简介：在铁路货运电子商务系统中,预订车票登录界面验证码图像中字符,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的铁路货运验证码识别方法.先对验证码图像进行预处理得到单个字符,再对单字符图像数据建立CNN模型进行迭代训练.该方法针对铁路货运验证码图像特征,图像字符分割正确率接近100%,单个验证码字符正确识别率达98%以上,单张验证码图像识别率接近93%.试验表明,该方法对铁路货运验证码识别率较高,可应用于验证码的自动识别.
简介：密歇根大学两位计算机科学家及IEEE院士DavidBlaauw和DennisSylvester日前在旧金山IEEE国际固态电路大会（ISSCC）上发表了10篇有关＂智能微尘（M3,MichiganMicroMote）＂毫米级计算机的论文。毫米计算机将搭载深度学习神经网络芯片,而且功耗极低。
简介：公路交通控制是一个非线性时变系统，其抗干扰能力较差，尤其是道路交叉口的交通控制更是具有复杂的非线性时变特征，而实际应用表明，道路交叉口的交通控制是整个交通控制系统的控制重点。本文在研究BP神经网络算法的基础上，探讨该算法在道路交叉口多相位模糊控制中的应用。
简介：针对战术数据链无线网络典型入侵事件，基于演化算法和神经网络提出了一种基于演化神经网络的入侵检测方法。通过仿真实验和性能对比验证了该方法的有效性，对战术数据链系统的安全设计有一定的指导意义。
基于卷积神经网络的铁路货运网站验证码识别
密歇根大学推进毫米级计算机研制,搭载深度学习神经网络芯片
BP神经网络在道路交叉口多相位模糊控制中的应用
基于演化神经网络的战术数据链无线入侵检测技术研究
