简介：摘要将人工神经网络（ANN）技术引入磨削加工领域，研究预测切向磨削力和法向磨削力，来提高磨削力的预测精度。以多层前反馈神经网络为基本结构，以误差逆传播算法（BP算法）为网络的训练方法。通过分析，以砂轮速度vs、工件速度vw和磨削深度ap为输入，以切向磨削力Ft和法向磨削力Fn作为网络输出，选定网络的层数、隐含层神经元个数、训练函数、传递函数等内容，建立预测磨削力的BP神经网络模型。然后比较不同网络模型，来确定最优的预测模型。

简介：摘要卷积神经网络在自然语言处理中的应用是近年的研究热点。文章通过对几项典型工作的分析，研究了卷积神经网络在各项自然语言处理任务中的性能与效果。并对卷积神经网络语言模型的改进规律进行了总结。

简介：摘要在人工智能领域内，人工神经网络是一种运算模型，由大量的节点之间相互联接构成，目的是模拟人类的神经系统，目前已经广泛地应用在智能分析、回归、拟合等多个技术领域。本文从人工神经网络的概念讲起，介绍了有关人工神经网络的相关知识，分析了BP、RBF、SOM、DNN等不同人工神经网络的工作原理，介绍了各类神经网络在部分领域的应用，最后对人工神经网络的应用做出了展望。

简介：摘要基于BP模型的神经网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，目前为止应用最为广泛且最重要的一种训练前向神经网络的学习算法。本文详细介绍BP算法原理并剖析其性能不足的几个方面，简要介绍优化算法，对模型未来的发展方向进行展望。

简介：摘要混凝土抗压强度是保证混凝土工程质量最重要的检验指标，然而混凝土抗压强度的检验评定通常是在浇筑后28d进行的，即使试验结果不能满足规定强度，混凝土强度也不能提高。因此混凝土抗压强度早期预测具有重要研究意义。本文应用神经网络技术建立了混凝土强度预测模型，并将预测结果与实验室测试结果进行对比较。研究表明神经网络在预测混凝土的抗压强度方面有较高的精确度，将该技术应用于混凝土配合比设计，有助于保证混凝土工程质量。

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：摘要随着我国经济的快速发展，社会在不断的进步，针对风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大的问题，文中基于其运行特性与控制原理，提出了一种基于神经网络的风力发电并网控制技术。该技术结合了BP神经网络与PID控制，使得控制器能够对转子电流进行控制，具有独立于被控对象的优点。加之双馈发电机，因而可以实现空载数学模型的并网控制。通过与传统控制技术比较可知，文中所提出的技术算法简单、响应速度快且精度高，能较好地控制电网电压波动，具有一定的有效性。

简介：规避道德风险的关键在于正确的授信,即根据客户的资质确定借贷金额,基于此,本文建立了基于信用评级的道德风险规避模型,根据客户的信用等级来进行消费金融借贷。在客户画像体系的建立中,数据中客户量极大,无法一一描述每一个客户的特征,本文通过筛选指标建立了合理的客户价值评估模型,并进行了仿真验证。

简介：兵棋推演作为预测和控制现代战争的利器，正逐渐被各国重视。本文利用人工神经网络能并行处理信息和学习的特点，从理论层面研究了如何将其应用于兵棋推演实现辅助决策，使兵棋系统能自主完成方案制定、预案分析、胜率分析、结果裁定等一系列工作，达成精简指挥系统、快速决策的目的。该研究对于推动兵棋推演的发展具有一定的现实和战略意义。

简介：摘要遥感影像在很多领域都发挥着不容忽视的作用，科学技术的发展不仅使得遥感影像的分辨率越来越高，对于影像分类也提出了更高的要求。在这种情况下，以往高分遥感影像分类算法的计算精度逐渐无法满足分类要求，需要对算法进行改进和创新。基于此，本文提出了卷积神经网络分类算法，能够有效减少图像分类处理过程中比例缩放、平移等变形所引发的误差问题，提升分类精度。

简介：摘要从米级高分辨率遥感影像中提取精准的建筑物时，影像中的树木和道路影响提取精度的主要噪声对象。本文利用卷积神经网络和贝叶斯结合的方法，较好地解决了这一问题，首先将人工去除遮挡后的建筑物和没有被遮挡的建筑物、林地、道路作为样本建立三个独立的样本库，利用一个5层的全卷积神经网络模型对样本分别进行学习，获取各自的特征向量集；然后对特征矢量集进行混合高斯建模，以估计噪声对象与房顶混合的条件概率密度函数。利用高分2影像进行了训练和测试，结果表明，本文方法能够较好地消除树木和道路的影响，提取建筑物的精度能够达到91%。

简介：摘要为了解清水河水质变化趋势和水环境变化系统的规律，建立水质神经网络模型。选取PH值、高锰酸盐指数、溶解氧、生化需氧量、氨氮和总磷六项指标为学习样本参数，运用L-M优化算法对神经网络优化计算，对清水河2014-2015年监测断面水质指标进行训练。结果表明神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构，实际监测值与预测值误差较小，有良好的可行性和有效性。

简介：目的利用BP神经网络的理论和算法,对COPD患者的历史数据进行分析,构建出COPD再入院患者的风险评估模型,通过对COPD再入院患者各相关因素的敏感度分析和疾病风险评估及分析,为BP神经网络建模在临床诊疗中的应用提供一定的参考,并为医疗资源的合理配置提供较为有效的解决方案。方法编写结构化查询语句,从HIS数据库抽取相关数据,导入Clementine11.1中,利用BP神经网络算法进行建模,预测结果用SPSS22.0进行模型的建模效果评估以及模型建模效果的假设检验。结果经过优化后的BP神经网络的拟合度为71.743%,预测准确度93.55%。在所有相关影响因素中,入院次数和入院状态对COPD患者的再入院风险度影响最大。在预测效果上,BP神经网络要优于传统的多元统计分析方法。

简介：摘要基于BP神经网络原理，介绍了利用BP神经网络研究闸门损伤检测技术的方法。同时，通过工程实例进一步阐述了神经网络在闸门损伤检测中的应用过程。实例表明，BP神经网络在闸门损伤检测中的应用是一种有效的方法。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：目的:面对我国人参价格涨跌频繁的现状,基于历史价格数据探索一种人参价格预测方法,进而有预见性的指导人参的种植、经营,防范伤农、伤商事件的发生。方法:以生晒55支规格的人参为代表,选取2012年6月至2018年5月的历史价格为实验数据,以2012年6月至2017年8月的价格为训练集,以2017年9月到2018年5月的价格为验证数据集,分别基于BP神经网络与ARIMA方法,构建人参(生晒55支规格)的价格预测模型,并将二者的预测效果进行比较。结果:ARIMA模型在平稳期的预测较为精确,BP神经网络能应对价格的突变预测。结论:BP神经网络预测模型整体优于ARIMA模型,进一步证实了BP神经网络用于价格预测的优越性。

简介：本文对签名技术的研究背景和发展状况做了简单介绍,描述了在线和离线鉴定系统的优缺点。考虑大部分人对自己的签名有独特的写法和设计,并不同于其对平常文字的书写,综合比对了国内外笔迹鉴定公开数据库,针对个人签名设计、开发了一套基于Android离线签名鉴定系统,并建立了更具实用性的签名数据库xtu_302sg。本文使用深度卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）提取签名图片特征做身份鉴定,相对于传统方法取得了不错的效果。

简介：提出一种改进BP神经网络的交通流数据融合算法,通过对融合模型以及融合算法的改进,实现融合精度及容错能力的提高,最终利用某城市主干路的交通流实测数据进行实验验证.验证结果表明,本文提出模型可以通过LSE值验证且融合精度可以达到94%以上,因此利用改进BP神经网络可以有效进行交通流参数的融合,并可以较为准确反映路段平均速度的变化,为交通流的预测与诱导提供理论支持.

简介：由于煤层地质条件复杂多变,煤矿开采中的通风构筑物较多,造成矿井通风困难。本文基于人工神经网络法的理论与计算方法,对麻黄矿通风系统进行实例评价,通过对比人工神经网络法的计算结果与矿井通风评价的实测值,人工神经网络法对于矿井通风评价具有较高的可靠性。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。