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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

778 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

779 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 电气工程

主题

1 篇 支座振动
1 篇 汽轮机组
1 篇 编码器模型
1 篇 瞬时角速度
1 篇 扭振

机构

21 篇 西安电子科技大学
14 篇 谷歌有限责任公司
14 篇 南京航空航天大学
11 篇 西安交通大学
11 篇 清华大学
10 篇 华中科技大学
9 篇 东南大学
9 篇 四川大学
9 篇 杭州电子科技大学
9 篇 浙江大学
8 篇 湖南大学
8 篇 国家电网有限公司
8 篇 西北工业大学
8 篇 上海交通大学
8 篇 电子科技大学
8 篇 北京工业大学
7 篇 山东大学
7 篇 浙江工业大学
7 篇 哈尔滨工业大学
7 篇 中山大学

作者

12 篇 孔宪光
10 篇 马洪波
10 篇 王奇斌
9 篇 王凯
6 篇 赵文博
6 篇 肖清
6 篇 许程冲
6 篇 张磊
5 篇 关东海
5 篇 袁伟伟
5 篇 王勇
5 篇 陈亮
4 篇 郭尧
4 篇 刘凯
4 篇 王风宇
4 篇 常建涛
4 篇 陈兵
4 篇 曾群生
4 篇 陈佳捷
4 篇 孔健

语言

779 篇 中文

检索条件"主题词=编码器模型"

共 779 条记录，以下是71-80 订阅

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详细简洁

排序：

智慧大屏应用于内容智能推荐的方法、系统和电子设备

智慧大屏应用于内容智能推荐的方法、系统和电子设备

引用

作者：车柯卢姿萍 518000 广东省深圳市南山区粤海街道琼宇路3号特发信息科技大厦1206室

本申请公开了一种智慧大屏应用于内容智能推荐的方法、系统和电子设备。所述方法使用基于上下文的编码器模型分别对智慧屏与智能设备的交互数据、智慧屏与用户的交互数据以及推荐主题进行基于全局的高维语义编码。然后，通过分别将所述... 详细信息

标准号: CN114625779A

本申请公开了一种智慧大屏应用于内容智能推荐的方法、系统和电子设备。所述方法使用基于上下文的编码器模型分别对智慧屏与智能设备的交互数据、智慧屏与用户的交互数据以及推荐主题进行基于全局的高维语义编码。然后，通过分别将所述交互数据作为内容，将所述推荐标签作为主题，可以基于内容特征与主题特征之间的相似性来计算偏好因数，从而以所述主题为中介有效地融合两方面的交互数据，提高了所述交互数据在高维特征层面上的融合性。并且，进一步基于偏好因数来计算响应性指数，可以有效地表示所述两方面的交互数据特征相对于彼此的响应性特征，以提高两方面的特征在分类应用中的可协调性。这样，能够提高广告或视频内容的推荐的精准度和有效性。

关键词：交互数据因数响应性有效地高维偏好编码器模型电子设备方法使用内容特征视频内容语义编码智能设备智能推荐主题特征精准度融合性协调性大屏应用标签融合分类中介广告全局申请

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一种利用重构SERS光谱快速识别目标物的方法

一种利用重构SERS光谱快速识别目标物的方法

引用

作者：陈志斌陈赵懿王正军赵晔 050000 河北省石家庄市北新街169号

本发明涉及一种利用重构SERS光谱快速识别目标物的方法。该方法通过建立深度卷积自编码器网络模型，首先利用目标物的SERS光谱数据进行对自编码器模型进行训练，而后对采集的待测物复杂SERS光谱进行重构，最后将重构的SERS光谱与目标物S... 详细信息

标准号: CN115420726A

本发明涉及一种利用重构SERS光谱快速识别目标物的方法。该方法通过建立深度卷积自编码器网络模型，首先利用目标物的SERS光谱数据进行对自编码器模型进行训练，而后对采集的待测物复杂SERS光谱进行重构，最后将重构的SERS光谱与目标物SERS光谱进行匹配，根据相似度最大值判断待测物中是否存在目标物。本发明有效屏蔽了其他杂物光谱信息，可消除其他物质SERS信号的影响，减少了测量环境变化带来的影响，具有抗干扰能力强、判别准确等优点，特别适合用于从复杂拉曼光谱中识别目标成分，具有较高的查准率和抗干扰能力。

关键词：目标物光谱抗干扰能力待测物重构编码器模型最大值判断光谱数据光谱信息环境变化快速识别拉曼光谱网络模型有效屏蔽编码器查准率相似度重构的卷积匹配杂物测量采集

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印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统

印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统

引用

作者：高宗田乐乐马雅奇陈高陈枫 519031 广东省珠海市横琴新区汇通三路108号办公608

本申请提供了一种印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统，该方法包括：建立自编码器模型，自编码器模型包括编码器和解码器；采用多个字符图像对自编码器模型迭代训练，直至本次迭代的损失函数值与上一次迭代的损失函数值小于第一预... 详细信息

标准号: CN117314856A

本申请提供了一种印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统，该方法包括：建立自编码器模型，自编码器模型包括编码器和解码器；采用多个字符图像对自编码器模型迭代训练，直至本次迭代的损失函数值与上一次迭代的损失函数值小于第一预定阈值为止，将本次迭代的编码器确定为一次优化编码器；将一次优化编码器进行对比学习，得到二次优化编码器，使得二次优化编码器输出的特征向量包含字符图像的印刷缺陷的信息；将待测图像和模板图像分别输入二次优化编码器，得到第一特征向量和第二特征向量；在第一特征向量和第二特征向量的余弦距离小于第二预定阈值的情况下，确定待测图像存在印刷缺陷，解决了现有技术中印刷缺陷的检测方法费时费力的问题。

关键词：编码器特征向量编码器模型二次优化迭代印刷待测图像损失函数字符图像解码器编码器输出迭代训练检测装置模板图像印刷系统余弦距离检测优化费力申请学习

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磁盘故障检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

磁盘故障检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

引用

作者：陈静静汪勋高娜孙华锦 250101 山东省济南市自由贸易试验区济南片区浪潮路1036号浪潮科技园S01楼35层

本申请公开了一种磁盘故障检测方法，包括：对目标磁盘进行参数采集，获得磁盘参数；利用预设自编码器模型对所述磁盘参数进行降维处理，获得降维参数；根据所述目标磁盘的当前运行状态确定目标检测模型；利用所述目标检测模型对所述降... 详细信息

标准号: CN116594800A

本申请公开了一种磁盘故障检测方法，包括：对目标磁盘进行参数采集，获得磁盘参数；利用预设自编码器模型对所述磁盘参数进行降维处理，获得降维参数；根据所述目标磁盘的当前运行状态确定目标检测模型；利用所述目标检测模型对所述降维参数进行检测，获得检测结果。应用本申请所提供的技术方案，可以实现更为准确高效的磁盘故障检测。本申请还公开了一种磁盘故障检测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，同样具有上述技术效果。

关键词：磁盘故障磁盘参数目标磁盘目标检测降维检测申请计算机可读存储介质编码器模型参数采集电子设备技术效果检测结果检测装置降维处理运行状态预设应用

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基于进化LSTM自编码器的电池健康状态估计方法

基于进化LSTM自编码器的电池健康状态估计方法

引用

作者：蔡磊李俊欣金海燕崔宁敏董浩伟韩洁 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

本发明公开的一种基于进化LSTM自编码器的电池健康状态估计方法，具体为：采集锂电池当前容量数据得到一个容量矩阵，采集锂电池实时电压数据得到一个电压矩阵，将电压矩阵划分为训练数据集和测试数据集；建立LSTM自编码器模型；基于训... 详细信息

标准号: CN113917334B

本发明公开的一种基于进化LSTM自编码器的电池健康状态估计方法，具体为：采集锂电池当前容量数据得到一个容量矩阵，采集锂电池实时电压数据得到一个电压矩阵，将电压矩阵划分为训练数据集和测试数据集；建立LSTM自编码器模型；基于训练数据集和测试数据集，采用NSGA‑II算法，优化LSTM自编码器模型的超参数；对归一化电压矩阵P仅经过LSTMEncoder层实现特征提取，将电压特征划分为训练特征集和测试特征集；基于训练特征集，用高斯过程回归建立一个锂电池容量预测模型。本发明方法通过构建进化自编码器模型对多维电压数据进行电压特征提取，解决了电池健康状态估计中特征难以构建的问题。

关键词：编码器模型特征集电池健康状态测试数据集训练数据集电压矩阵电压特征锂电池构建进化采集矩阵高斯过程回归归一化电压锂电池容量电压数据容量矩阵容量数据实时电压特征提取预测模型编码器多维算法测试优化

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一种基于毫米波雷达的深度学习细粒度材质识别方法

一种基于毫米波雷达的深度学习细粒度材质识别方法

引用

作者：耿国华左嘉毅李康刘阳洋秦钰林邹林波刘鑫达 710069 陕西省西安市太白北路229号

本发明公开了一种基于毫米波雷达的深度学习细粒度材质识别方法，包括如下步骤：1、构建基于深度学习网络模型的细粒度材质识别系统RF‑MID，包括数据重组模块、信号预处理模块、材料特征提取模块和分类器模块；2、数据重组模块将毫米波... 详细信息

标准号: CN118072174A

本发明公开了一种基于毫米波雷达的深度学习细粒度材质识别方法，包括如下步骤：1、构建基于深度学习网络模型的细粒度材质识别系统RF‑MID，包括数据重组模块、信号预处理模块、材料特征提取模块和分类器模块；2、数据重组模块将毫米波雷达接收到的反射信号重组为三维数据块；3、信号预处理模块采用变分自编码器模型对输入的三维数据块进行预处理去噪；4、材料特征提取模块利用三维复值膨胀卷积网络从预处理后三维数据块提取高维特征信息，生成表征材质差异的特征图；5、分类器模块对提取的特征图进行压缩，得到用于输出材料类别分数的一维材质类别特征，从而对细粒度材质进行识别，能够准确高效地识别多种不同形状物料的细粒度材质。

关键词：细粒度三维数据块信号预处理模块预处理数据重组模块分类器模块毫米波雷达材料特征材质识别提取模块特征图编码器模型材质差异反射信号类别分数类别特征输出材料特征信息网络模型形状物料高维构建卷积去噪三维膨胀学习压缩网络

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一种基于原型对比学习的跨域遥感图像分类方法

一种基于原型对比学习的跨域遥感图像分类方法

引用

作者：庄胤张心怡陈禾张桐陈亮 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开了一种基于原型对比学习的跨域遥感图像分类方法，包括：构建域适应网络，在目标域上对自编码器进行无标注的自监督预训练，得到自编码器模型参数；将自编码器模型参数加载到自编码器中，将目标域数据输入到所述编码器中，利... 详细信息

标准号: CN117274701A

本发明公开了一种基于原型对比学习的跨域遥感图像分类方法，包括：构建域适应网络，在目标域上对自编码器进行无标注的自监督预训练，得到自编码器模型参数；将自编码器模型参数加载到自编码器中，将目标域数据输入到所述编码器中，利用伪标签细化策略得到目标域的细化伪标签；利用所述编码器对源域图像进行编码，利用所述自编码器对目标域图像进行掩码图像建模，基于源域的标签和所述目标域的细化伪标签构建源域和目标域的原型库，并利用所述原型对比学习模块对齐源域和目标域的每个类别的原型；以及基于数据构建总体目标损失函数，并优化总体目标损失函数来迭代训练域适应网络。本发明能提高类别的判别能力，提升对于无标注数据目标域的分类精度。

关键词：目标域编码器源域细化原型编码器模型损失函数标签标注遥感图像分类图像标签构建参数加载迭代训练数据构建数据目标学习模块掩码图像对齐原型库构建建模跨域网络分类优化监督学习

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一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法

一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法

引用

作者：唐裕峰靳标张贞凯练柱先魏雪云 212003 江苏省镇江市京口区梦溪路2号

本发明公开了一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法，包括：对获得雷达和AIS数据进行预处理；通过去噪自编码器模型进行去噪处理；构造航迹和场景数据；利用多层神经网络建立航迹特征提取模块；利用三维卷积神经网络建立场景特征... 详细信息

标准号: CN115754954A

本发明公开了一种应用于雷达与AIS航迹关联的特征融合方法，包括：对获得雷达和AIS数据进行预处理；通过去噪自编码器模型进行去噪处理；构造航迹和场景数据；利用多层神经网络建立航迹特征提取模块；利用三维卷积神经网络建立场景特征提取模块；利用Concat层在通道维度对提取的航迹和场景特征进行融合；基于融合后的特征，通过全连接层和Sigmoid激活函数完成航迹分类任务。本发明通过深度学习将航迹和场景特征结合起来，并利用自编码器抑制噪声，提高了多场景下的雷达和AIS航迹关联精度，解决了传统关联方法仅利用航迹特征，关联精度低，场景适应性差的问题，保证了良好的关联效果。

关键词：航迹场景特征关联雷达去噪预处理多层神经网络卷积神经网络特征提取模块场景编码器模型场景数据关联效果激活函数特征融合提取模块编码器连接层融合维度噪声三维分类应用保证学习

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一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统

一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统

引用

作者：高瑞张道良于娜谯旭刘治平 250061 山东省济南市历下区经十路17923号

本发明提出了一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统，涉及生物信息学领域，对获取的空间转录组数据进行预处理，得到由图像特征、基因表达数据和邻接矩阵组成的正样本数据，属于同一个细胞的图像特征和基因表达数据存在对应关系... 详细信息

标准号: CN115732034A

本发明提出了一种空间转录组细胞表达模式的识别方法及系统，涉及生物信息学领域，对获取的空间转录组数据进行预处理，得到由图像特征、基因表达数据和邻接矩阵组成的正样本数据，属于同一个细胞的图像特征和基因表达数据存在对应关系；对正样本数据中图像特征和基因表达数据进行随机调整，得到负样本数据；构建图自编码器模型，用正样本数据和负样本数据对图自编码器模型进行训练；将待识别的样本数据输入到训练好的图自编码器模型中，得到最终识别的细胞类型；本发明构建图自编码器，充分利用空间转录组学中的多模态信息，实现空间转录组学的细胞模式识别，并改善扩展性和可操作性，提高组织切片中的细胞表达模式的识别精度和可靠性。

关键词：转录组基因表达数据编码器模型图像特征细胞表达样本数据负样本正样本构建预处理生物信息学领域多模态信息邻接矩阵细胞类型细胞模式组织切片扩展性编码器对正细胞

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一种基于卷积去噪自编码器的碳纤维原丝监测数据预处理方法

一种基于卷积去噪自编码器的碳纤维原丝监测数据预处理方法

引用

作者：严俊伟高根源娄平刘泉周祖德 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

本发明公开了一种基于卷积去噪自编码器的碳纤维原丝监测数据预处理方法，包括以下步骤：1)采集碳纤维原丝生产监测数据，并将数据按照时间顺序和工艺顺序整理成数据集；2)选取数据集中无缺失的样本，作为目标数据集；对目标数据集进行... 详细信息

标准号: CN111046080A

本发明公开了一种基于卷积去噪自编码器的碳纤维原丝监测数据预处理方法，包括以下步骤：1)采集碳纤维原丝生产监测数据，并将数据按照时间顺序和工艺顺序整理成数据集；2)选取数据集中无缺失的样本，作为目标数据集；对目标数据集进行随机缺失操作，获得训练数据集；3)建立卷积去噪自编码器模型，并利用步骤2)中保存的训练数据集和目标数据集对模型进行训练；4)利用步骤3)训练好的卷积去噪自编码器模型对待处理的原丝监测数据进行预处理。本发明通过设计一种基于卷积去噪自编码器的碳纤维原丝监测数据预处理方法，解决碳纤维监测数据中存在的缺失和离群点问题，能够快速完成碳纤维监测数据的预处理。

关键词：监测数据预处理卷积去噪碳纤维原丝目标数据编码器模型训练数据集编码器碳纤维生产监测时间顺序数据集中随机缺失数据集原丝样本采集保存

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