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吴志宇;
西南交通大学;
深度学习; 稀疏化; 电能质量; 扰动识别;
机译:基于双向GRU的组合电能质量扰动类型识别和时间定位的序列到深度学习架构
机译:使用改进的S变换和并行堆栈稀疏自动编码器的电能质量扰动识别
机译:基于深度学习的稀疏自动编码器框架在结构损伤识别中的开发与应用
机译:基于长短期记忆和滑动时间窗的电能质量扰动类型识别和时间定位的深度学习方法
机译:使用特征选择,基于字典的稀疏编码和深度学习减少步态识别的协变量因素。
机译:基于稀疏正则化机电阻抗技术的板结构损坏识别
机译:基于深度学习的稀疏自动化器框架的结构与应用,用于结构损伤识别
机译:DCL系统使用深度学习方法进行陆基或船舶实时识别和海洋哺乳动物的本地化。
机译:基于时间和空间归一化的基于深度学习的实时3D手势识别系统及方法
机译:基于PQVIEW数据源的电能质量扰动类型识别方法
机译:利用信标和多点联合分析过程的认知空间组成以及基于深度学习的个性化组件识别方法
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