简介：摘要：探讨基于深度神经网络（DNN）的语音识别模型的训练与优化策略。首先分析了传统模型在复杂语音环境下的局限性，随后提出了利用深度学习技术解决这些问题的方法。研究集中在模型结构设计、数据预处理和训练过程中的优化策略上，以提升识别准确率和系统稳定性。通过实验验证，优化后的模型在多种语音环境和不同口音下表现出显著的改进。为语音识别技术的进一步发展提供了有价值的指导和实践经验。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）已成为图像分类任务中的关键技术之一。本文旨在探讨如何通过优化卷积神经网络的结构和参数来提高图像分类的精度。通过分析现有CNN模型的局限性，本文提出了一系列创新的优化策略，包括改进的激活函数、正则化技术以及数据增强方法。实验结果表明，这些优化策略能显著提升CNN在多个标准数据集上的分类性能。本文的研究不仅为图像分类任务提供了新的视角，也为深度学习领域的进一步研究奠定了基础。

简介：摘 要：本文通过四种烟箱缺条的检测方式的现状分析，确定了基于卷积神经网络的烟箱缺条检测研究。利用卷积神经网络算法对烟箱缺条进行图像识别，并建立了检测报警系统。采用MATLAB中的深度学习工具箱进行设计开发，并在单板计算机上部署，进一步论述了烟箱缺条检测系统的功能实现。

简介：摘要：在当今数字化时代，大数据安全风险评估变得尤为重要。本文旨在探讨基于灰色神经网络的大数据安全风险评估方法，以期为信息安全领域提供一种新的视角和解决方案。本文将详细介绍灰色神经网络的构建、参数初始化、数据预处理、网络训练以及风险评估输出等关键环节，为信息安全风险管理提供科学依据。

简介：摘要：电厂作为能源生产的重要场所，化学监督贯穿于其生产运行的各个环节，直接关系到设备的安全稳定运行、能源利用效率以及环境保护等多方面的目标。传统的电厂化学监督方法在面对日益复杂的生产系统和海量的监测数据时，逐渐暴露出其局限性，难以满足高精度、智能化的监督需求。人工神经网络作为一种新兴的智能技术，具有高度的非线性映射能力、自学习能力和容错性等优点，为电厂化学监督提供了全新的解决方案。基于此，本文将简要阐述人工神经网络在电厂化学监督中的应用，以供参考。

简介：摘要：目的 建立了一种串联四级杆液相质谱质谱连用仪测定动物源性食品中4种β-受体激剂残留的方法。方法 绞碎均匀的样品用乙酸钠-醋酸缓冲溶液（0.2mol/L,pH=5.2）提取后，经β-葡萄糖醛苷酶酶解，用PXC固相萃取装置净化，用Accucore aQ C18色谱柱（150mm*2.1mm,2.6um）进行色谱分离，以电喷雾正离子多反应监测模式进行测定，内标法定量。结果4种β-受体激剂的标准曲线的线性范围均是 0.5~10.0μg/kg，相关系数均r>0.9985，相关性良好，最低检出限（the limits of detection，LOD）均为0.17 μg/kg，最低定量限（the limits of quantification，LOQ）均为0.5μg/kg。加标平均回收率为90.00%～132.06%，相对标准偏差（the relative standard deviation，RSD）为1.7%～5.7%。结论 该方法操作便捷，准确度和灵敏度较高，精密度较好，适用于动物源性食品中4种β-受体激动剂残留的测定。

简介：摘要：在对非线性的地球化学数据进行处理的过程中，分类算法的选择至关重要。神经网络算法具有准确度高、泛化能力强的特点，支持向量机具备可以解决过拟合、避免趋于极小能优势。当两者进行结合用于处理地球化学数据分类问题时，具备了两种算法的优势，分类结果良好。

简介：摘要；近年来，随着经济和社会的发展进步，患者权利意识的增强，患者对医疗护理质量的要求不断提高，因此在临床护理工作中不但要重视技术护理的提高，更要倡导“以人为本”的人性化护理模式。”神经外科普遍存在急诊病人多、病人病情较重、医疗手术风险大、医疗费用较高等特点，且病人多伴有意识障碍或躯体功能障碍，情绪波动大，给护理工作带来很大难度，加之多数病人预后自理能力差，社会支持系统较弱，导致病人及家属对护理工作满意度普遍偏低。基于此，本文根据在神经外科优质化护理的应用展开探讨。

简介：

简介：摘要：本文在阐述人工神经网络的发展过程中，对其在当前机械工程领域的应用进行分析和探索，通过对当前机械工程实际操作过程中存在的欠缺和不足进行分析，探究人工神经网络能够对机械工程带来的重要意义和影响，并为人工神经网络在今后诸多领域的应用提供相应的参考。

简介：摘要 :

简介：摘要： 常规 PID控制是工业控制中经常使用的控制方法。 BP神经网络控制的方法可以使控制器具有较好的自适应性，可以实现参数自动调整。本文主要设计了常规 PID控制系统和 基于BP神经网络的 PID控制的温室控制系统，通过 MATLAB对两者进行仿真对比， BP神经网络控制系统对不同的对象具有适应性、控制效果更好。

简介：摘要目前，我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，邻近区域施工，致使地铁沉降呈现复杂的非线性变化。对此，采用奇异谱分析（ＳＳＡ）和ＢＰ神经网络对地铁结构进行分析与预测。通过ＳＳＡ重建趋势序列和周期序列，分析地铁结构变化的趋势与周期波动；利用ＢＰ神经网络对重建趋势序列与时间序列分别进行预测。以某９号线地铁沉降监测数据为例，提取趋势序列与周期序列进行分析及预测，实验证明了利用ＳＳＡ对地铁监测序列进行分析以及利用ＢＰ神经网络对成分序列进行预测的可行性。

简介：摘要：利用神经网络对油田地面集输管道结垢预测，能够有效避免各种因素对结垢预测的影响，可以将集输管道中的结垢情况准确地预测出来，再利用神经网络分析油田集输管道结垢预测中，不需要建立任何数据模型，通过神经元之间的连接就能够充分反映出地面集输管道中的结垢情况，并且预测数据非常准确，减少相应的工作量。

简介：摘要：随着时间的推移，国内社会已经进入到一个快速发展的信息时代、智能时代，其重要表现就是不同的识别系统开始在各个领域内进行运用，人脸识别系统就是其中之一，并且取得了很好的作用和效果。目前人脸识别系统的研究已经成为了模式识别领域中的一个重点课题，在身份认证、智能监控、信息安全和金融安全等等领域都具有良好的发展前景。目前人脸识别系统的运用主要具有以下几个芳年，包含安全控制、司法运用等等，后续很有可能发展成为一个巨大的、对人类生活、工作产生深刻影响的产业，需要给予相应的重视。故此，在本文中主要针对基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统进行系统的研究和分析，其主要目的在于促进基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统的运用，使得这一系统具有很好的学习能力，提升人脸识别的准确率。

简介：摘要：

简介：[摘要]：电梯标志了人类的物质文明，然而在实际生活中电梯由于故障问题给人民造成的损失也是巨大的。：针对电梯运行故障的动态诊断难题，提出一种优化的神经网络故障诊断模型，实时分析电梯运行数据，准确快速得出电梯故障信息，提高电梯运行的安全性和可靠性。为我国的电梯行业发展贡献一份力量。

简介：摘要：台风作为一种比较常见的气象灾害，我国每年大约有20个台风，由此会对我国人民群众的生命财产安全造成直接或间接的影响。台风本身破坏力巨大，为了有效的控制台风所产生的危害，就需要强化研究台风路径预报。近年来，基于不断发展与进步的气象学、计算机软硬件，促使台风路径预报研究日益成熟，且极大的提高了预报精度。

简介：摘要：电力变压器是电力系统中最为关键的设备之一，是对电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器事故的发生。因此，基于BP神经网络的变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对三比值法的原理进行了概述，详细探讨了BP神经网络的构建，旨在保证变压器的运行。

简介：摘要：近年来，随着线下消费向线上转移，推动了快递行业的持续快速发展。人们在享受网购以及快递业带来的方便快捷的同时,消费者的个人信息泄露也为了令人堪忧的问题[1]。因此本文提出了基于卷积神经神经网络的快递面单识别算法。首先通过摄像头采集快递包裹图像，采用深度学习的图像分割算法应用于面单区域的分割；通过自适应的灰度缩放算法，减少了反光等噪声对图像的影响；基于大津定律的条形码及消费者信息区域的定位算法，能够实现对所需信息区域的定位。