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,
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。
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