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基于深度学习的水下信息处理方法研究书籍详细信息

  • ISBN：9787512434769
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：暂无出版时间
  • 页数：158
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内容简介：

本书以深度学习相关理论为主要研究方法,通过对声呐获取的水下声信号信息数据和水下声呐成像的图像信息数据进行处理,探讨了基于堆叠式卷积稀疏降噪自编码器的水下异构信息数据降噪方法、基于多维特征的深度学习水下声信号目标分类识别方法、基于 CWGAN GP&DR的改进 CNN水下声呐图像分类方法和基于类意识领域自适应的水下声呐图像无监督分类方法,为充分利用海洋信息数据提供了重要的理论研究基础和技术实践经验。 本书内容翔实,自成一体,可作为计算机科学与技术、水声工程、智能科学与工程等领域研究的重要参考书,也可作为相关科学领域的研究参考。

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其它内容：

书籍介绍

本书以深度学习相关理论为主要研究方法,通过对声呐获取的水下声信号信息数据和水下声呐成像的图像信息数据进行处理,探讨了基于堆叠式卷积稀疏降噪自编码器的水下异构信息数据降噪方法、基于多维特征的深度学习水下声信号目标分类识别方法、基于 CWGAN GP&DR的改进 CNN水下声呐图像分类方法和基于类意识领域自适应的水下声呐图像无监督分类方法,为充分利用海洋信息数据提供了重要的理论研究基础和技术实践经验。 本书内容翔实,自成一体,可作为计算机科学与技术、水声工程、智能科学与工程等领域研究的重要参考书,也可作为相关科学领域的研究参考。

书籍真实打分

  • 故事情节：4分

  • 人物塑造：7分

  • 主题深度：4分

  • 文字风格：9分

  • 语言运用：7分

  • 文笔流畅：3分

  • 思想传递：3分

  • 知识深度：4分

  • 知识广度：6分

  • 实用性：9分

  • 章节划分：3分

  • 结构布局：5分

  • 新颖与独特：3分

  • 情感共鸣：7分

  • 引人入胜：5分

  • 现实相关：7分

  • 沉浸感：3分

  • 事实准确性：3分

  • 文化贡献：4分

网站评分

  • 书籍多样性：8分

  • 书籍信息完全性：7分

  • 网站更新速度：6分

  • 使用便利性：5分

  • 书籍清晰度：8分

  • 书籍格式兼容性：8分

  • 是否包含广告：7分

  • 加载速度：8分

  • 安全性：7分

  • 稳定性：8分

  • 搜索功能：5分

  • 下载便捷性：5分

下载点评

  • 图文清晰(402+)
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  • 引人入胜(411+)
  • 内容齐全(470+)

下载评价

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ISBN：9787512434769
出版社：暂无出版社
出版日期：暂无出版时间
作者：暂无作者
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