针对语音情感识别中的特征提取问题,通过多层深度信念网络(DBN)自动提取语音信号中的情感特征,把连续多帧的语音拼接在一起,形成一个高维抽象特征,将深度信念网络训练好的特征作为极限学习机(ELM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别系统。实验结果表明,在CASIA情感语音数据库中,本方法优于其他情感识别方法。
2023-11-05 16:02:34
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文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。
2022-12-29 16:18:38
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近年来，深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术，而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据，且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求，而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈，成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发，介绍了其发展现状。其次，具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次，对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后，探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。
2022-07-21 12:28:15
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硕士研究生组会的相关汇报，基于参数优化深度信念网络的齿轮故障程度检测-基于SSA算法
2022-07-01 12:06:01
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基于DBN-ELM深度信念网络的在线序贯极限学习机的数据分类仿真，matlab2021a仿真测试
2022-04-25 20:07:22
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随着我们周边生活信息化，自动化的不断加深，监控摄像头已经变得随处可见，有些地方还出现了基于指纹和人脸识别的门禁系统。在这些系统中人脸识别技术都有重要的应用，人脸识别是生物特征识别的一个重要部分，是一‘门涵盖ｊ，计算机，图像处理，信号处理，模式识别，心理学等多种学科的技术。虽然人脸识别的研究以有很长的历史但仍有极高的研究价值。
2022-04-24 15:07:05
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2022-03-28 15:44:21
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