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基于海面更快区域卷积神经网络的导航雷达平面位置指示器图像海面目标检测方法 Research Article
陈小龙,牟效乾,关键,刘宁波,周伟
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第4期 页码 630-643 doi: 10.1631/FITEE.2000611
基于图像的深度学习降雨强度估计方法 Article
尹航, 郑飞飞, 段焕丰, Dragan Savic, Zoran Kapelan
《工程(英文)》 2023年 第21卷 第2期 页码 162-174 doi: 10.1016/j.eng.2021.11.021
关键词: 城市洪水 降雨图像 深度学习模型 卷积神经网络(CNN) 降雨强度
一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article
闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第11期 页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515
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
一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法 Regular Papers
Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第3期 页码 405-413 doi: 10.1631/FITEE.1700413
深度卷积神经网络高效计算研究进展 Review
Jian CHENG, Pei-song WANG, Gang LI, Qing-hao HU, Han-qing LU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期 页码 64-77 doi: 10.1631/FITEE.1700789
关键词: 深度神经网络;加速;压缩;硬件加速器
一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法 Research Papers
Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期 页码 872-884 doi: 10.1631/FITEE.1800520
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。
Aggregated context network for crowd counting
Si-yue Yu, Jian Pu,51174500148@stu.ecnu.edu.cn,jianpu@fudan.edu.cn
《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第11期 页码 1535-1670 doi: 10.1631/FITEE.1900481
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
基于去散射与边缘增强算法的水下图像复原 Research Papers
Pan-wang PAN, Fei YUAN, En CHENG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期 页码 862-871 doi: 10.1631/FITEE.1700744
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
一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法
Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU
期刊论文
一种基于特征模板和CNN-BiLSTM-CRF的网络安全实体识别方法
Ya QIN, Guo-wei SHEN, Wen-bo ZHAO, Yan-ping CHEN, Miao YU, Xin JIN
期刊论文
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Si-yue Yu, Jian Pu,51174500148@stu.ecnu.edu.cn,jianpu@fudan.edu.cn
期刊论文