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Gaoya dianqi, 2020 由于高压断路器运行过程中产生的状态数据庞大,传统的基于人工神经网络的高压断路器故障诊断方法在针对这一问题时存在网络结构复杂、训练过程费时、诊断速率缓慢的缺点。由此,文中提出RST粗糙集结合SOM自组织特征映射网络的方法,通过RST理论对断路器故障数据中的各个属性进行评价并寻找最小属性集,以此消除特征信息中存在的冗余属性,得到约简决策表,并将新形成的故障特征数据作为输入结合自组织特征映射网络进行高压断路器故障诊断。经过验证,在确保整体准确率能够达到91%的情况下,缩短了训练时间,简化了网络结构 ...
黄新波 +4 more
doaj
Research on Exchange Rate Forecasting Based on Optimized Neural Network [PDF]
, 2011 我国于2001年加入了世界贸易组织(WTO)，融入了世界经济的大家庭。随着世界各国之间的贸易往来不断深化，起着纽带作用的汇率就成为各国开展经贸交往的重要影响因素。我国于2005年7月21日进行人民币汇率改革，开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行有调节、有管理的浮动汇率制度。汇率的变动对一国制定和调整本币的汇率，国际储备资产管理，银行国际业务，国际贸易，跨国投资等方面都会产生重大而直接的影响。因此对汇率进行研究，提高预测的精度与稳定性具有重要的意义。 本文首先回顾了影响汇率的有关因素 ...
林晓日
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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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Dizhen xuebao以江苏地震台网中心搜集并标注的天然地震、人工爆破和塌陷事件为试验数据样本，提出了一种基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的新的地震事件分类方法。首先对波形数据进行滤波、归一化等预处理，然后应用格拉姆角场对地震波形数据进行二维编码得到二维图像，再将此经过编码后的图像作为多尺度残差神经网络的输入进行分类模型的训练和测试，从而得出分类结果。采用上述方法对1 078个天然地震台站记录、981个爆破台站记录和830个塌陷台站记录进行试验，结果显示：最终以单条波形为单位的地震事件分类准确率为92.55 ...
Wei Liu +4 more
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Research and Application of Face Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks [PDF]
, 2016 人脸识别是计算机视觉领域中研究的热点之一，不仅是因为以自然脸为研究对象是非常有挑战性的，而且有很多应用需要将人脸识别作为第一步。近年来，随着智能手机的普及，每天有成千上万的照片被上传到社交网络平台，如微博、微信等等，其中包括大量的人脸照片。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。本文以深度学习的方法在人脸识别中的研究与应用为研究对象。 论文首先介绍了研究的背景和意义 ...
万经勇
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Dianci bileiqi, 2014 基于《雷电防护第2部分:风险管理》（GB/T21714.2—2008）及BP人工神经网络理论,利用MATLAB软件建立了一个三级BP网络预警模型,经过网络训练、网络检测得到训练成熟的普通建筑雷灾风险BP网络评价模型。BP神经网络的运用有助于评价模型更加准确客观地反映建筑物雷灾风险各影响因素与最终风险评价结果之间的非线性关系。为了验证该评价模型的评判效果,除对训练成熟的网络评价模型进行检测,还进一步选取《雷电防护第2部分:风险管理》（GB/T21714.2—2008）中提供的评估实例进行验证性评估 ...
华晨辉, 杨仲江, 罗骕翾, 路明
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Neural network model based on hybrid algorithms and its application in runoff for ecasting [PDF]
, 2014 为了提高径流预报的精度,采用一种基于粒子群和遗传的混合方法同时优化人工神经网络结构、连接权和偏置,在进化过程中采用训练样本和验证样本共享适应度技术,并以此建立径流预报模型。通过对柳州径流实例分析,并与离子群优化的人工神经网络模型、遗传进化的人工神经网络模型和时间序列模型方法对比,研究结果表明,该方法学习能力强、泛化性能高和有效提高系统预测的准确率,为获得更高预测精度的径流预报提供了一种有效的建模方法。In order to improve the accuracy of runoff ...
吴建生, 曾文华, 蒋林利
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logistic多元回归和人工神经网络在肺CT判断肺癌病理分型中的应用
Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2013 目的应用logistic多元回归分析方法和人工神经网络技术建立通过肺CT判断肺癌病理分型的诊断模型。方法回顾性分析2010年1月-2013年2月吉林大学中日联谊医院初诊的218例肺癌患者的CT影像特点,其中鳞癌96例,腺癌76例,小细胞癌46例;采用χ2检验对各病理类型与性别、年龄及各影像学征象进行单因素分析;应用logistic多元回归分析方法和人工神经网络技术分别建立判断肺癌病理分型的诊断模型。结果卡方检验结果显示性别、部位、肿块大小、磨玻璃征、胸膜凹陷征 ...
李建新 +4 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2001 提出了应用B-P人工神经网络,建立流域输沙量和最大输沙率的预测模型.以降雨量、降雨历时、洪峰流量和洪量等因子建立的李子溪流域的输沙量和最大输沙率的B-P网络预测模型效果表明拟合率达90%左右,预留检验报准率在75%以上.
彭荔红 方志山 李祚泳
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The Application of ZigBee Technology and Neural Network Algorithms in Street Light Control Systems [PDF]
This paper introduces a street lamp control system based on zigbee technology and neural network algorithm. Street lamp control system consists of microcontrollers, sensors, displays, buttons, ZigBee, street lights.
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