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基于深度学习的多源空间数据融合技术在实景三维建模中的应用研究
工程建设随着城市化进程的加快，实景三维建模在城市管理、环境监测和基础设施管理等领域的应用日益广泛。深度学习技术支撑下，多源空间数据的融合，为实景三维建模带来了创新的解决方案。文中首先对多源空间数据的特性进行了详细分析，并探讨了其在三维建模领域中的应用需求。随后，重点讨论了深度学习技术在数据处理、特征抽取以及模型改进等方面的显著优势。探讨了多种深度学习模型在处理多源数据融合任务中的具体应用，并通过具体案例分析，展示了这些模型在实景三维建模领域的有效性和明显优势。最后，针对目前技术应用所面临的难题 ...
伟超 孙
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智能科学与技术学报, 2022 作为一种前馈神经网络，宽度学习系统因其精度高、训练速度快且能有效代替深度学习方法而备受研究者的关注。然而，宽度学习系统存在对网络中的特征节点个数比较敏感且求伪逆方式易使模型出现过拟合等问题。为此，在宽度学习系统中引入贝叶斯推断和图正则化。一方面，通过引入先验知识进行贝叶斯学习可以有效提高权重的稀疏性，提高模型的稳定性；另一方面，加入图正则化可充分考虑数据内在的图信息，进一步提高模型的泛化能力。在UCI数据集和NORB数据集上对所提模型进行性能评估，实验结果表明 ...
段俊伟 +4 more
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RGB-D object recognition algorithm based on improved double stream convolution recursive neural network [PDF]
, 2021 An algorithm (Re-CRNN) of image processing is proposed using RGB-D object recognition, which is improved based on a double stream convolutional recursive neural network, in order to improve the accuracy of object recognition.
Lazovik, Alexander +4 more
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智能科学与技术学报, 2023 脑卒中病灶自动分割方法成为近几年的研究热点。为了全面研究用于MRI脑卒中病灶分割的深度学习方法的现状，针对脑卒中治疗的临床问题，进一步阐述了基于深度学习的病灶分割的研究背景及其挑战性，并介绍脑卒中病灶分割的常用公共数据集（ISLES和ATLAS）。然后，重点阐述了基于深度学习的脑卒中病灶分割方法的创新与进展，从网络结构、训练策略、损失函数这3个角度对研究进展进行了归纳，并且对比了各种方法的优缺点。最后，讨论了该研究存在的困难和挑战以及未来的发展趋势。
余唯一, 陈涛, 张军平, 单洪明
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智能科学与技术学报, 2023 针对蜂窝车联网系统中不同优先级业务的边路资源自主选择分配，分析了基于参考信号能量的自主选择算法流程，设计了能量门限方程；针对能量方程参数估计问题，将基于能量的自主选择算法与深度Q学习算法结合，通过有限次算法迭代得到能量门限方程的最优参数值。仿真结果表明，基于深度Q学习的边路资源分配算法可以满足不同优先级车联网业务的边路资源需求，同时提高系统分组接收率。
许辉
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Deep Learning-assisted Accurate Defect Reconstruction Using Ultrasonic Guided Waves:一种基于深度学习的超声导波缺陷重构方法 [PDF]
, 2020 Ultrasonic guided wave technology has played a significant role in the field of nondestructive testing due to its advantages of high propagation efficiency and low energy consumption.
Da, Y. +5 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023 提出了一种新颖的广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法。首先，基于多层感知器（multilayer perceptron，MLP）和残差网络，直接学习深度点特征。其次，计算点云的近似测地线距离，并对其进行特征分解，建立特征嵌入空间，引入注意力机制，有效学习广义基函数表示。再次，结合点特征与广义基函数生成三维形状的深度特征表示。最后，建立无监督的函数映射网络框架，获取形状之间的密集对应表示。提出的三元正则优化机制，联合重构损失、特征损失和形状匹配的距离损失 ...
窦丰(DOU Feng) +6 more
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