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朱瑞金; 郭威麟; 龚雪娇;
西藏农牧学院电气工程学院;
林芝 860000;
电能质量; 扰动分类; 稀疏自动编码器; 卷积神经网络;
机译:基于深度卷积神经网络的电能质量扰动分类的新型深度学习方法
机译:使用最大重叠离散小波变换和基于数据挖掘的分类器对电能质量扰动进行定位和分类 ? ce: sup> ce:cross-ref>
机译:支持向量回归和基于规则的分类器比较,用于电能质量扰动的自动分类
机译:基于时间谱图像和深度卷积神经网络的电能质量扰动分类
机译:基于贝叶斯卷积神经网络的分类器,检测组织病理学图像和不确定性量化的乳腺癌
机译:基于希尔伯特变换的智能传感器用于电能质量扰动的检测分类和量化
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机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
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机译:基于卷积神经网络的分类器及其分类方法和训练方法
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