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- 基于通道注意力机制的中药饮片图像识别方法
- 基于AlexNet模型的佤语语谱图识别CSTPCD摘要：针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNet模型用于佤语语谱图识别.实验表明,语谱图识别可以有效解决语音识别过程中清、浊音对实验识别结果的干扰,实验准确率达到96％.
- 基于AlexNet模型迁移学习的混凝土砂率的图像检测
- 基于STN与异构卷积滤波器的肝硬化识别北大核心CSCDCSTPCD
- 基于树莓派和视觉图像的钻井振动筛倾角调节系统北大核心CSTPCD
- 融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题,提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型,用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类.首先,由于不锈钢焊缝缺陷数据较为缺乏,通过采用迁移学习对网络前3层冻结,减少网络对输入数据量的要求;对后2层卷积层提取的特征信息批量归一化(batch normalization,BN),以加快网络的收敛速度;并使用带泄露线性整流(leaky rectified linear unit,Le…查看全部>>
- 基于SPWVD和改进AlexNet的复合干扰识别北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对现代电子战电磁环境复杂,复合干扰信号有效特征难提取,识别难度大的问题,提出了一种基于伪平滑魏格纳-威利分布(Smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)和改进AlexNet的复合干扰识别算法.该算法利用SPWVD对复合干扰信号进行时频分析,再利用图像处理技术对时频特征进行降维,最后结合改进的AlexNet模型,采用多个小的卷积核替代大的卷积核,删除全连接层7和局部响应归一化…查看全部>>
- 基于深度学习的仪表类型识别研究
- 基于改进AlexNet模型的断层识别方法北大核心
- 应用深度学习方法的汽车轮毂类型识别北大核心CSTPCD