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The research on multi-source information fusion method in Fire Monitoring System [PDF]
, 2015 火灾是威胁人民生命安全和社会发展最为经常、普遍的灾害之一。近年来，室内火灾发生率在全球所发生的火灾中占比约百分之八十以上。国际消防技术委员会对这个现象非常的重视，希望各国的相关部门可以对此采取有效的措施。各国为此都采用了比较有效的方法，也就是利用信息科技技术手段对室内火灾环境进行监测预防，使得火灾得到有效防控。 生活中普遍的火灾监测系统中多采用烟雾传感器监测单一的环境参量，并简单地通过阈值法来判断火灾情况。这难免会因为传感器失灵，自然环境影响等不可抗拒的因素造成系统误报或是漏报的概率变大 ...
缪瑛
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基于GA-BP神经网络的塑料X射线吸收光谱的辨识 [PDF]
, 2018 采集15种塑料样本的X射线吸收光谱(XAS),对光谱数据进行预处理和主成分分析,建立误差反向传播(BP)神经网络和遗传算法优化的误差反向传播(GA-BP)神经网络模型,利用训练集进行网络训练,并通过测试集进行验证。结果表明,GA-BP神经网络相比于BP神经网络可以更好更稳定的对塑料样本的XAS进行识别,这对塑料的回收具有重要的指导意义。国家自然科学基金项目 ...
方正, 王仁彬, 陈思媛
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Trade credit and corporate digital transformation: The role of managerial ability
Financial Review, Volume 59, Issue 3, Page 779-806, August 2024.Abstract We examine whether managerial ability affects the relationship between corporate digital transformation and trade credit. To measure digital transformation, we perform a textual analysis of companies’ annual reports using a customized Chinese dictionary containing digital transformation keywords based on national policy documents and academic ...
Liukai Wang +3 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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Study on Algorithms of Radar Signal Identification and Parameters Estimation [PDF]
, 2016 在现代军事电子侦察与电子对抗作战中，通过对截获到的雷达信号进行调制方式识别与参数估计，以识别的结果和具体参数值为依据，按照某种规则和算法及查询信号特征数据库，判断出发射该信号的敌方雷达平台的用途或类型，为我方制定作战预案提供参考，做到先发制敌，取得战场的主动权。 近年来出现的很多雷达信号调制方式识别算法中，神经网络理论与脉内分析算法应用较为广泛，但它们各自都有自己的不足，单一的方法无法满足日益复杂调制方式信号的识别与参数估计需要。本文将神经网络理论与脉内分析相结合应用于雷达信号的调制方式识别和参数估计中，
陈金城
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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
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Dianci bileiqi, 2011 基于BP算法的神经网络和基于实数编码遗传算法的神经网络用于模式识别有其各自的优缺点。为此提出利用GA-BP混合算法神经网络,对GIS典型缺陷的局部放电进行模式识别。以超声局部放电探测仪对不同缺陷包括金属突出物、悬浮电位缺陷和绝缘子内部气泡引起的局部放电信号进行了测量,并从测量结果中提取PRPD谱图特征值作为训练样本和测试样本。研究结果表明:相比BP神经网络,GA-BP神经网络执行效率更高,识别效果更好,且克服了BP神经网络容易陷入局部最优的缺点;而相比GA神经网络,其运行时间短,适用于实际应用。
吕启深, 吴磊, 梁基重, 杨益公
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Application Study of the Stock Data Assistant Analysis Algorithm [PDF]
, 2015 股票市场受政治、经济和投资者心理等多种复杂因素的影响。虽然复杂，但经过分析简化仍能在海量数据中得到相应的信息。数据挖掘技术就是能够实现从海量数据中挖掘有用信息的新兴技术，其广泛应用于投资领域。本文以技术分析和基本分析两种股票分析方法为基础，针对股票分析和预测应用数据挖掘中的神经网络和关联规则建立相应的模型，并进行了实证分析和比较。论文主要工作包括以下两个方面： 1.针对BP神经网络算法在股市预测中存在的学习速度慢、容易陷入局部极小值、预测结果精度不高等问题，提出一种基于共轭梯度的BP神经网络算法 ...
魏朝东
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Gaoya dianqi, 1995 论述了神经网络在气体绝缘组合电器（GIS）局部放电诊断系统中的应用,旨在利用神经网络的分类功能,应用实验室中的局部放电信号的模式,通过经过学习的神经网络,以识别未知的局部放电模式。结果表明,利用具有神经网络的诊断系统,可以获得传统的诊断系统无法获得的良好效果。
韩小莲, 冯允平, 邱毓昌
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Research of Pedestrian Detection Based on Cascade Convolutional Neural Networks and Multiple-Cue Fusion [PDF]
, 2016 作为计算机视觉的一个重要研究方向，行人检测具有很高的研究意义和应用 价值。其可为目标跟踪、人体行为理解等研究领域以及智能驾驶系统、安全监控 系统、高级人机交互系统等应用系统的设计提供基础性技术支持。然而，由于人 体外形多变，这使得行人检测易受人体动作、背景、遮挡和光照等因素的影响。 如何克服这些因素所带来的影响是当前计算机视觉研究的热点和难点。 本文首先介绍行人检测系统的基本概念和经典技术，总结近二十年来该领域 的发展情况，并对深度学习技术在计算机视觉领域的应用予以分析和整理，然后 ...
冯麒峻
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