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Shuitu Baochi Xuebao, 2000 在嘉陵江流域南充地区建立了划分水土流失等级的BP人工神经网络系统，系统具有自动识别影响因子、划分水土流失等级功能。通过对南充市郊南山低山丘陵区的实例研究，应用BP人工神经网络进行水土流失分级识别率高，抗干扰能力强，可用于水土流失动态监控。
丛沛桐 阎秀峰 等
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023 通过建立计算预制装配式型钢混凝土（PSRC）梁抗剪承载力的智能模型，在一定程度上提高了计算精度与适用性。基于BP人工神经网络算法，通过对影响PSRC梁抗剪承载力的相关参数进行梳理，选取十四个主要影响参数作为输入层，以试算法确定隐含层节点数为5，初步构建了三层结构人工神经网络系统；以收集的76组试验数据作为学习样本，对构建的神经网络系统进行训练，建立了对PSRC梁及SRC梁抗剪承载力计算的N14-5-1智能模型。使用智能模型对6个PSRC梁构件及6个SRC梁构件进行抗剪承载力计算，并通过与规范公式计算结果、
刘坚 +13 more
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A Novel Combination of BP Neural Networks [PDF]
, 2013 人工神经网络是最早得到广泛应用的一种机器学习技术。然而，人工神经网络存在过拟合、泛化能力不强、容易陷入局部极小、隐层节点数难以选择等问题，这些问题阻碍了人工神经网络的进一步发展。 受随机森林思想的启发，本文提出一种组合BP神经网络的新方法，即在单个BP神经网络的训练中，采用Bagging方法随机选取训练样本，同时根据新的隐层节点经验公式在一定的范围内随机选取隐层节点数。对于分类问题，组合BP神经网络的最终输出采用简单多数投票法获取；对于回归问题，BP神经网络的最终输出采用的是简单平均法获取 ...
张郑源
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, 2018 人工智能的发展,对出版业产生了重大影响。文章以流程链为视角研究和分析人工智能技术对出版业的积极影响与消极影响。通过分析可知,人工智能对出版的积极影响集中表现在五个方面:自动智能化创作,提高了出版内容的生产效率与数量;有效分析出版内容,有针对性地对出版内容做出选择与处理;精准捕捉目标阅读消费者的消费偏好,进行出版内容的个性化制作;基于大量数据得出消费群体的消费信息变化,实时准确进行出版内容传递;自主\"学习\"出版内容,成为出版市场的可能消费者。消极影响表现为人工智能对出版业的就业结构会产生影响 ...
郭壬癸
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Gaoya dianqi, 2002 人工神经网络在变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的BP算法具有易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点 ,给故障诊断带来不便。为此提出利用进化算法优化人工神经网络结构的初值 ,利用可靠性分析技术对输入数据进行处理 ,从而有助于较快获得最佳的权值矩阵 ,实现变压器故障诊断。
臧宏志, 徐建政, 俞晓冬
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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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, 2004 将BP神经网络和遗传算法相结合 ,得到了一种可计算腐蚀管道剩余强度和最大允许注水压力的新神经网络。通过实例分析 ,将 7种常用规范和改进的遗传神经网络方法进行了比较。结果表明 ,不同计算方法得到的剩余强度和最大允许注水压力相差较大 ,Wes 2 80 5 - 97规范、ASMEB31G规范、CVDA— 84规范、Irwin断裂力学方法等都比J积分方法的剩余强度和最大允许注水压力偏大 ;Burdiken和DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力比J积分偏小 ...
付道明 +4 more
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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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Gaoya dianqi, 2008 对向传播（CP）算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。
汪晓明 +5 more
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