双通道卷积神经网络深度学习方法研究

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双通道卷积神经网络深度学习方法研究

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双通道卷积神经网络深度学习方法研究

论文目录
摘要	第6-7页
Abstract	第7-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 课题研究背景及意义	第10-12页
1.2 国内外发展现状	第12-15页
1.3 本文主要研究工作	第15-16页
1.4 本文组织结构	第16-18页
第二章单通道卷积神经网络模型的研究	第18-37页
2.1 单通道卷积神经网络模型的设计	第18-24页
2.1.1 模型总体结构	第18-19页
2.1.2 特征提取	第19-22页
2.1.3 单池化层	第22-24页
2.1.4 特征分类	第24页
2.2 单通道卷积神经网络模型的训练	第24-28页
2.2.1 前向传播	第24-26页
2.2.2 反向传播	第26-28页
2.3 模型超参数与网络结构的优化	第28-30页
2.3.1 基于Dropout算法的优化	第28页
2.3.2 基于批归一化算法的优化	第28-30页
2.4 实验结果及分析	第30-36页
2.4.1 实验环境及配置	第31-32页
2.4.2 Dropout实验	第32-33页
2.4.3 批归一化实验	第33页
2.4.4 图像识别实验	第33-36页
2.5 本章小结	第36-37页
第三章双通道卷积神经网络模型的研究	第37-67页
3.1 双通道卷积神经网络模型的设计	第37-44页
3.1.1 模型总体结构	第37-39页
3.1.2 特征提取	第39-41页
3.1.3 双池化层	第41-42页
3.1.4 特征分类	第42-44页
3.2 双通道卷积神经网络模型的训练	第44-47页
3.2.1 前向传播	第44-45页
3.2.2 反向传播	第45-47页
3.3 模型超参数与网络结构的优化	第47-52页
3.3.1 基于衰减因子的优化	第47-48页
3.3.2 基于网络结构块的优化	第48-52页
3.4 实验结果及分析	第52-66页
3.4.1 实验环境及配置	第52页
3.4.2 Dropout实验	第52-54页
3.4.3 学习率实验	第54-56页
3.4.4 双池化层实验	第56-57页
3.4.5 衰减因子实验	第57-58页
3.4.6 网络结构块实验	第58-59页
3.4.7 图像识别实验	第59-66页
3.5 本章小结	第66-67页
第四章卷积神经网络在航班延误预测中的应用	第67-76页
4.1 概述	第67-68页
4.2 模型训练流程	第68-70页
4.3 数据介绍及预处理	第70-72页
4.4 模型的网络结构	第72-73页
4.5 航班延误等级划分	第73-74页
4.6 航班延误预测	第74-75页
4.7 本章小结	第75-76页
第五章总结与展望	第76-78页
参考文献	第78-85页
致谢	第85-86页
攻读硕士期间所发表的论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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