故障隐患，确保XLPE电缆长期稳定运行。

简介：面部的特征点准确定位对于表情识别和面部动画合成等应用具有重要的意义。随着网络时代自拍的盛行，人们对于实际应用场景中不同光照，角度和遮挡条件下的准确特征点定位提出了更高的要求。本文设计了一种基于级联的深度卷积神经网络的面部特征点定位算法，在初步特征点识别的基础上利用级联网络进行回归优化拟合，从而达到了精确定位的效果。

简介：摘要：近年来，随着遥感技术的快速发展，利用遥感数据进行地表特征提取与分类成为了一个重要的研究领域。本文旨在通过对遥感数据的处理和分析，实现对地表特征的自动提取和分类。首先，介绍了遥感数据的基本原理和常用的遥感传感器，为后续的研究奠定了基础。然后，探讨了地表特征提取的方法和技术，包括基于光谱信息的特征提取、纹理分析和形态学等。接下来，介绍了地表特征分类的方法，包括监督分类和无监督分类技术，并详细比较了它们的优缺点。最后，结合具体案例，验证了所提出方法的有效性和可行性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：在深度学习理论模型的基础上,提出了基于卷积神经网络的云检测方法。以GF-2号卫星影像为数据源,选取广西壮族自治区贵港市为实验区,提取了不同下垫面的云,验证了该方法的有效性。

简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要从米级高分辨率遥感影像中提取精准的建筑物时，影像中的树木和道路影响提取精度的主要噪声对象。本文利用卷积神经网络和贝叶斯结合的方法，较好地解决了这一问题，首先将人工去除遮挡后的建筑物和没有被遮挡的建筑物、林地、道路作为样本建立三个独立的样本库，利用一个5层的全卷积神经网络模型对样本分别进行学习，获取各自的特征向量集；然后对特征矢量集进行混合高斯建模，以估计噪声对象与房顶混合的条件概率密度函数。利用高分2影像进行了训练和测试，结果表明，本文方法能够较好地消除树木和道路的影响，提取建筑物的精度能够达到91%。

简介：摘要：本研究旨在探索在测绘工程领域中应用深度学习技术进行遥感影像分类的方法。通过收集大量的遥感影像数据，结合深度学习算法，构建了一个高效的分类模型。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取和学习，然后利用池化和全连接层进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同地区和不同场景的遥感影像分类中表现出良好的准确性和泛化能力，为测绘工程领域的遥感应用提供了一种有效的分类方法。

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：摘要：随着技术的不断发展，计算机和互联网的普遍应用，社会生活的各个领域每分每秒在源源不断的产生大量的数据和信息。在司法领域，大量的卷宗文档数据在法院生产，人工对卷宗进行分类难以满足大数据量分类的需求，这时候使用机器进行卷宗分类就显得尤为必要。我们提出了一种基于深度学习卷积神经网络的方法，对司法卷宗进行自动分类。在实验中，我们的方法达到了94.53%的准确率，大幅提升了工作效率。

简介：摘要：卷积神经网络是一种新型的无导师学习算法,在近几年有了较大发展,其主要思想为利用层间节点竞争产生隐含函数来处理非线性系统，在处理非平稳信号方面,它的优势主要体现在:可以利用网络中所有隐含层,使得原始数据与新产生的参数都保持一定关系,从而实现了非线性函数逼近;通过使用简单、有效等方法来减少输出矢量对算法时间和计算量要求较高之处。本文将介绍一下卷积神经网模型结构及相关技术特性以及一些典型应用场景下常用学习算法进行分析研究。

简介：摘要：目标行为特征提取是计算机视觉和行为分析领域的重要任务之一。本研究基于深度学习方法，探索了对目标行为特征进行有效提取的方法。首先，我们回顾了深度学习在计算机视觉任务中的成功案例，并分析了深度学习在目标行为分析和行为识别中的优势。接着，我们概述了基于深度学习的目标行为特征提取方法，并讨论了深度学习模型在这一领域中的应用现状、优势和局限性。我们还比较和评估了不同的深度学习模型，探讨了它们在目标行为特征提取方面的性能差异。在模型设计方面，我们介绍了模型架构和网络结构设计、数据预处理和标注方法、损失函数和训练策略，以及模型参数调优和优化方法。最后，我们进行了实验和评估，通过比较不同模型在目标行为特征提取任务上的表现，验证了深度学习在该领域的有效性和潜力。本研究的结果对于改进目标行为特征提取方法、推动计算机视觉和行为分析的发展具有重要意义。

简介：利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：摘要:手机屏幕的缺陷检测操作期间，深度卷积的神经网络往往起着关键作用，对实测效果 影响极大，要求技术员能够充分掌握此方法。鉴于此，本文主要围绕着深度卷积的神经网络基础下手机屏幕的缺陷检测开展深入的研究和探讨，仅供参考。

简介：本文对签名技术的研究背景和发展状况做了简单介绍,描述了在线和离线鉴定系统的优缺点。考虑大部分人对自己的签名有独特的写法和设计,并不同于其对平常文字的书写,综合比对了国内外笔迹鉴定公开数据库,针对个人签名设计、开发了一套基于Android离线签名鉴定系统,并建立了更具实用性的签名数据库xtu_302sg。本文使用深度卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）提取签名图片特征做身份鉴定,相对于传统方法取得了不错的效果。