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, 2003 在论述人工神经网络专家系统的特点和性质的基础上，介绍神经网络专家系统在微材料结构力学中的应用并指出其潜在的应用前景，重点针对神经网络专家系统的特点以及薄膜脱胶问题的特征，设计出对应的神经网络专家系统之框架图 ...
杜莹, 舒思齐, 魏悦广
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2023 目的利用人诱导多能干细胞（hiPSCs）定向分化为γ-氨基丁酸能（GABA）神经前体细胞后种植到脱细胞视神经（DON）材料内，以构建出具有突触形成潜能的hiPSC源性抑制性神经网络组织。为研究与治疗修复中枢神经系统损伤提供一种新的组织工程产品。方法采用分步定向诱导和组织工程构建技术相结合的方法。将hiPSCs体外定向诱导为GABA能神经前体细胞（hNPCs）后，种植于DON材料上三维培养，在特定神经元诱导环境下，将其进一步分化为GABA能神经元 ...
彭历芝 +7 more
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, 1997 文中将模糊系统与神经网络相结合,集模糊系统较强知识表达能力与神经网络强大自学习能力于一体,探索模糊化处理、模糊规则的获取和模糊逻辑推理用神经网络实现的模糊神经网络技术,并以储集层油气评价为线索来阐述了模糊神经网络的理论 ...
李士伦, 冉启全
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四川大学学报. 自然科学版, 2014 以共面波导结构和人工神经网络为基础实现了一种宽带溶液介电常数测量.由于共面波导在自由空间中辐射小、结构灵敏等优点,本文通过时域有限差分法算法在1～3GHz下优化设计了一种双端口的U型共面波导传输线作为测量装置.人工神经网络反演算法使用的散射参数全部来自于乙醇-水溶液的实验数据,有效的避免了传统方法中仿真数据与实测数据带来的误差.为验证该神经网络预测的准确性,本文在常温20℃下分别测量了4组不同浓度的甲醇-水溶液和甲醇-乙醇混合溶液在带宽内的传输系数并进行介电常数的神经网络反演.反演结果与Cole ...
樊磊, 骆延, 黄卡玛, 杨阳
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智能科学与技术学报, 2021 植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求，且人工成本高、耗时周期长。基于此，提出基于多尺度卷积神经网络特征融合（MCFF）的植株叶片检测技术。从深度学习技术辅助植株培育的需求出发，基于多尺度卷积神经网络特征融合，针对莲座模式植物、拟南芥和烟草3种不同类型、不同分辨率的植株进行叶片计数检测。经过与其他主流算法的比较，发现MCFF具备较高的检测精确度，平均精度均值（mAP）为0.662，实现了高度竞争的性能（AP=0.946 ...
李颖 +4 more
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, 2004 介绍了神经网络在化学毒剂红外遥感监测领域应用的概况,探讨了反向传播人工神经网络分类器应用于红外光谱鉴别的可能性。用一个甲基膦酸二甲酯红外光谱数据样本集进行了实际的训练和鉴别性能预测。训练结果表明,这种分类器在一定条件下可以将95%以上的样本正确分离;预测结果表明,经过适当训练的神经网络分类器可以获得70%以上的鉴别率 ...
孙玉峰, 张国胜, 黄启斌
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Gaoya dianqi, 2016 人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混沌系统,构成混沌粒子群算法优化神经网络参数,有效地克服常规BP算法训练收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。最后基于DGA对变压器故障实例分析仿真,对比常规变压器诊断方法结果表明,该算法能够提高诊断效率以及故障模式识别的准确性。
苗长新, 申坤, 钟世华, 柳狄
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Gaoya dianqi, 2021 人工和无人机航拍读取避雷器动作次数不仅费时费力,且实施难度大,为了经济、快速高效的实现带间隙避雷器动作次数的在线计算。文中提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据、防雷机理与GA-BP神经网络技术相结合的带间隙避雷器动作次数计算方法。首先,计算线路引雷区与落在引雷区内的最大雷电流;然后,确定GA-BP神经网络结构,利用训练好的网络判断雷击后避雷器是否动作。实例表明,该方法对反击雷致避雷器动作识别的准确率达到90%,对雷击后避雷器不动作样本判断的准确率为86.25%,对绕击雷致避雷器动作的准确率总体为80%,
邓红雷, 唐崇旺, 刘刚, 张莉彬
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, 2007 本文针对旋翼飞行机器人传感器故障提出了自适应阈值神经网络故障检测与辨识方法.基于自适应阈值的方法比传统的神经网络故障诊断方法具有更好的检测与辨识效果.最后，此方法使用SIA-Heli-90旋翼飞行机器人飞行数据进行了验证 ...
赵新刚, 齐俊桐, 韩建达, 姜哲
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Dianci bileiqi, 2014 谐波的检测分析对于电力系统谐波治理非常重要,但常用的FFT检测方法存在频谱泄漏及栅栏现象等缺陷,加窗插值算法的使用一定程度上弥补了这些不足却又增大了计算量和存储容量要求;人工神经网络具有快速处理数字信号能力,本文以谐波离散傅里叶变换后的三角函数和傅里叶系数分别作为BP网络的隐层神经元和权值可获得了一种训练速度更快的神经网络;通过该神经网络算法和效果相对较好的几种FFT插值算法的仿真实例比较,验证了该算法能够更快更精确地对电力系统谐波进行分析,对谐波治理具有较大意义。
李德超
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