1037417棧式降噪稀疏自編碼器的極限在SICKDFS60B-S4EM02048標的高分辨距離像包含了豐富的目標信息,基于高分辨距離像的雷達目標識別一直是軍事領域關注的重點和難點。隨著深度學習逐漸成為各領域的研究熱點,基于深度學習算法的高分辨距離像目標識別得到了廣泛關注。與傳統(tǒng)方法相比,深度學習算法可以自動提取目標高分辨距離像數(shù)據(jù)有效的深層特征,達到更高的識別準確率。傳統(tǒng)司機控制器機械結構復雜、數(shù)字式水平較低的問題,提出一種基于微控制器的數(shù)字式司機控制器設計方法,并研制了相應樣機。采用非接觸式值型光電編碼器檢測牽引/制動操作手柄位置,利用軟件控制方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)的凸輪組控制開關方式;同時,設計了RS-485通訊接口,并采用觸摸屏作為人機交互接口,方便司機操控。該設計有助于簡化司機控制器機械結構,提高其數(shù)字化水平。電網(wǎng)臺區(qū)分類研究對"煤改電"工程挖掘臺區(qū)用電規(guī)律、規(guī)劃電網(wǎng)等工作具有重要的指導意義。為了對臺區(qū)進行有效處理分類,針對具有日趨復雜、大數(shù)據(jù)量、高維、非線性等特征的配電網(wǎng)臺區(qū)變壓器運行數(shù)據(jù),文章采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方式的稀疏降噪自編碼器網(wǎng)絡對臺區(qū)變壓器負載率數(shù)據(jù)無監(jiān)督訓練,自主提取特征,學習去除數(shù)據(jù)噪聲,降低序列維度,然后利用K-means算法對特征序列聚類分析,得到臺區(qū)類型。該模型能夠很好地提取高維無標簽數(shù)據(jù)特征,降低數(shù)據(jù)維度,提高聚類效率。實驗結果表明,該模型在配電網(wǎng)臺區(qū)分類應用中效果明顯,且具有良好的抗噪性和泛化能力。 粒子群算法容易陷入局部極小值的問題,提出了一種基于自編碼器和填充函數(shù)的深度學習優(yōu)化算法。深度學習采用的是分層的訓練機制,它通過小化誤差函數(shù)進行分層的無監(jiān)督訓練。首先使用自編碼器在無標簽的訓練樣本上分層預訓練得到各層參數(shù),然后使用監(jiān)督學習的方法對網(wǎng)絡參數(shù)進行微調(diào),從而減少陷入局部極小點的可能性。另外,引進了填充函數(shù)法,使之能夠跳出局部小值,繼續(xù)迭代至更小的極值點,得到精度更高的全局。本文選擇了4個比較典型的基準測試函數(shù)進行仿真,通過分析基于自編碼器和填充函數(shù)的深度學習優(yōu)化算法對每個基準函數(shù)的收斂速度和搜尋精度評價該算法的優(yōu)劣。結果表明優(yōu)化算法成功收斂到全局證了改進后 上無線通信信道的時變特性,突破多元LDPC碼長碼率不兼容的技術現(xiàn)狀,構造一種多碼長碼率兼容的多元LDPC碼,可以實現(xiàn)在多種碼長、多種碼率間的相互兼容,并完成編碼器的設計.借鑒5G二元LDPC碼校驗矩陣的特殊結構并將其擴展至伽羅華域,設計的多元LDPC碼在兼容多碼長碼率的同時,又擁有碼性能和較低的硬件實現(xiàn)復雜度.該設計在Xilinx xc7k325tffg900-2芯片上進行實現(xiàn),采用部分并行的編碼方式,兼顧編碼效率和硬件開銷,可以實現(xiàn)五種信息位長和五種碼率.

1037417棧式降噪稀疏自編碼器的極限在SICKDFS60B-S4EM02048督學習方法在不均衡數(shù)據(jù)集異常檢測上易出現(xiàn)過擬合的問題,提出一種非監(jiān)督對抗學習方法用于硬盤故障預測。該方法使用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡和全連接層設計了一種可進行二次編碼的自編碼器,只需使用正常樣本進行訓練,通過減小樣本重構誤差和潛在向量之間的距離,使模型學習正常樣本的數(shù)據(jù)分布,從而提高了模型的泛化能力。模型中還引入生成式對抗網(wǎng)絡增強非監(jiān)督學習的效果。在多個數(shù)據(jù)集上的對比實驗顯示,該方法對異常樣本的召回率都高于傳統(tǒng)的監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習分類器,泛化能力更強。所以,該非監(jiān)督對抗學習方法在硬盤故障預測上是有效的。 用,給國家、社會和個人帶來了潛在威脅。首先,介紹了深度偽造的概念和當前發(fā)展趨勢,分析了基于生成對抗網(wǎng)絡的深度偽造視頻的生成原理和模型,并介紹了視頻數(shù)據(jù)處理算法及主流的深度偽造數(shù)據(jù)集;其次,綜述了基于視頻幀內(nèi)篡改特征的檢測方法,針對深度偽造視頻幀內(nèi)的視覺偽影、面部噪聲特征的檢測問題,介紹了相關機器學習、深度學習等分類算法、模型;然后,針對深度偽造視頻在幀間時空狀態(tài)不一致的情形,闡述了相關時間序列算法和檢測方法;接著,介紹了作為檢測補充手段的基于區(qū)塊鏈溯源的防篡改公共機制和數(shù)字水印.現(xiàn)有實驗儀的超聲波接收探頭驅(qū)動無法自動化和位移精度不高、距離測量不能數(shù)顯和精度不高、實驗溫度不能變化的問題,提出并設計了一種數(shù)字化變溫實驗儀。通過步進電機驅(qū)動器16細分后驅(qū)動步進電機帶動絲桿旋轉(zhuǎn),再由絲桿驅(qū)動接收探頭移動;在絲桿上套裝1 000脈沖的增量式光電編碼器實現(xiàn)距離測量;半導體制冷片在外接恒溫控制器的控制下恒定實驗環(huán)境溫度。實驗結果表明:位移精度可達0. 3μm,測量精度可達1μm,恒定溫度誤差為±0. 1℃,測量聲速與理論聲速之間的誤差為3.基于分時復用反射電極結構的高精度式時柵角位移傳感器。以增量式時柵傳感器為基礎,將單對極與多對極相結合,整周多對極作為測量部分實現(xiàn)高精度,整周單對極作為粗略測量部分實現(xiàn)定位。提出了一種分時復用反射電極結構,粗測部分和精測部分共用一組反射電極和接收電極,因此結構更加緊湊,便于小型化,同時動子無需引線,應用環(huán)境更廣。通過分時間段對粗測部分和精測部分施加激勵信號,并把不工作的電極接地,可以有效消除粗測部分和精測部分之間的串擾,保證測量精度。采用PCB技術制造了外徑Φ=60 mm,內(nèi)徑Φ=26 mm的傳感器樣機。通過理論分析和結構優(yōu)化,終實驗結果表明傳感器的測量達到了.