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第一部分 理论方法 2

第1章 增强型深度学习神经网络 2

1.1 基于顶层生成深度学习的数据转换方法和系统 2

1.1.1 研究现状 3

1.1.2 基于顶层生成深度学习的数据转换方法 4

1.1.3 基于顶层生成深度学习的数据转换系统 7

1.2 基于双向深度学习的数据对应关系判断、生成方法和系统 9

1.2.1 研究现状 10

1.2.2 基于双向深度学习的数据对应关系判断、生成方法 11

1.2.3 基于双向深度学习的数据对应关系判断、生成系统 28

第2章 高效智能型深度学习神经网络 37

2.1 精简输入的深度学习方法和系统 37

2.1.1 研究现状 37

2.1.2 精简输入的深度学习方法 38

2.1.3 精简输入的深度学习系统 48

2.2 基于数据分割的深度学习方法和系统 50

2.2.1 研究现状 50

2.2.2 基于数据分割的深度学习方法 51

2.2.3 基于数据分割的深度学习系统 57

第3章 动态智能型深度学习神经网络 60

3.1 基于有向图的深度学习构建方法和系统 60

3.1.1 研究现状 60

3.1.2 基于有向图的深度学习构建方法 61

3.1.3 基于有向图的深度学习构建系统 70

3.2 深度学习神经网络训练及层数调整方法和系统 72

3.2.1 研究现状 72

3.2.2 深度学习神经网络训练及层数调整方法 74

3.2.3 深度学习神经网络训练及层数调整系统 80

第二部分 应用实践 86

第4章 深度学习的大数据智能计算应用 86

4.1 基于大数据与深度学习的信息隐藏、提取方法和系统 86

4.1.1 研究现状 86

4.1.2 基于大数据与深度学习的信息隐藏、提取方法 89

4.1.3 基于大数据与深度学习的信息隐藏、提取系统 102

4.2 基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配数据处理方法和系统 108

4.2.1 研究现状 108

4.2.2 基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配数据处理方法 109

4.2.3 基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配数据处理系统 120

第5章 深度学习的大数据智能诊断应用 123

5.1 基于深度学习的面向自动诊断的医疗数据处理方法和系统 123

5.1.1 研究现状 124

5.1.2 基于深度学习的面向自动诊断的医疗数据处理方法 124

5.1.3 基于深度学习的面向自动诊断的医疗数据处理系统 126

5.2 基于双深度学习的数据处理方法和疾病诊断装置 132

5.2.1 研究现状 132

5.2.2 基于双深度学习的数据处理方法 133

5.2.3 基于双深度学习的疾病诊断装置 145

第6章 深度学习的大数据智能预测应用 148

6.1 基于大数据与深度学习的气象预报方法和系统 148

6.1.1 研究现状 148

6.1.2 基于大数据与深度学习的气象预报方法 149

6.1.3 基于大数据与深度学习的气象预报系统 155

6.2 基于大数据与深度学习的用户数据处理方法和系统 157

6.2.1 研究现状 157

6.2.2 基于大数据与深度学习的用户数据处理方法 158

6.2.3 基于大数据与深度学习的用户数据处理系统 175

结束语 181

参考文献 182