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2022-06-16 20:54:54
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基于知识服务的图书馆信息生态系统研究，硕士生图书馆学论文答辩，吉林大学校徽，可用于吉林大学毕业生通用版的论文答辩ppt模板。
2022-05-26 12:20:09
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深度学习音频超分辨率
这是我的数据科学硕士学位论文项目。
抽象的
音频超分辨率是从低频预测给定信号缺少的高频成分的问题。 最近的一些研究表明，通过将音频超分辨率建模为回归任务，深度学习算法能够取得显着效果。 文献中已经提出了各种各样的方法，包括卷积和递归体系结构以捕获音频帧之间的局部和长期依赖性。 此外，一些研究表明，通过利用傅立叶变换操作作为神经网络配置的组成部分，不仅可以在时间上，而且可以在频域上处理输入信号，可以实现显着的改进。 本项目的目的不仅是要研究这些方法，而且要以有原则的方式将它们结合起来，以探索一种新颖的模型架构。
介绍
本文的重点是在受到一些最新技术启发的情况下，实现一种新颖的模型体系结构。 这项工作中大多数提议的方法都源于以下两项研究：
索耶·比恩鲍姆（Sawyer Birnbaum）等。 “临时电影：用特征明智的调制捕获远程序列依赖性”。 于：神经信息处理系统的进展
2022-05-24 13:33:29
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基于BP网络的混沌时间序列预测的研究中北大学硕士论文-基于BP网络的混沌时间序列预测的研究.rar
基于BP网络的混沌时间序列预测的研究
【英文题名】 Research on the Prediction of Chaotic Time Series Based on BP Network
【作者中文名】 李众;
【导师】 王建中;
【学位授予单位】 中北大学;
【学科专业名称】 应用数学
【学位年度】 2008
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中北大学
【网络出版投稿时间】 2008-10-14
【关键词】 BP神经网络; 混沌; 时间序列; 预测;
【英文关键词】 BP network; Chaos; Time Series; Prediction;
【中文摘要】 混沌时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了混沌时间序列的相关理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用Matlab编程验证了其有效性和普适性。论文主要完成4个方面的工作: 1)介绍了混沌时间序列,论述了其可预测性、预测方法以及预测尺度。 2)相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。本文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了相应算法。 3)将BP神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经仿真表明了该方法的有效性,并给出了具体的应用实例。 4)讨论了BP网络参数设定的一般方法和优化参数的方法。
【英文摘要】 The prediction of chaotic time series has very abundant and profound meaning and can be widely applied. With a study on the relevant theory and methods, this paper applies BP neural network in the prediction of chaotic time series and its validity and universality are proved by matlab program. The paper can be summed up into as the following parts: 1)Chaotic time series is introduced and its predictability, methods and scales are mainly discussed as well. 2)Phase space reconstruction is an...
2022-04-13 19:56:57
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2022-04-08 14:04:13
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