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基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型: 收藏
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引用; 《自动化技术与应用》2023年第5期42卷 89-91,169页; 作者：隆峻陈佐瓒玉林师范学院广西玉林537000; 针对传统辨识模型存在的耗时长、误差大的问题,本文研究了基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型。应用卷积神经网络模型对数据样本展开分类,应用深度置信网络模型对分类结果实施反馈微调。在此基础上,设计网络训练和数据聚类过程...; 针对传统辨识模型存在的耗时长、误差大的问题,本文研究了基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型。应用卷积神经网络模型对数据样本展开分类,应用深度置信网络模型对分类结果实施反馈微调。在此基础上,设计网络训练和数据聚类过程,通过设置最佳阈值来保证聚类稳定性和辨识精度,从而实现对信息传输过程中不良数据的有效辨识。实验结果表明相比于传统模型,该模型的辨识过程耗时较少,且辨识误差更低,证明其具有更高的应用价值。; 来源：详细信息评论

提高产品装配联接图分解效率的算法研究: 收藏
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引用; 《玉林师范学院学报》2008年第3期29卷 50-55页; 作者：梁勇强隆峻刘峰玉林师范学院职业技术学院副教授硕士广西玉林537000 玉林师范学院物理和信息科学系高级工程师广西玉林537000; 割集生成算法和子图过滤算法是基于割集的装配序列规划的基础,本文通过分析不同基本割集组合之间的关系,设计了更合理的割集生成算法,同时还引进了有序二叉决策图OBDD表示子图集合,设计了更高效的算法以过滤已分解的子图,从而提高了装...; 割集生成算法和子图过滤算法是基于割集的装配序列规划的基础,本文通过分析不同基本割集组合之间的关系,设计了更合理的割集生成算法,同时还引进了有序二叉决策图OBDD表示子图集合,设计了更高效的算法以过滤已分解的子图,从而提高了装配联接图的分解效率.; 来源：详细信息评论

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