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深度学习在室内定位中的应用研究任务书

 2020-06-26 20:12:08  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

一、研究的意义 人工神经网络是通过对人脑神经元的信息处理机制进行模拟而构建的一种机器学习模型,具有自学习、自适应、高容错性等优势。

但是随着人工神经网络隐藏层的层数增加,梯度弥散现象严重,导致多隐藏层的人工神经网络的优化成为难题。

2006年,hinton等人提出的贪婪逐层无监督预训练策略,使得深度神经网络的训练成为可能,从而开启了深度学习的时代。

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2. 参考文献

[1]王秀美. 深度学习在回归预测中的研究及应用[D].山东农业大学,2017. [2]岳永鹏. 深度无监督学习算法研究[D].西南石油大学,2015. [3]张建明,詹智财,成科扬,詹永照.深度学习的研究与发展[J].江苏大学学报(自然科学版),2015,36(02):191-200. [4]樊恒,徐俊,邓勇,向金海.基于深度学习的人体行为识别[J].武汉大学学报(信息科学版),2016,41(04):492-497. [5]Yun Bai,Zhiqiang Chen,Jingjing Xie,Chuan Li. Daily reservoir inflow forecasting using multiscale deep feature learning with hybrid models[J]. Journal of Hydrology,2016,532. [6]王恒欢. 基于深度学习的图像识别算法研究[D].北京邮电大学,2015. [7]张建华. 基于深度学习的语音识别应用研究[D].北京邮电大学,2015. [8]余滨,李绍滋,徐素霞,纪荣嵘.深度学习:开启大数据时代的钥匙[J].工程研究-跨学科视野中的工程,2014,6(03):233-243. [9]郑毅,朱成璋.基于深度信念网络的PM_(2.5)预测[J].山东大学学报(工学版),2014,44(06):19-25. [10]夏春江,王培良,张媛.基于深度学习的木材含水率预测[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版),2015,35(01):31-35.

3. 毕业设计(论文)进程安排

起讫日期 设计(论文)各阶段工作内容 备 注 2018-01-15~2018-03-01 学习毕业设计相关文件及规章制度,学会利用图书馆查阅电子文献、理解毕业设计题目的含义及实现思想;完成英文文献翻译。

2018-03-02~2018-03-22 学习论文撰写规范,查阅资料,根据任务书要求,撰写开题报告及开题。

2018-03-23~2018-04-05 学习wlan指纹定位法原理并掌握matlab软件的使用。

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