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可见光波段的深度衍射神经网络 Article
陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第10期 页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032
面向多目标跟踪的关联相似度神经网络学习 Research Articles
马良,钟巧勇,张营营,谢迪,浦世亮
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第9期 页码 1194-1206 doi: 10.1631/FITEE.2000272
关键词: 多目标跟踪;深度神经网络;相似度学习
刘浩 ,柴洪峰 ,孙权 ,云昕 ,李鑫
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第6期 页码 61-79 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.06.011
脉冲神经网络(SNN)是更具生物可解释性的新一代人工神经网络,具有独特的信息编码处理方式、丰富的时空动力学特性、低功耗事件驱动工作模式等优势,近年来受到广泛关注并在医疗健康、工业检测、智能驾驶等方向获得探索性应用本文介绍了SNN的基本要素和学习算法,包括经典的神经元模型、突触可塑性机制、常用的信息编码方式,分析了各 类学习算法的优缺点,总结了主流的SNN软件模拟器、脉冲神经形态硬件的研究情况;细致梳理了SNN在计算机视觉
DAN:一种用于个性化推荐的深度联合神经网络 Research Articles
王旭娜,谭清美
《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第7期 页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236
关键词: 神经网络;深度学习;DAN;推荐
深度三维重建:方法、数据和挑战 Review Article
刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第5期 页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068
将基于神经网络的机器学习方法应用于增材制造——应用现状、当前挑战和未来前景 Review
亓欣波, 陈国锋, 李勇, 程宣, 李长鹏
《工程(英文)》 2019年 第5卷 第4期 页码 721-729 doi: 10.1016/j.eng.2019.04.012
王硕,唐小我
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第4期 页码 65-69
设计虚拟企业跟踪评价指标体系,建立神经网络跟踪评价模型。结果表明,它比传统的方法简便、准确,具有广阔的应用前景。
欧长劲
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第5期 页码 27-32
针对气辅注塑成形的注气压力精确控制要求,设计了具有5层结构的模糊神经网络控制器和控制算法,利用神经网络的学习能力实现对模糊逻辑规则的优化,对系统3段压力控制的仿真 分析,验证了模糊神经网络控制模型的可行性,控制效果良好。
深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article
任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期 页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012
在深度学习(deep learning, DL)算法驱动的数据计算时代,确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近,研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响,但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近,在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。因此有关对抗性攻击和防御技术的研究引起了机器学习和安全领域研究者越来越多的关注。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后,讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。
姜滨,孙丽萍,曹军,周正
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第4期 页码 17-20
用于解决非线性受电弓系统的启发式神经网络计算 Article
Muhammad Asif Zahoor RAJA, Iftikhar AHMAD, Imtiaz KHAN, Muhammed Ibrahem SYAM, Abdul Majid WAZWAZ
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第4期 页码 464-484 doi: 10.1631/FITEE.1500393
孙文胜,林明
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第5期 页码 76-79
杨茂胜,陈跃良,郁大照
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第5期 页码 46-50
用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习,将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比,结果表明,ANN法预测值与实验值吻合得最好最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测,结果发现,在其他参数不变的情况下,不管是双筋条还是三筋条加筋板,剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低,随韧带长度的增加而成线性增加
李宏刚,吕辉,李刚
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第5期 页码 63-65
针对BP神经网络中学习因子取值小、收敛性好但训练时间长,学习因子取值大、权值变化剧烈但可能导致振荡的情况,提出了一种修正学习因子的方法,即给学习因子前加一比例因子,在网络权值调整过程中自动调整学习因子的大小,使网络训练时间短,而且收敛效果较好。
标题 作者 时间 类型 操作
用于解决非线性受电弓系统的启发式神经网络计算
Muhammad Asif Zahoor RAJA, Iftikhar AHMAD, Imtiaz KHAN, Muhammed Ibrahem SYAM, Abdul Majid WAZWAZ
期刊论文