简介:该文介绍了一类Hopfield神经网络模型问题,证明了此类系统的平衡点是全局指数稳定的。
简介:随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。
简介:在深入了解张家口北部地区金成矿特征的基础上,以地理信息系统(GIS)为平台,对该区进行成矿分析后认为:太古界桑干群谷咀子组(Arg)、红旗营子群(AP3H)和元古界长城系常州沟组一高于庄组(Chc-g)为成矿的有利地层组合;金矿床(点)多出现于岩浆岩体外接触带上;半径为0.75-1.5km的断层影响带为最佳的有利成矿的断层影响范围;Au、Ag、Cu、Zn、重砂异常、多元素水系沉积物异常为成矿的有利地球化学元素异常组合;遥感解译的蚀变区和断裂的影响带为有利的成矿部位。利用GIS的空间分析功能分别提取了上述各成矿有利因子进而建立了层次分析模型,选择了地层、岩体、断裂、化探、遥感等16个分析因子。在此基础上,根据该区成矿概率的分布进行了成矿远景区的预测,共圈出了18个成矿远景区,其中有5个远景区几乎覆盖了所有的已知金矿床(点),而有5个远景区目前还未发现金矿床(点),预测结果对于该区的进一步找矿具有一定的指导意义。