简介：摘要：卷积神经网络是一种新型的无导师学习算法,在近几年有了较大发展,其主要思想为利用层间节点竞争产生隐含函数来处理非线性系统，在处理非平稳信号方面,它的优势主要体现在:可以利用网络中所有隐含层,使得原始数据与新产生的参数都保持一定关系,从而实现了非线性函数逼近;通过使用简单、有效等方法来减少输出矢量对算法时间和计算量要求较高之处。本文将介绍一下卷积神经网模型结构及相关技术特性以及一些典型应用场景下常用学习算法进行分析研究。

简介：摘要：在日常的生活中,人们会遇到很多不确定性,比如运动物体发生了变化、工作环境发生变化等。这些都需要大量数据进行研究和分析。循环神经网络就是一种能够快速收敛并能自动消除系统误差，并且对信息处理速度比较快的新型算法之一，而且在网络研究中,循环神经网络具有非常重要的作用,它可以通过学习和计算来处理复杂系统，具有非常广阔的发展前景,在很多领域得到了广泛运用与关注;但是目前存在许多问题需要解决。

简介：摘要：随着科学技术的发展，人工智能已经被广泛应用到生活中，计算机视觉作为其中的重要领域，也被研究者逐渐重视。本文重点讲述了卷积神经网络以及图像分割的发展史，重点讲述了目前具有代表的deeplab神经网络架构中的特点，分析其中的原理，对后续的研究具有借鉴作用。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：由于在化工开采中存在很多危险因素，因此安全体系建设方法的设计者必须在设计中进行危险识别，以及采取有效的措施展开控制。本文总结了基于“神经网络”背景下的安全体系建设的意义，分析和研究了工艺设计中的常见问题，最后结合工艺控制重点，提出识别危险的方法，以及控制危险的措施。通过研究，提升化工开采的安全水平，解决危险识别问题，为化工开采提供良好环境。

简介：

简介：摘要：近些年，随着社会发展，我国的科学技术水平不断进步，促进了信息网络时代到来。在电力生产企业中，数据系统已经被广泛应用，其中计量自动化系统就在电网企业中被广泛应用，而且也越加成熟。目前，在互联网安全中，验证码是安全措施中的第一道屏障。通过验证码识别技术，可以实现系统的自动登录，从而为系统数据的读取和存储提高智能化技术手段。本文主要讲述了，基于卷积神经网络的验证码识别技术在计量自动化系统中的应用。

简介：摘要：

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘 要 航材保障面临着库存积压、库存结构不合理等问题，严重影响了航材保障质量效益。其中原因之一，就是航材消耗规律把握不够准确，在一定程度上影响了航材订货决策的科学性。因此，本文将尝试根据航材的消耗规律运用BP神经网络预测方法建立模型，并通过实例计算预测，验证所建立模型的准确度，对预测结果进行分析评价航材。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

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简介：摘要:道路交通标志识别（TSR）系统是智能车辆的重要组成部分，它在车辆行驶过程中对出现的交通标志信息进行采集和识别，可及时地向驾驶员做出指示或警告，或者直接控制车辆的操作，以保持交通通畅和预防事故的发生。

简介：摘要　电力负荷数据具有非线性与周期性等特点，传统的预测模型不能准确地把握负荷数据的特点，因此使用传统预测模型所得的结果较差。本文提出一种基于SAA-LSTM神经网络预测模型，通过SAA(模拟退火算法)对LSTM神经网络参数进行优化，使电力负荷数据与网络结构更加匹配，提高预测的准确率。本文研究了温度、工作日与非工作日、节假日等因素对电力负荷数据的影响，并使用上述两种模型进行多因素电力负荷预测实验。实验结果表明，SAA-LSTM神经网络模型相较于LSTM神经网络模型在多因素电力负荷预测方面效果更好。

简介：摘要：针对机械臂轨迹规划时各个关节运动控制不光滑，本文选用IRB120机械臂对该模行末端执行器进行运动规划。首先建立机械臂连杆坐标系并得到D-H参数，并运用Matlab Robotics toolbox工具箱建立机械臂模型，分析机械臂从初始位姿到目标位姿时机械臂的角位移情况。借助MATLAB中的神经网络工具箱设计RBF神经网络，利用六个关节的角位移量训练RBF神经网络。仿真结果表明，采用RBF神经网络优化得到的角位移为平滑曲线。

简介：摘要：供水调度模型是建立在管网GIS、调度监控系统、水量分析和预测、成本预算、能耗分析等信息系统基础上的系统，应用现代信息技术对影响供水过程的各环节的主要设备、运行参数进行实时监测、运算和分析，提出调度控制依据或参考方案，辅助调度人员对供水系统进行科学调度控制。

简介：摘要：为解决作战博弈对抗中由于策略集较大，变量多出现的求解难度指数型增长等问题，如何在复杂条件下有效获取作战博弈对抗中的混合策略解还需进一步研究。本文提出一种基于Hopfield神经网络的作战对策模糊决策方法，利用Hopfield神经网络模型进行混合策略的求解；并将作战对策的双边冲突局势下的决策问题，转化为单边风险决策问题，通过模糊决策方法来对作战对策问题进行处理，选出最优策略。

简介：摘要：针对疫情形势下对营业厅的防疫监控需求，介绍了人工智能在防疫监控中的应用。采用基于深度神经网络（DNN）的人工智能算法作为智能判断手段。重点阐述了设计思路及深度神经网络设计及改进。经过实验测试，所设计的深度神经网络推理成功率达到实用要求，且配合相关监控可满足营业厅防疫要求，对缓解监控人员压力有一定帮助。

简介：摘要：针对疫情形势下对营业厅的防疫监控需求，介绍了人工智能在防疫监控中的应用。采用基于深度神经网络（DNN）的人工智能算法作为智能判断手段。重点阐述了设计思路及深度神经网络设计及改进。经过实验测试，所设计的深度神经网络推理成功率达到实用要求，且配合相关监控可满足营业厅防疫要求，对缓解监控人员压力有一定帮助。