点击选择搜索分类
荷花书海 -美妆 -基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社

基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社 mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社精美图片

基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社电子书下载地址

》基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社电子书籍版权问题 请点击这里查看《

基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社书籍详细信息

  • ISBN：9787512434769
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2021-04
  • 页数：158
  • 价格：32.80
  • 纸张：胶版纸
  • 装帧：平装-胶订
  • 开本：16开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
  • 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
  • 豆瓣短评：点击查看
  • 豆瓣讨论：点击查看
  • 豆瓣目录：点击查看
  • 读书笔记：点击查看
  • 原文摘录：点击查看

寄语：

新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！

内容简介：

站在新时代的新起点上，我国对海洋的关心。海洋的认知和海洋的经略越来越重视。不断探索海洋、开发海洋资源、发展海洋科学技术，是世界主要大国竞相发展的重要方向，在军事和民用领域具有非常重要的意义和价值，并一定程度上影响着国家的兴衰。水下信息处理方法作为海洋科学技术发展的一个重要方向，是本书介绍的重点。

本书以深度学习相关理论为主要研究方法，通过对声呐获取的水下声信号信息数据和水下声呐成像的图像信息数据进行处理，探讨了基于堆叠式卷积稀疏降噪自编码器的水下异构信息数据降噪方法、基于多维特征的深度学习水下声信号目标分类识别方法、基于CWGAN-GP&DR的改进CNN水下声呐图像分类方法和基于类意识领域自适应的水下声呐图像无监督分类方法，为充分利用海洋信息数据提供了重要的理论研究基础和技术实践经验。

本书内容翔实，自成一体，可作为计算机科学与技术、水声工程、智能科学与工程等领域研究的重要参考书，也可作为相关科学领域的研究参考。

书籍目录：

第1章绪论

1.1水下信息处理方法的意义和价值

1.2国内外研究现状及发展动态

1.2.1水下信息处理技术

1.2.2深度学习在信息处理技术中的应用

本章小结

参考文献

第2章基于堆叠式卷积稀疏降噪自编码器的水下异构信息数据降噪方法

2.1水下信息数据的噪声模型

2.1.1加性高斯白噪声模型

2.1.2乘性散斑噪声模型

2.2模拟水下异构信息数据集

2.2.1模拟水下声信号数据集

2.2.2模拟水下声呐图像数据集

2.2.3异构信息数据进行预处理

2.3堆叠式卷积稀疏降噪自编码器

2.3.1稀疏降噪自编码器

2.3.2堆叠式稀疏降噪自编码器网络

2.3.3卷积神经网络

2.3.4构建堆叠式卷积稀疏降噪自编码器模型

2.4实验结果与分析

2.4.1降噪结果向量处理

2.4.2水下声信号信息数据降噪

2.4.3水下声呐图像信息数据降噪

2.4.4算法运行时间对比实验

本章小结

参考文献

第3章基于多维特征的深度学习水下声信号目标分类识别方法

3.1构建水下声信号目标多维特征向量

3.1.1Gammatone频率倒谱系数算法

3.1.2改进的经验模态分解算法

3.1.3构建多维特征向量

3.2基于多维特征的深度学习分类识别方法

3.2.1高斯混合模型

3.2.2深度神经网络

3.2.3MDNN算法描述

3.2.4MFF-MDNN描述

3.3实验结果与分析

本章小结

参考文献

第4章基于CWGAN-GP&DR的改进CNN水下声呐图像分类方法

4.1生成对抗网络模型

4.1.1生成器

4.1.2判别器

4.1.3损失函数

4.1.4训练过程

4.2基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络模型

4.3基于条件生成对抗网络模型

4.4支持向量机算法

4.5基于CWGAN-GP&DR的改进CNN分类方法

4.5.1构建CWGAN-GP&DR网络模型

4.5.2改进的卷积神经网络

4.5.3CWGAN-GP&DR的改进CNN算法描述

4.6实验结果与分析

本章小结

参考文献

第5章基于类意识领域自适应的水下声呐图像无监督分类方法

5.1无监督领域自适应

5.2数据集的构建

5.3基于残差网络的迁移学习无监督分类方法

5.4基于深度聚类网络的无监督分类方法

5.5对抗自编码器

5.6构建基于类意识领域自适应的无监督分类网络模型

5.7CCUDA网络模型的泛化界

5.7.1泛化界基础理论

5.7.2CCUDA网络模型的泛化上界

5.7.3CCUDA网络模型的领域自适应泛化上界

5.8实验结果与分析

本章小结

参考文献

作者介绍：

暂无相关内容，正在全力查找中

出版社信息：

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

书籍摘录：

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读/听书/购买/PDF下载地址：

在线阅读地址：基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社在线阅读

在线听书地址：基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社在线收听

在线购买地址：基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社在线购买

原文赏析：

暂无原文赏析，正在全力查找中！

其它内容：

书籍介绍

本书以深度学习相关理论为主要研究方法,通过对声呐获取的水下声信号信息数据和水下声呐成像的图像信息数据进行处理,探讨了基于堆叠式卷积稀疏降噪自编码器的水下异构信息数据降噪方法、基于多维特征的深度学习水下声信号目标分类识别方法、基于 CWGAN GP&DR的改进 CNN水下声呐图像分类方法和基于类意识领域自适应的水下声呐图像无监督分类方法,为充分利用海洋信息数据提供了重要的理论研究基础和技术实践经验。 本书内容翔实,自成一体,可作为计算机科学与技术、水声工程、智能科学与工程等领域研究的重要参考书,也可作为相关科学领域的研究参考。

书籍真实打分

  • 故事情节：9分

  • 人物塑造：6分

  • 主题深度：8分

  • 文字风格：4分

  • 语言运用：8分

  • 文笔流畅：9分

  • 思想传递：3分

  • 知识深度：8分

  • 知识广度：6分

  • 实用性：4分

  • 章节划分：9分

  • 结构布局：8分

  • 新颖与独特：6分

  • 情感共鸣：7分

  • 引人入胜：6分

  • 现实相关：4分

  • 沉浸感：3分

  • 事实准确性：9分

  • 文化贡献：7分

网站评分

  • 书籍多样性：4分

  • 书籍信息完全性：6分

  • 网站更新速度：4分

  • 使用便利性：9分

  • 书籍清晰度：8分

  • 书籍格式兼容性：3分

  • 是否包含广告：6分

  • 加载速度：6分

  • 安全性：9分

  • 稳定性：7分

  • 搜索功能：9分

  • 下载便捷性：7分

下载点评

  • 体验满分(156+)
  • 品质不错(549+)
  • 图书多(171+)
  • 服务好(224+)
  • 藏书馆(220+)
  • 少量广告(60+)
  • 体验好(514+)
  • 五星好评(276+)
  • 目录完整(82+)
  • 快捷(99+)

下载评价

  • 网友 后***之：

    强烈推荐！无论下载速度还是书籍内容都没话说 真的很良心！

  • 网友 敖***菡：

    是个好网站，很便捷

  • 网友 寇***音：

    好，真的挺使用的！

  • 网友 堵***洁：

    好用，支持

  • 网友 印***文：

    我很喜欢这种风格样式。

  • 网友 冯***卉：

    听说内置一千多万的书籍，不知道真假的

  • 网友 宫***凡：

    一般般，只能说收费的比免费的强不少。

  • 网友 戈***玉：

    特别棒

  • 网友 宫***玉：

    我说完了。

  • 网友 辛***玮：

    页面不错 整体风格喜欢

  • 网友 冷***洁：

    不错，用着很方便

  • 网友 濮***彤：

    好棒啊！图书很全

  • 网友 扈***洁：

    还不错啊，挺好

  • 网友 薛***玉：

    就是我想要的！！！

  • 网友 国***舒：

    中评，付点钱这里能找到就找到了，找不到别的地方也不一定能找到

  • 网友 权***颜：

    下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的

喜欢"基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社"的人也看了

基于深度学习的水下信息处理方法研究 北京航空航天大学出版社分类索引数据信息

ISBN：9787512434769
出版社：暂无出版社
出版日期：2021-04
作者：暂无作者
TAGS：暂无
随机推荐

© 2009-2025 荷花书海 京ICP备2024085379号

免责声明：本站数据来自互联网公开的数据索引，如果侵犯了您的版权，请点击这里联系删除
对于本站页面标记为“广告、ad” 或非本站域名的链接内容不受本站管控，请自行辨别内容真实性/合法性，本站对此类信息或者链接内容的真实性/合法性不负责任。