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深度神经网络算法研究及应用

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深度神经网络算法研究及应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-17页
  1.1 背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-15页
  1.3 主要研究内容和研究思路第15页
  1.4 结构安排第15-17页
第2章 深度神经网络理论第17-26页
  2.1 深度信念网模型第17-18页
  2.2 卷积神经网络模型第18页
  2.3 编码器模型第18-25页
    2.3.1 人工神经网络第18-20页
    2.3.2 自动编码器第20-23页
    2.3.3 单层降噪自动编码器第23-25页
    2.3.4 深度降噪自动编码器第25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于压缩感知的深度自动编码器第26-36页
  3.1 压缩感知理论第26页
  3.2 基于压缩感知的自动编码器第26-31页
    3.2.1 单层压缩感知自动编码器第26-28页
    3.2.2 压缩感知的深度自动编码器第28-31页
  3.3 实验及其结果分析第31-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于自适应噪声的边际化深度自动编码器第36-44页
  4.1 边际化深度自动编码器第36-39页
    4.1.1 单层降噪自动编码第36-37页
    4.1.2 单层边际化自动编码器第37-38页
    4.1.3 边际化深度自动编码器第38-39页
  4.2 自适应噪声的边际化深度自动编码器第39-41页
  4.3 实验及其结果分析第41-43页
  4.4 本章小结第43-44页
第5章 基于改进深度神经网络的高速列车车轮磨耗识别第44-58页
  5.1 高速列车车轮轮轨关系第44-46页
    5.1.1 车轮轮对结构第44-45页
    5.1.2 列车轮轨接触状态及影响第45-46页
  5.2 高速列车车轮踏面磨耗实测磨耗数据分析第46-57页
    5.2.1 实测数据第46-47页
    5.2.2 车轮磨耗振动数据分析及结果第47-57页
  5.3 本章小结第57-58页
总结与展望第58-60页
论文主要工作总结第58-59页
有待研究的问题第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间发表的学术论文、专利和参与的项目第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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