基于数据分析与深度神经网络相结合的研究与应用

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信

摘  要：正则化弹性网络是一种强大的深度学习模型，结合线性回归和逻辑回归的特点，可以同时进行特征选择和参数控制，避免了传统正则化的部分局限性。离散傅里叶变换特征提取是一种常用的信号处理方法，可以提取信号中的特定频率的特征，在众多领域都有着广泛的应用。通过弹性网络正则化和加窗离散傅里叶变换的信号分析技术结合，进行了相应的研究和应用。（剩余6512字）

试读结束

目录
monitor