简介：简要叙述数据挖掘的概念及几种主要的数据挖掘方法,提出一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。

简介：摘要:手机屏幕的缺陷检测操作期间，深度卷积的神经网络往往起着关键作用，对实测效果 影响极大，要求技术员能够充分掌握此方法。鉴于此，本文主要围绕着深度卷积的神经网络基础下手机屏幕的缺陷检测开展深入的研究和探讨，仅供参考。

简介：摘要：随着经济发展，人们对电力能源的需求不断增长，对电力运行质量提出了更高的要求。电力企业需要不断完善电力系统管理，来满足人们的用电需求。带那里计量是电力系统管理的重要环节，对带那里计量故障进行分析和诊断，保障电力计量的精准性，可以有效提升电力管理效率，促进电力行业的发展。 x

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：摘要当前高速公路的交通量呈明显的递增趋势，并且我国的自然环境条件十分复杂，在高强荷载和复杂环境的作用下，高速公路的病害特别是路面病害日益增多，因此我国通过建立路面管理系统为高速公路网的养护管理提供一个核心的平台。但是由于我国的路面管理系统建立时间很短，对于经验的总结和设备的先进程度仍然处在低水平线上。所以提高路面管理的现代化、科学化及智能化称为当下十分重要的科研努力方向。本文基于MATLAB的BP神经网路预测模型的分析，以加强路面管理数据分析的行为能力为目的，采用科学的管理理论及模糊数学的分析方法，为路面管理人员提供准确的路面使用性能的评测，尤其是本文提出一种自主学习且容错率较高的数学分析方法，这对于路面管理系统的数据采集、分析、评估，甚至对于整个高速公路网及社会经济的长期稳定发展具有很重要的理论和现实意义。

简介：为准确预测电力系统中期负荷，针对常用BP算法的预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点，改进了基本BP算法，建立了中期负荷预报模型。负荷预测仿真表明，对BP算法的改进可使预测精度和收敛速度均得到显著的提高．

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：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

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：提出了一种光纤传感报警信号的处理技术,光纤传感具有高灵敏度、抗电磁干扰、耐高压抗腐蚀等优点,但报警信号的误报问题一直是光纤周界系统需要解决的问题,而传统的时域门限分析方法对信号的识别准确率不高,不利于降低安防系统报警信号的误报率。利用小波降噪技术,结合信号的时频域特征,构建基于概率的神经网络分类器,可以在很大程度上减少信号的误报。

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

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：本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。

简介：摘要通过数学回归分析法制定的数学模型是很难解决桩基工程当中存在的问题。因为以智能决策与知识发现基础上形成的人工神经网络系统有着能够处理大量不确定信息的能力，且具有很强的学习性能与非线性映射以及预测的能力，可以很好解决难以构建数学模型但可以收集训练样本的问题。本文立足于人工神经网络方法，对其在桩基检测中的应用进行了简要的探讨，希望对建筑工程发展有所帮助。

简介：利用MATLAB语言及基于它的神经网络工具包根据模糊控制规则对B-P网络进行训练,并用这一网络控制倒立摆,结果表明,MATLAB中的神经网络工具包在神经网络的应用中大有作为.

简介：在收集到原始数据后，如何对这些数据进行有效分析及报告结果一直是入侵检测领域中研究的重点，并因此形成了多种ID方法。本文提出了一个ID模型，提出了一种改进训练算法，对模型的核心组成部分进行了分析、设计和实现，并进行了相关实验。

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：异步电动机控制系统是一个较难的工程问题。由于交流电动机机械系统具有非线性动态特性，以及交流电动机的某些状态变量无法测量，这些问题都使系统控制问题变得复杂。另外温度发生变化时，转子电阻发生很大变化，这又是一个控制系统难以克服的问题。使用神经网络的自适应控制技术来实现感应电动机的控制问题，第一种是单输入-单输出（SISO）系统，控制器使用静态多层感知器神经网络（MLP神经网络）；第二种是多输入-多输出（MIMO）系统，控制器使用递归神经网络为动态控制系统方案。本文重点讨论MIMO系统。

简介：本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧，研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性，给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据，该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验，有重要的理论意义与应用价值。

简介：脉冲耦合神经网络用于图像检索时，具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，同时对噪声还具有很好的鲁棒性．本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法，该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合．首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换，然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征，最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别,基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。