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随着科学技术的迅猛发展,国防军事、汽车电子、航空航天、工业电气自动化、燃料电池等领域越来越需要高温气敏传感器的发展来推进技术的革新,然而以硅为主体的器件多用于低温低频条件下,无法适用于高温条件下,因此,以碳化硅为基底的高温气敏传感器的研究成为人们关注的热点,特别是金属-绝缘层-半导体肖特基二极管(MIS SBD)结构的气敏传感器,其结构简单、易于制作、易于集成、外围电路简单等更是成为研究的重点。但
表征学习一直以来都是机器学习的研究热点,数据的特征表达形式及其分布规律直接决定后续学习任务的的性能和效率。受限玻尔兹曼机(RBM)是经典的表征学习模型,也是目前深度学习网络的基础模块之一,在表征学习中显示出强大的特征提取能力,近年来在多个领域都取得了成功。然而经典RBM的训练过程缺少辅助信息引导特征编码,而且不具备协同表征学习能力。因此,本文在传统的RBM模型训练过程中融合多种辅助信息引导特征编码
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