1037417棧式降噪稀疏自編碼器的極限在SICKDFS60B-S4EM02048標(biāo)的高分辨距離像包含了豐富的目標(biāo)信息,基于高分辨距離像的雷達(dá)目標(biāo)識別一直是軍事領(lǐng)域關(guān)注的重點和難點,。隨著深度學(xué)習(xí)逐漸成為各領(lǐng)域的研究熱點,基于深度學(xué)習(xí)算法的高分辨距離像目標(biāo)識別得到了廣泛關(guān)注,。與傳統(tǒng)方法相比,深度學(xué)習(xí)算法可以自動提取目標(biāo)高分辨距離像數(shù)據(jù)有效的深層特征,達(dá)到更高的識別準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)司機控制器機械結(jié)構(gòu)復(fù)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(shè)計方法,并研制了相應(yīng)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(guān)方式;同時,設(shè)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(shè)計有助于簡化司機控制器機械結(jié)構(gòu),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(dǎo)意義,。為了對臺區(qū)進(jìn)行有效處理分類,針對具有日趨復(fù)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(luò)對臺區(qū)變壓器負(fù)載率數(shù)據(jù)無監(jiān)督訓(xùn)練,自主提取特征,學(xué)習(xí)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(biāo)簽數(shù)據(jù)特征,降低數(shù)據(jù)維度,提高聚類效率,。實驗結(jié)果表明,該模型在配電網(wǎng)臺區(qū)分類應(yīng)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(xué)習(xí)優(yōu)化算法。深度學(xué)習(xí)采用的是分層的訓(xùn)練機制,它通過小化誤差函數(shù)進(jìn)行分層的無監(jiān)督訓(xùn)練,。首先使用自編碼器在無標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本上分層預(yù)訓(xùn)練得到各層參數(shù),然后使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行微調(diào),從而減少陷入局部極小點的可能性,。另外,引進(jìn)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(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行仿真,通過分析基于自編碼器和填充函數(shù)的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法對每個基準(zhǔn)函數(shù)的收斂速度和搜尋精度評價該算法的優(yōu)劣,。結(jié)果表明優(yōu)化算法成功收斂到全局證了改進(jìn)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(shù)現(xiàn)狀,構(gòu)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(shè)計.借鑒5G二元LDPC碼校驗矩陣的特殊結(jié)構(gòu)并將其擴展至伽羅華域,設(shè)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(fù)雜度.該設(shè)計在Xilinx xc7k325tffg900-2芯片上進(jìn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方法用于硬盤故障預(yù)測。該方法使用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接層設(shè)計了一種可進(jìn)行二次編碼的自編碼器,只需使用正常樣本進(jìn)行訓(xùn)練,通過減小樣本重構(gòu)誤差和潛在向量之間的距離,使模型學(xué)習(xí)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(luò)增強非監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)分類器,泛化能力更強。所以,該非監(jiān)督對抗學(xué)習(xí)方法在硬盤故障預(yù)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(dāng)前發(fā)展趨勢,分析了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)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(guān)機器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)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(guān)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(shè)計了一種數(shù)字化變溫實驗儀。通過步進(jìn)電機驅(qū)動器16細(xì)分后驅(qū)動步進(jìn)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(dǎo)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(jié)果表明:位移精度可達(dá)0. 3μm,測量精度可達(dá)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(fù)用反射電極結(jié)構(gòu)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(chǔ),將單對極與多對極相結(jié)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(fù)用反射電極結(jié)構(gòu),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(jié)構(gòu)更加緊湊,便于小型化,同時動子無需引線,應(yīng)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?dāng)_,保證測量精度。采用PCB技術(shù)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(jié)構(gòu)優(yōu)化,終實驗結(jié)果表明傳感器的測量達(dá)到了.