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【中文期刊】 Juncai Jiang Fei Wang 等 《国际灾害风险科学学报（英文版）》 2023年14卷3期 475-487页SCICSCD
【摘要】 In contemporary cities,road collapse is one of the most common disasters.This study proposed a framework for assessing t...
【关键词】 Convolutional neural networks；Data augmentation；Risk assessment；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Chaosheng Tang Wenle Xu 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷6期 3179-3200页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Convolutional Neural Networks(CNNs)have shown remarkable capabilities in extracting local features from images,yet they ...
【关键词】 Convolutional neural networks；Graph convolutional networks；Graph pooling；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Yang Zhang Tianmei Pu 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷2期 991-1002页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 In this work,a three dimensional(3D)convolutional neural network(CNN)model based on image slices of various normal and p...
【关键词】 Vocal folds；Computational fluid dynamics；Machine learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Jiarui Yang Kai Liu 等 《国际灾害风险科学学报（英文版）》 2024年15卷5期 754-768页SCICSCD
【摘要】 Deep learning models demonstrate impressive performance in rapidly predicting urban floods,but there are still limitatio...
【关键词】 Convolutional neural networks；Physical continuity；Rapid prediction；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Orsolya Péterfi Nikolett Kállai-Szabó 等 《药物分析学报（英文版）》 2025年15卷8期 1753-1764页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 In this study,an artificial intelligence-based machine vision system was developed for in-line particle size analysis du...
【关键词】 Machine vision；Convolutional neural networks；In-line monitoring；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王甘红 张子豪 等 《中国全科医学》 2025年28卷9期 1128-1136页ISTICPKUCA
【摘要】 背景 传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求.目的 基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序.方法 2020年1月—2024 年 6 月,采集了两个中药材数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴至境 刘富强 等 《食品科学》 2025年46卷2期 214-221页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 针对樱桃番茄在实际检测中样品数不足的特点,本研究提出一种深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)模型以同时扩充光谱数据及可溶性固形物含量(solu...
【关键词】 樱桃番茄；可溶性固形物含量；可见-近红外漫反射光谱；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 祝志慧 李沃霖 等 《食品科学》 2025年46卷6期 245-253页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型.该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 颜玉洁 俞玥 等 《食品科学》 2025年46卷22期 23-39页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 准确的果蔬品质分析对于保障食品安全、提升消费者满意度以及促进果蔬产业的可持续发展具有重要意义.近年来机器视觉技术在果蔬产业领域得到了广泛应用.传统的机器学习算法在处理机器视觉技术产生大量复杂的图像数据时通常具有局限性,其性能不能满足实际的需...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭磊 魏国辉 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷2期 142-152页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 基于脑电信号的情绪识别在人机交互领域有着重要的作用,但由于脑电信号的时变性(不同时间段的特征可能会显著不同)和多尺度特性(不同时间尺度和空间尺度上展现出不同的特征),现有深度学习方法往往难以全面捕捉和提取脑电信号中与情绪相关的各种特征.为了...
- 概要：
- 方法：
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