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Design and Implementation of Piano Playing Automatic Scoring System Based on BP Algorithm [PDF]
, 2015 随着人们物质生活水平的不断提高，人们对精神生活的质量要求越来越高，钢琴学习也受到越来越多人的追捧。采用计算机技术对钢琴演奏技术进行自动评价，可以减轻钢琴学习负担，提高钢琴学习效果。 钢琴音乐的评价特征因素众多，评价方法模糊。根据钢琴音乐和计算机处理的特点，以及钢琴乐音自动评价的需求，选取短时平均幅度、短时平均过零率和短时平均幅度差三个钢琴乐音特征来对钢琴音乐进行评价。基于BP算法信息处理能力强，不确定性信息处理能力强等特点，采用BP算法来实现对钢琴音乐的自动评价 ...
吴蔚
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Gaoya dianqi, 2005 电力变压器的故障诊断对于变压器的维护起着至关重要的作用,诊断的可信度能给变压器维护提供更好的依据。为了克服单个神经网络不能给出诊断结果可信度的缺点,将多神经网络方法引入到变压器油色谱故障诊断中,利用多个神经网络对变压器诊断结果的方差给出了诊断结果的可信度;同时将多个网络输出的平均作为网络的诊断结果,减少了网络诊断的误差,提高了诊断的准确率。故障变压器实例验证了多神经网络方法的有效性。
徐志钮, 律方成
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Removing rain from a single image via Convolutional Neural Network [PDF]
, 2016 受恶劣天气的影响，室外视觉系统所获得的图像会劣化。雨是常见的恶劣天气之一，目前国内外关于去雨的问题已有一些解决的方案，但大多关注于视频去雨。由于该类方法是以丰富的时空相关信息为前提，因而并不适用于单幅图像去雨。近年来，单幅图像去雨的研究逐渐受到重视，然而现有方法需要在去雨效果和图像清晰度之间折中且计算效率低下，难以满足实际应用需求。 为此，本文针对单幅图像去雨，基于变分法和卷积神经网络提出三种新的单幅图像去雨算法，主要研究内容及成果如下： 1.提出基于梯度正则化的单幅图像去雨算法 ...
陈丽琴
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Guangtongxin yanjiu, 2021 基于卷积神经网络的网络流量分类算法中，为了提高分类准确度，其结构设计日趋复杂，容易出现梯度下滑甚至梯度消失，导致预测准确度不升反降。文章提出了一种基于残差网络的改进流量分类算法，引入残差网络层代替传统卷积神经网络中的卷积层和池化层，不仅缓解了传统卷积网络因层次太深导致难以训练的问题，同时与传统卷积运算相比，所提出的残差网络在训练时学习到的数据特征信息更加全面，训练后的模型也更加准确。仿真结果表明，改进后的算法比常规的神经网络算法表现更佳，分类准确度从92.05%提高到了96.18%。
陆煜斌 +5 more
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Key Techniques and Applied Research on Engineering Vehicles' Noise Reduction, Energy Saving and Acoustic Comfort [PDF]
, 2016 当前，噪声已经成为衡量工程机械装备性能的一个重要指标。市场要求越来越高，相关的国家标准、国际标准日益严格。随着大功率产品的不断发展，整机噪声随之增加和热流密度不断提高，过低的冷却空气流量已满足不了发动机的热平衡要求，整机工作热流密度与逐渐降低的噪声限值的矛盾日益突出。同时，随着人们生活质量和品质追求的提高，整机声学舒适性也逐渐备受关注，对噪声的控制由最初的满足限值要求将转向声学舒适性的研究。因此，我国工程机械要发展并跻身世界市场，必须解决整机存在噪声偏大、热流密度高和声学舒适性差的共性问题 ...
张恩来
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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, 2021 针对传统基于BP神经网络磁滞模型收敛速度慢、建模过程需要对磁特性的表征参数进行复杂的人工提取等问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的电工钢片矢量磁滞特性模拟的方法,该模型将磁通密度的时间序列数据和磁场强度的幅值和相位作为卷积神经网络的训练数据,利用残差模块提高卷积神经网络的收敛速度。改进模型既可以避免传统磁滞模型中繁杂的人工特征提取的过程,也可拓展应用于特征参数不易提取的非正弦激励下磁滞模型的建立。通过对比不同网络结构的磁滞模型,改进的深层卷积网络磁滞模型既能减少迭代次数,又能保证磁滞特性模拟的精细性。
董纪兴 +3 more
doaj
Fault diagnosis and fault-tolerant control for nonlinear systems with linear output structure [PDF]
, 2005 Article describes the process of fault diagnosis and fault-tolerant control for nonlinear systems with linear output ...
Shen, L., Wang, H., Yue, H.
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Prediction of Freight Volume Based on Grey Correlation and Improved Grey Neural Network [PDF]
, 2020 此处通过灰色关联分析确定影响货运量的关键因素，将这些关键因素作为灰色神经网络模型的输入，并通过遗传算法提高灰色神经网络的权重和阈值，从而避免了模型的失误。重叠局部最优。各种不同模型的预测结果表明，基于遗传算法优化的灰色神经网络具有较高的预测精度，证明了该模型合理可靠 ...
Jiang, Yong, Wan, Jiangping
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