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移动终端身份认证的深度信念网络模型
被引量：
5
1
作者
孙子文
张义超
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019年第3期34-42,共9页
文章针对移动终端面临的信息安全问题,建立了移动终端身份认证的深度信念网络模型。利用触摸屏传感器采集用户原始触摸手势数据序列,经数据预处理后提取手势特征并传入深度信念网络模型;选用逐层贪婪算法进行无监督的预训练,再经反向传...
文章针对移动终端面临的信息安全问题,建立了移动终端身份认证的深度信念网络模型。利用触摸屏传感器采集用户原始触摸手势数据序列,经数据预处理后提取手势特征并传入深度信念网络模型;选用逐层贪婪算法进行无监督的预训练,再经反向传播算法进行有监督微调后固定模型参数;将测试手势特征数据作为模型输入层数据,经模型计算后得到输出层数据,由Softmax分类器对输出数据分类,认证用户身份。仿真实验结果表明,与连续隐马尔可夫模型、反向传播算法相比,文中深度信念网络模型能达到较低的错误率,明显提高认证的准确性。
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关键词
深度信念网络模型
逐层贪婪算法
反向传播算法
Softmax分类器
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职称材料
采用深度信念网络的语音转换方法
被引量：
2
2
作者
王民
黄斐
+2 位作者
刘利
卫铭斐
王明明
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第15期168-171,216,共5页
对说话人语音个性特征信息的表征和提取进行了深入研究,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Nets,DBN)的语音转换方法。分别用提取出的源说话人和目标说话人语音频谱参数来训练DBN,分别得到其在高阶空间的语音个性特征表征;通过人...
对说话人语音个性特征信息的表征和提取进行了深入研究,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Nets,DBN)的语音转换方法。分别用提取出的源说话人和目标说话人语音频谱参数来训练DBN,分别得到其在高阶空间的语音个性特征表征;通过人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)来连接这两个高阶空间并进行特征转换;使用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到转换后语音频谱参数,合成转换语音。实验结果表明,与传统的基于GMM方法相比,该方法效果更好,转换语音音质和相似度同目标语音更接近。
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关键词
语音转换
语音个性特征
深度信念网络模型
高阶空间
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职称材料
基于深度信念网络的语音服务文本分类
被引量：
8
3
作者
周世超
张沪寅
杨冰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第21期157-161,共5页
在线人工语音服务已经在各种商业活动中展开,为了提供更好的客户服务就必须对语音服务质量进行有效的评估。目的就是将人工语音服务利用语音识别技术转化为文本,再进行有效的分类评估。常用文本分类模型有朴素贝叶斯、KNN、BP神经网络...
在线人工语音服务已经在各种商业活动中展开,为了提供更好的客户服务就必须对语音服务质量进行有效的评估。目的就是将人工语音服务利用语音识别技术转化为文本,再进行有效的分类评估。常用文本分类模型有朴素贝叶斯、KNN、BP神经网络、支持向量机等模型,这些模型比较依赖于语音文本预处理后的特征表示,并且容易出现维数灾难、局部最优、训练时间长问题。而深度信念网络模型(DBN)可以从文本预处理后的特征表示中学习到更具有本质含义的特征表示,便于分类器分类,且避免以上模型的不足。在人工服务语音文本化后,通过深度信念网络模型转换特征表示再进行分类,最终的分类效果比上述分类模型直接利用文本的特征表示进行分类效果略微提高。
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关键词
特征
分类
语音
深度信念网络模型
(DBN)
受限玻尔兹曼机(RBM)
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职称材料
深度学习模型在医院财务预测中的应用
被引量：
5
4
作者
姜玉婵
蔡岩
《微型电脑应用》
2021年第4期49-52,共4页
为了对医疗机构的可持续性经营能力进行高效、准确的监管与预警,提出将先进的深度学习模型应用于医院财务预测中,以便为决策者提供有价值的参考信息。首先,对医院财务系统中的数据进行解析与提取,并通过归一化和特征选择进行数据样本预...
为了对医疗机构的可持续性经营能力进行高效、准确的监管与预警,提出将先进的深度学习模型应用于医院财务预测中,以便为决策者提供有价值的参考信息。首先,对医院财务系统中的数据进行解析与提取,并通过归一化和特征选择进行数据样本预处理;然后利用处理后的数据样本训练深度信念网络,获得网络的相关参数;最后利用深度信念网络模型进行财务预测。与机器学习中的其他方法进行了实验对比。结果表明,在均方根误差和拟合优度两个指标方面,构建的深度信念网络模型具有最佳的数据拟合性能。
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关键词
深度
学习
深度信念网络模型
医疗机构
财务预测
数据拟合
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职称材料
基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法
被引量：
1
5
作者
陈曦
蔡现龙
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2024年第3期503-508,共6页
针对因人脸局部遮挡,导致表情动态特征较难提取和识别问题,提出一种基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法。建立深度信念网络模型,将前一层输出值作为后一层输入值,设计特征堆叠单元,计算可见层中神经元的状态变量分布情况,根据...
针对因人脸局部遮挡,导致表情动态特征较难提取和识别问题,提出一种基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法。建立深度信念网络模型,将前一层输出值作为后一层输入值,设计特征堆叠单元,计算可见层中神经元的状态变量分布情况,根据面部五官间动态关联性,将可见层的状态值作为隐藏层的输入值求得隐藏神经元状态变量。将识别过程分为训练和正向传播2个步骤,输出特征变化规律,在正向传播过程中查找符合规律变化的像素点,求解该像素点权重,同时作为损失函数标准,比对面部多个位置的识别权重,约束识别率,完成人脸局部遮挡表情动态识别。实验数据证明,该方法能降低图像失真和细节丢失,提高图像分辨率,识别率高,针对不同局部遮挡情况均能完成高效识别。
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关键词
深度
学习
表情动态识别
动态关联性
深度信念网络模型
隐藏层
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职称材料
基于CRBM算法的时间序列预测模型研究
被引量：
9
6
作者
周晓莉
张丰
+2 位作者
杜震洪
曹敏杰
刘仁义
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期442-451,共10页
针对受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM(conditional restricted Boltzmann machines)算法以及信念网络(deep belief network,DBN)...
针对受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM(conditional restricted Boltzmann machines)算法以及信念网络(deep belief network,DBN)模型,构建了一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型,并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样,用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值,讨论该模型的深度及参数选取,并与经典的深度学习模型RBM、DAE和浅层学习中的BP神经网络进行对比,实验验证CRBM对于赤潮时序数据的预测拟合度要明显优于其他3种模型,该模型可有效用于赤潮类时序数据的趋势性预测.
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关键词
受限玻尔兹曼机
CRBM
深度
建模
深度信念网络模型
高斯分布
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职称材料
深度学习框架对城市日供水量预测的研究
被引量：
8
7
作者
牟天蔚
蒋白懿
+1 位作者
沈丹玉
赵明
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018年第9期58-62,共5页
供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型。该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行...
供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型。该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行训练,最后利用训练的模型进行预测。以新开河2014—2015年日供水量为训练数据,2016年1月1—7日供水量为测试数据,导入该模型进行预测。依据该测试方法对其后200 d的供水量进行预测,结果表明:该模型用于日供水量预测比深度信念网络模型及传统BP神经网络模型精度高,相对误差均小于5%,是一种有效的方式。
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关键词
深度信念网络模型
深度
学习框架
Symlets小波
日供水量
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职称材料
基于深度学习的多特征融合杂草识别仿真
被引量：
3
8
作者
王子曼
杨学全
《计算机仿真》
北大核心
2023年第8期206-210,共5页
为降低叶片遮挡、光照不均等因素对杂草识别的影响,在深度学习算法的基础上,提出一种多特征融合杂草识别方法。利用光谱照相机获取地面植株图像,将K-means聚类算法与形态学相结合,把绿色植物从背景中分割后再划分叶片,并消除图像中的小...
为降低叶片遮挡、光照不均等因素对杂草识别的影响,在深度学习算法的基础上,提出一种多特征融合杂草识别方法。利用光谱照相机获取地面植株图像,将K-means聚类算法与形态学相结合,把绿色植物从背景中分割后再划分叶片,并消除图像中的小面积干扰点;融合颜色、形态、纹理等图像向量,将多特征输入至深度信念网络模型内,设置最后一层为杂草类别,引入sigmoid函数做回归计算,输出结果即为杂草识别结果。通过仿真对比实验证明,无论背景、光照如何变化,所提方法均能实现精准识别。
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关键词
深度
学习
多特征融合
杂草识别
形态学处理
深度信念网络模型
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职称材料
题名
移动终端身份认证的深度信念网络模型
被引量：
5
1
作者
孙子文
张义超
机构
江南大学物联网工程学院
物联网技术应用教育部工程研究中心
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019年第3期34-42,共9页
基金
国家自然科学基金[61373126]
中央高校基本科研业务费专项资金[JUSRP51510]
江苏省自然科学基金[BK20131107]
文摘
文章针对移动终端面临的信息安全问题,建立了移动终端身份认证的深度信念网络模型。利用触摸屏传感器采集用户原始触摸手势数据序列,经数据预处理后提取手势特征并传入深度信念网络模型;选用逐层贪婪算法进行无监督的预训练,再经反向传播算法进行有监督微调后固定模型参数;将测试手势特征数据作为模型输入层数据,经模型计算后得到输出层数据,由Softmax分类器对输出数据分类,认证用户身份。仿真实验结果表明,与连续隐马尔可夫模型、反向传播算法相比,文中深度信念网络模型能达到较低的错误率,明显提高认证的准确性。
关键词
深度信念网络模型
逐层贪婪算法
反向传播算法
Softmax分类器
Keywords
deep belief network model
layer-by-layer greedy algorithm
back propagation algorithm
Softmax classifier
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
采用深度信念网络的语音转换方法
被引量：
2
2
作者
王民
黄斐
刘利
卫铭斐
王明明
机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第15期168-171,216,共5页
基金
西安市碑林区2014年科技计划项目(No.GX1412)
文摘
对说话人语音个性特征信息的表征和提取进行了深入研究,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Nets,DBN)的语音转换方法。分别用提取出的源说话人和目标说话人语音频谱参数来训练DBN,分别得到其在高阶空间的语音个性特征表征;通过人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)来连接这两个高阶空间并进行特征转换;使用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到转换后语音频谱参数,合成转换语音。实验结果表明,与传统的基于GMM方法相比,该方法效果更好,转换语音音质和相似度同目标语音更接近。
关键词
语音转换
语音个性特征
深度信念网络模型
高阶空间
Keywords
voice conversion
speaker characteristics
deep belief networks
high-order eigen spaces
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
基于深度信念网络的语音服务文本分类
被引量：
8
3
作者
周世超
张沪寅
杨冰
机构
武汉大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第21期157-161,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(No.20130141110022)
武汉市科学技术局项目(No.201302038)
文摘
在线人工语音服务已经在各种商业活动中展开,为了提供更好的客户服务就必须对语音服务质量进行有效的评估。目的就是将人工语音服务利用语音识别技术转化为文本,再进行有效的分类评估。常用文本分类模型有朴素贝叶斯、KNN、BP神经网络、支持向量机等模型,这些模型比较依赖于语音文本预处理后的特征表示,并且容易出现维数灾难、局部最优、训练时间长问题。而深度信念网络模型(DBN)可以从文本预处理后的特征表示中学习到更具有本质含义的特征表示,便于分类器分类,且避免以上模型的不足。在人工服务语音文本化后,通过深度信念网络模型转换特征表示再进行分类,最终的分类效果比上述分类模型直接利用文本的特征表示进行分类效果略微提高。
关键词
特征
分类
语音
深度信念网络模型
(DBN)
受限玻尔兹曼机(RBM)
Keywords
feature
classification
voice
Deep Belief Network model(DBN)
Restricted Boltzmann Machine(RBM)
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度学习模型在医院财务预测中的应用
被引量：
5
4
作者
姜玉婵
蔡岩
机构
衡水市人民医院医保科(城乡结算处)
河北师范大学软件学院
出处
《微型电脑应用》
2021年第4期49-52,共4页
基金
河北省高校青年创新人才类项目(2019HBQNCX032)。
文摘
为了对医疗机构的可持续性经营能力进行高效、准确的监管与预警,提出将先进的深度学习模型应用于医院财务预测中,以便为决策者提供有价值的参考信息。首先,对医院财务系统中的数据进行解析与提取,并通过归一化和特征选择进行数据样本预处理;然后利用处理后的数据样本训练深度信念网络,获得网络的相关参数;最后利用深度信念网络模型进行财务预测。与机器学习中的其他方法进行了实验对比。结果表明,在均方根误差和拟合优度两个指标方面,构建的深度信念网络模型具有最佳的数据拟合性能。
关键词
深度
学习
深度信念网络模型
医疗机构
财务预测
数据拟合
Keywords
deep learning
deep belief network model
medical institutions
financial forecast
data fitting
分类号
TP319.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法
被引量：
1
5
作者
陈曦
蔡现龙
机构
西安明德理工学院信息工程学院
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2024年第3期503-508,共6页
基金
陕西省教育厅科学研究计划基金资助项目(23JK0576)。
文摘
针对因人脸局部遮挡,导致表情动态特征较难提取和识别问题,提出一种基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法。建立深度信念网络模型,将前一层输出值作为后一层输入值,设计特征堆叠单元,计算可见层中神经元的状态变量分布情况,根据面部五官间动态关联性,将可见层的状态值作为隐藏层的输入值求得隐藏神经元状态变量。将识别过程分为训练和正向传播2个步骤,输出特征变化规律,在正向传播过程中查找符合规律变化的像素点,求解该像素点权重,同时作为损失函数标准,比对面部多个位置的识别权重,约束识别率,完成人脸局部遮挡表情动态识别。实验数据证明,该方法能降低图像失真和细节丢失,提高图像分辨率,识别率高,针对不同局部遮挡情况均能完成高效识别。
关键词
深度
学习
表情动态识别
动态关联性
深度信念网络模型
隐藏层
Keywords
deep learning
dynamic facial expression recognition
dynamic relevance
deep belief network model
hide layer
分类号
TP256 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于CRBM算法的时间序列预测模型研究
被引量：
9
6
作者
周晓莉
张丰
杜震洪
曹敏杰
刘仁义
机构
浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室
浙江大学地球科学学院
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期442-451,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(41471313
41101356
+4 种基金
41101371
41171321)
国家科技基础性工作专项(2012FY112300)
海洋公益性行业科研专项经费资助(2015418003
201305012)
文摘
针对受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM(conditional restricted Boltzmann machines)算法以及信念网络(deep belief network,DBN)模型,构建了一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型,并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样,用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值,讨论该模型的深度及参数选取,并与经典的深度学习模型RBM、DAE和浅层学习中的BP神经网络进行对比,实验验证CRBM对于赤潮时序数据的预测拟合度要明显优于其他3种模型,该模型可有效用于赤潮类时序数据的趋势性预测.
关键词
受限玻尔兹曼机
CRBM
深度
建模
深度信念网络模型
高斯分布
Keywords
restricted Boltzmann machines
deep architecture of CRBM
deep belief network model
Gaussian distribution
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
深度学习框架对城市日供水量预测的研究
被引量：
8
7
作者
牟天蔚
蒋白懿
沈丹玉
赵明
机构
沈阳建筑大学市政与环境学院
哈尔滨工业大学市政与环境工程学院
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018年第9期58-62,共5页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07406-003)
文摘
供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型。该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行训练,最后利用训练的模型进行预测。以新开河2014—2015年日供水量为训练数据,2016年1月1—7日供水量为测试数据,导入该模型进行预测。依据该测试方法对其后200 d的供水量进行预测,结果表明:该模型用于日供水量预测比深度信念网络模型及传统BP神经网络模型精度高,相对误差均小于5%,是一种有效的方式。
关键词
深度信念网络模型
深度
学习框架
Symlets小波
日供水量
Keywords
deep belief network model
deep learning framework
Symlets wavelet
daily water supply
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于深度学习的多特征融合杂草识别仿真
被引量：
3
8
作者
王子曼
杨学全
机构
河北农业大学信息科学与技术学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第8期206-210,共5页
文摘
为降低叶片遮挡、光照不均等因素对杂草识别的影响,在深度学习算法的基础上,提出一种多特征融合杂草识别方法。利用光谱照相机获取地面植株图像,将K-means聚类算法与形态学相结合,把绿色植物从背景中分割后再划分叶片,并消除图像中的小面积干扰点;融合颜色、形态、纹理等图像向量,将多特征输入至深度信念网络模型内,设置最后一层为杂草类别,引入sigmoid函数做回归计算,输出结果即为杂草识别结果。通过仿真对比实验证明,无论背景、光照如何变化,所提方法均能实现精准识别。
关键词
深度
学习
多特征融合
杂草识别
形态学处理
深度信念网络模型
Keywords
Deep learning
Multi-feature fusion
Weed detection
Morphological processing
Deep belief network model
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动终端身份认证的深度信念网络模型
孙子文
张义超
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019
5
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职称材料
2
采用深度信念网络的语音转换方法
王民
黄斐
刘利
卫铭斐
王明明
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
2
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职称材料
3
基于深度信念网络的语音服务文本分类
周世超
张沪寅
杨冰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
8
在线阅读
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职称材料
4
深度学习模型在医院财务预测中的应用
姜玉婵
蔡岩
《微型电脑应用》
2021
5
在线阅读
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职称材料
5
基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法
陈曦
蔡现龙
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2024
1
在线阅读
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职称材料
6
基于CRBM算法的时间序列预测模型研究
周晓莉
张丰
杜震洪
曹敏杰
刘仁义
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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职称材料
7
深度学习框架对城市日供水量预测的研究
牟天蔚
蒋白懿
沈丹玉
赵明
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018
8
在线阅读
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职称材料
8
基于深度学习的多特征融合杂草识别仿真
王子曼
杨学全
《计算机仿真》
北大核心
2023
3
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职称材料
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