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  1. 神经网络的运用，神经网络的概念大全。经典实例。

  2. 神经网络的运用，神经网络的概念大全。经典实例。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-08
    • 文件大小：393kb
    • 提供者：shupan

  1. 在matlab中神经网络的运用

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  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-08-21
    • 文件大小：298kb
    • 提供者：qing12120

  1. 基于BP神经网络的煤矿通风系统安全评价

  2. 研究了BP神经网络的结构和L-M学习算法的步骤,通过分析煤矿通风系统,建立了多因素控制的煤矿安全评价指标体系。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序并利用导师信号对网络进行训练,建立了煤矿通风系统安全评价模型。仿真结果表明待校验样本的安全等级与实际情况相符,L-M算法收敛速度也满足要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1011kb
    • 提供者：weixin_38608055

  1. 基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断

  2. 针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：301kb
    • 提供者：weixin_38553381

  1. 基于BP神经网络的循环介质密度控制系统设计

  2. 以稳定循环介质密度值在所需范围为目标,运用MATLAB软件编程,建立了基于BP神经网络的循环介质密度控制系统。该系统以涡北选煤厂的生产数据为样本集,选择循环介质密度、磁性物含量和介质桶位为输入变量,调节阀开度、分流阀1开度和分流阀2开度为输出变量,经过训练、测试,确定实验数据隐层数为1、隐层节点为9,使误差基本稳定在0.002~0.012之间,符合控制系统的需求,从而为解决重介密度控制问题提供了一条思路。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于BP神经网络的矿井摩擦阻力系数预测

  2. 为克服传统的矿井巷道摩擦阻力系数测试方法工作量大、效率低等缺点,以摩擦阻力系数理论为基础并结合现场实际资料分析,归纳出影响矿井巷道摩擦阻力系数的主要因素:巷道断面积、巷道周长、巷道支护方式和巷道断面形状。构建基于BP神经网络的摩擦阻力系数预测模型,选取典型数据作为BP神经网络的学习样本和测试样本,运用Matlab软件进行网络训练,得到优化的网络模型。利用优化的网络模型对板石矿和大明一矿随机测点进行摩擦阻力系数预测,预测值与实测值误差不超过10%,表明该网络模型的预测结果具有较高的可靠性和工程实践

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：621kb
    • 提供者：weixin_38577200

  1. 基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法

  2. 针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。

  3. 所属分类：其它

  1. 深度学习入门课程--- 感受卷积神经网络的强大视频教程.mp4

  2. 深度学习入门课程--- 感受卷积神经网络的强大视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对感受卷积神经网络基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现感受卷积神经网络的灵活运用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：zsb8888

  1. 感受神经网络的强大视频教程.wmv

  2. 感受神经网络的强大视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对神经网络基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现神经网络的灵活运用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：zsb8888

  1. 基于遗传神经网络的安徽省可持续发展能力预测

  2. 基于遗传神经网络的安徽省可持续发展能力预测，许新宇，陈兴鹏，针对安徽省的发展现状及面临的生态问题，运用生态足迹模型，对安徽省1990～2009年可持续发展状况进行实例研究，划分出两个阶段：1990

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：237kb
    • 提供者：weixin_38557757

  1. 基于BP神经网络的测井相分析及沉积相识别

  2. 测井相分析是研究地层沉积相的一种手段。利用基于BP神经网络的测井相分析进行沉积相识别研究,首先将已知地区地层剖面划分为有限的测井相,通过对岩心及其对应的沉积相进行研究,用数学方法及知识推理确定各个测井相到沉积相的映射转换关系,并利用这种关系,建立沉积相库。在此基础上,运用MATLAB中的工具箱建立BP神经网络模型,把已知沉积相的测井曲线特征作为样本进行训练学习,并将提取的测井曲线特征进行分类识别,从而确定地层的沉积相。应用表明,BP神经网络能够快速完成沉积相识别,可靠性较高,可以用于测井相分析及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：676kb
    • 提供者：weixin_38640985

  1. 基于神经网络的采煤机变频器故障诊断

  2. 针对采煤机变频器ACS800的常见故障进行分析,指出导致变频器故障的主要原因,利用RBF神经网络的诊断技术对其内部进行诊断,运用小波技术对输入信号进行处理,从而可进一步提高变频器的安全率,并为其实际维修提供参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：weixin_38609247

  1. 融合粗糙集和人工神经网络的产品敏捷定制设计方法

  2. 为快速响应客户需求和提高产品定制效率,通过分析产品设计过程的特点,结合粗糙集理论和神经网络方法各自的优势,提出一种融合粗糙集和神经网络的产品敏捷定制设计新方法,将粗糙集和神经网络方法有机集成应用于产品设计过程。该方法中,运用粗糙集对设计要求进行约简,提炼有效的决策条件;在此基础上,采用神经网络方法构建不同设计阶段的设计要求与其对应的产品结构间的网络模型,快速确定产品结构形式。并将该方法成功应用于某卷板机的总体方案定制设计过程。这种方法为实现产品敏捷定制开发提供了一种新的解决思路和技术手段。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：474kb
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 基于RBF神经网络的Web服务QoS短期预测

  2. 针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函数建立QoS预测网络模型,通过计算机仿真验证了RBF神经网络在Web服务QoS预测中是可行且有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：937kb
    • 提供者：weixin_38550334

  1. 基于BP神经网络的底板破坏深度预测

  2. 在总结采场底板破坏深度预测方法和理论的基础上,结合大量实际资料分析,归纳出开采深度、煤层倾角、开采厚度、工作面长度、底板抗破坏能力和有无切穿型断层或破碎带6个方面是影响底板破坏深度的主要因素.根据全国典型突水案例,构建基于BP神经网络的底板破坏深度的预测模型,确定建立BP神经网络所需的输入样本和检验样本,运用Matlab软件对网络进行训练,得出了优化的网络模型,并根据建立的网络模型预测肥城煤田曹庄井田8812和9604工作面的底板破坏深度.通过与实测结果对比,证明该网络模型的计算结果比相关规程提

  3. 所属分类：其它

  1. 基于BP神经网络的钢丝绳断丝定量检测

  2. 针对目前钢丝绳断丝检测定量识别中存在的问题,提出了基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤信号的模式识别方法.运用MATLAB工具箱建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的BP网络模型,通过模拟和实际检测,断丝损伤识别的准确率达到86.9%,验证了网络的可靠性和实用性.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于PSO-RBF神经网络的示功图识别

  2. 针对广泛应用的有杆抽油机故障率较高的现状，提出傅立叶描述子和RBF神经网络相结合的算法判断抽油机工况。该算法基于典型示功图的几何特征，提取低频区傅里叶描述子作为特征参数，再结合上、下冲程的载荷变化量，构成代表对应工况的12个综合特征参数，利用RBF神经网络建立识别网络模型，对数据进行网络训练得到RBF神经网络。通过MATLAB仿真平台完成了PSORBF神经网络的示功图识别的仿真验证，实际运用在油田生产中准确性良好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：827kb
    • 提供者：weixin_38696196

  1. 基于LVQ神经网络的柴油发动机故障诊断

  2. 柴油发动机采用电控技术可以优化其动力性、改善燃油使用经济性和控制排放，同时也使得柴油发动机变得更加复杂，增加了故障诊断的难度性。提出了一种基于LVQ神经网络的故障诊断方法，介绍了LVQ神经网络和学习方法。以长城哈佛GW2.8TC柴油发动机电控系统为实验对象，利用金德KT600故障诊断仪采集柴油机的数据流，运用LVQ神经网络建立诊断模型，诊断结果表明利用LVQ神经网络进行故障诊断，效果比较好，具有一定的现实意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：789kb
    • 提供者：weixin_38693589

  1. 基于高维云RBF神经网络的混凝土强度预测

  2. 针对目前混凝土强度预测中存在的不确定性，难以自适应性的确定神经网络隐含层，建立了基于高维云的RBF神经网络的混凝土预测模型。运用MATLAB 8.10进行仿真实验。实验结果表明该模型综合考虑了影响混凝土强度的各种因素，能够实现预测结果的随机性和模糊性，具有更高的预测精度，更快的训练速度，可以广泛应用于生产现场实地的混凝土强度预测和质量检验。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：655kb
    • 提供者：weixin_38634065

  1. 基于卷积神经网络的教室人脸检测算法

  2. 针对教室场景下后排学生人脸微小难以检测的情况,提出一种基于卷积神经网络的教室人脸检测算法。采用两阶段检测形式,运用残差神经网络的结构对教室人脸进行特征提取,同时构建特征金字塔,并将Softmax损失函数与中心特征损失函数结合,运用合适的激活函数进行训练。此算法在教室场景下获得95.2%的准确率,且在通用数据集Wider Face的三个等级验证集上分别获得93.0%,87.3%,58.3%的平均精度均值。

  3. 所属分类：其它

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