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】目前针对大空间场合的火灾识别，本文提出一种利用卷积神经网络识别的算法。该算法主要依靠卷积神经网络对图像进行识别，卷积神经网络通过提取图像特征信息来进行深层次分析，完成对火灾的判断，有效提高了火灾探测的可靠性。

简介：【摘要】目前针对大空间场合的火灾识别，本文提出一种利用卷积神经网络识别的算法。该算法主要依靠卷积神经网络对图像进行识别，卷积神经网络通过提取图像特征信息来进行深层次分析，完成对火灾的判断，有效提高了火灾探测的可靠性。

简介：[摘要]伴随智能家居相关设备的普及应用，人们对智能家居整个控制系统层面提出更高要求。神经网络，它能够对用户各项行为习惯实施深度学习，引入智能家居整个控制系统当中，可使得智能家居真正实现总智能化的控制。故本文主要探讨以神经网络为基础的智能家居控制方法，仅供业内相关人士参考。

简介：摘要：随着自动驾驶技术的发展，红绿灯识别成为了关键的技术之一。本文提出了一种基于神经网络的红绿灯识别方法，该方法采用卷积神经网络和循环神经网络结合的方式对红绿灯进行分类。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地识别不同场景下的红绿灯，准确率可以达到90%以上。

简介：摘要：为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程，文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络( CNN) 。首先，对人脸表情图像进行归一化预处理，并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后，采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后，采用 Softmax 分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器( GPU) 在 CK + 人脸表情数据库上进行了实验，结果表明了 CNN 用于人脸表情识别的性能和泛化能力。

简介：【摘要】泵站优化调度运行在结合BP神经网络的算法支持下，结合给定期望流量、期望扬程，在叶片角的约束下，系统可以确定效率达到最优时候的叶片角，然后对每台机组进行控制以实现效率最大化。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数（RBF）神经网络的网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。

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：本文研究了一类具偏李普希兹连续和单调增加激活函数的神经网络绝对指数稳定性问题.所得结果归结为如果联接矩阵T的负矩阵是一个非负对角元的H矩阵,那么在任意输入向量和网络参数的条件下,所选激活函数只要是偏李普希兹连续且单调增加的,广义动态神经网络绝对指数稳定.该广义动态神经网络包含常用的Hopfield神经网络,双向联想记忆神经网络和细胞神经网络作为其特殊情形,所得结论推广了现有文献中的有关结论.

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：

简介：摘要人工神经网络（简称神经网络）是20世纪80年代发展起来的一种模仿生物脑结构和功能的信息处理系统，是近年来国际学术界的研究热点之一。神经网络由相互间部分或完全联系的微处理单元（即神经元）组成，具有并行分布处理、非线性映射、通过训练自学等特别能力，能够完成各种涉及非线性结构的工作。随着人们对人工神经网络研究的深入，它在各个学科中的应用也越来越广泛。本文就人工神经网络在印刷工程领域的应用进行探讨。

简介：摘要：考虑到历史电力负荷数据、天气、时间等信息的影响，电力负荷预测用于预测未来的电力负荷。对于独立的系统运行，有许多电力负荷预测应用为调度员提供信息和市场运行，如发电调度和系统备用发电，因此准确的电力负荷预测模型是规划管理和运行的必要条件。本文主要分析了基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究。

简介：

简介：基于神经网络设计出一种新的装甲车辆维修系统.该系统的知识获取所采用的方式是自动的,克服了现有车辆维修系统的知识获取瓶颈问题.系统还具备了在线学习功能,增强了系统的自适应能力,大大提高了系统的适用性.

简介：摘要：随着中国经济的不断发展，中小微企业已经成为了国家经济高质量增长的重要基础。本文对中小微企业的信贷问题，给出了分析方案。