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Computer vision model for the detection of canine pododermatitis and neoplasia of the paw
Veterinary Dermatology, Volume 35, Issue 2, Page 138-147, April 2024.Background – Artificial intelligence (AI) has been used successfully in human dermatology. AI utilises convolutional neural networks (CNN) to accomplish tasks such as image classification, object detection and segmentation, facilitating early diagnosis.
Andrew Smith +7 more
wiley +1 more source
Gaoya dianqi, 2021 针对变电站巡检机器人在传统运动规划方法下存在的难以规划出平滑路径、不确定环境下动作不可测等问题,提出研究不确定条件下的变电站巡检机器人运动规划问题的深度强化学习方法。文中分析了深度学习中奖励值模型II、探索策略和神经网络结构对整个运动规划的影响,设计了不同结构的神经网络,并开展了相关的对比实验。结果表明,在当前任务场景下,相同的运算量神经网络结构C2比神经网络结构C1和神经网络结构C3的计算时间要短。因此,在计算资源短缺时,建议采用神经网络结构C2,更有利于对变电站巡检机器人进行精准的运动规划 ...
董诗绘, 牛彩雯, 戴琨
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四川大学学报. 自然科学版, 2008 前馈神经网络中隐层神经元的个数与它的学习和泛化能力密切相关.通过广义逆矩阵算法解决最小二乘问题改进神经网络自构行学习算法,得到一种新的前馈神经网络删剪算法.将新算法用于已经训练好的大型网络,能删剪"冗余"的隐层神经元,得到一个最精简的神经网络.此精简的神经网络不需要重新训练仍能保持原有的性能,并且泛化能力很好.仿真实例说明此算法的有效性和可行性.
艾芳菊, 李晓芳
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智能科学与技术学报, 2020 研究了基于深度强化学习算法的自主式水下航行器（AUV）深度控制问题。区别于传统的控制算法，深度强化学习方法让航行器自主学习控制律，避免人工建立精确模型和设计控制律。采用深度确定性策略梯度方法设计了actor与critic两种神经网络。actor神经网络给出控制策略，critic神经网络用于评估该策略，AUV的深度控制可以通过训练这两个神经网络实现。在OpenAI Gym平台上仿真验证了算法的有效性。
王日中, 李慧平, 崔迪, 徐德民
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Gaoya dianqi, 2005 综合自适应遗传算法和BP算法各自的优点,构造了基于两者混合训练的神经网络,应用到GIS局部放电超高频的模式识别。分别用基于自适应遗传算法的神经网络、基于BP算法的神经网络,以及基于自适应遗传算法和BP算法混合训练的神经网络对用局部放电超高频检测系统检测到的GIS中4种模式的局部放电进行了识别。实验结果表明,基于自适应遗传算法和BP算法混合训练的神经网络提高了神经网络训练的收敛速度,保证了收敛的可靠性,具有较高的识别率和较强的泛化能力。
印华 +4 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.
刘慧, 余艳梅, 罗代升
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Gaoya dianqi, 2018 针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足,提出基于ACS-SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中,针对缺乏准确的变量参数估计,将边界变异策略和自适应步长策略引入标准布谷鸟算法中;提出一种在改进的布谷鸟算法中结合局部搜索策略的文化基因算法;建立BP神经网络变压器故障诊断模型,并用文化基因布谷鸟算法优化BP神经网络的权值和阈值。仿真实验及对比研究结果表明,该算法能准确有效地识别变压器的故障类型,较其他算法（CS-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法）有更高的准确率 ...
李笑竹 +5 more
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Gaoya dianqi, 2004 利用变压器的油色谱试验数据对神经网络进行训练,将训练后的神经网络用于变压器的状态诊断。同时利用遗传算法优化神经网络的结构。算例结果表明,利用遗传算法和神经网络相结合的人工智能方法可以有效地诊断变压器的状态。
戴仁昶, 赵寿生
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Jixie chuandong, 2004 将模糊逻辑理论和遗传算法引入高阶BP神经网络中 ,讨论了高阶模糊BP神经网络的特征值的提取、结构、特点、二阶算法以及遗传算法 ,并将该神经网络模型用于齿轮的故障诊断中 ,试验表明基于遗传算法的高阶模糊BP神经网络对齿轮故障模式具有稳定、准确的识别能力 ,是一种行之有效的新型诊断方法。
戚晓利, 潘紫微
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 提出了用遗传算法优化的神经网络和PSO算法优化的神经网络图像复原算法,并对它们的复原效果进行了比较.先用优化算法对神经网络的结构进行优化,然后利用优化后的神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立退化图像与原图像之间的非线性映射关系,最后用训练好的进化神经网络对待复原的退化图像进行图像复原.实验结果表明复原的图像无论在主观视觉还是定量分析上都取得了很好的效果.
李伟, 王正勇, 余艳梅
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