简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，以深度学习为代表的人工智能算法在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。人工智能算法的快速发展需要强大的计算能力，传统的 CPU、 GPU等通用计算机芯片已经无法满足大规模应用需求。为了解决这一问题，将深度学习应用于计算机视觉和语音识别领域，研究基于 FPGA的神经网络加速器（Neural Networking Accelerator, NNA）成为新一代通用计算机芯片研发的热点。本文在分析现有神经网络加速器设计方法基础上，设计了基于 FPGA的神经网络加速器架构，并对其进行了性能仿真和实验验证。

简介：摘要：电梯故障诊断是提高电梯安全性和运行效率的关键任务。神经网络技术以其在非线性问题处理、模式识别和决策等方面的优势，被广泛应用于电梯故障诊断中。在电梯故障诊断中，神经网络模型如BP网络模型、遗传小波神经网络模型和模糊神经网络模型等，可以通过学习和训练数据提取故障特征并进行故障分类。神经网络技术的应用可以提高电梯故障诊断的准确性和效率，为电梯维修人员提供有效的决策支持。

简介：【摘要】：目的：对脑卒中患者进行神经内科康复护理的相关护理措施效果进行观察研究。方法：在本次研究中，随机选取了148例脑卒中患者，将其临床治疗资料 进行回顾性分析，将其随机分为2组，第一组患者为对照组，采用常规护理，患者人数为74例；第二组患者为观察组，采用康复护理，患者人数为74例。将两组患者的临床护理数据进行对比分析。结果：通过对两组患者的临床数据结果进行对比分析可以发现，采用康复护理后的患者治疗有效率达到了94.6%,而采用常规护理的患者其护理有效率仅为67.6%o两组患者之间的数据差异性具有统计学意义。结论：通过采用康复护理方法，脑卒中患者的护理有效率得到了有效的提高，且其临床症状得到了有效的改善，因此，该护理方法具有较高的临床推广价值。

简介：摘要：肺炎是一种常见且严重危害人体健康的呼吸系统感染疾病，CT影像不仅能直观地显示病变部位，还可提供诸如病灶形态、密度等信息，在早期发现和治疗过程中发挥着重要作用，也是医生了解病变程度和患病细节的常见手段。在卷积神经网络的基础上，开展肺部病变的判断以及病灶区域的分割定位研究，可以大幅提高诊疗速度，协助医生准确诊断和定位肺炎病变区域。目前的肺炎辅助诊断方法多将分类与分割算法的实施截然分开，区别于目前多将分类与分割算法实施截然分开的肺炎辅助诊断方法，研究了在通用卷积神经网络的基础上完成快速分类任务的实现方法，在专业人士的参与下标注并建立了用于肺炎病灶区域分割的数据集，并利用U-Net及相关改进网络模型，在训练集规模较小的情况下可完整勾勒出肺炎病灶的边缘，并获得到相对较高的分割精度。实验结果表明，通过在所处理的近300张数据集上进行实验，可以得到近85%的准确度。

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：本文利用BP神经网络进行混凝土导热数据预测，以均方误差评估准确性，发现第17次迭代时预测精度最高，确保模型泛化能力，有效优化配合比设计。

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：摘要对锦屏二级水电站引水隧道的大理岩进行了保持轴向应变恒定的卸围压试验，得到大量试验数据。由于传统上Excel等对试验数据回归拟合的缺陷，所以在此讨论了基于

简介：摘要为了有效降低垂直升降式立体车库事故发生率，加强对立体车库的状态监测和安全等级评价，本文采用立体车库安全风险因素分析方法，建立了垂直升降式立体车库安全评价指标体系。在此基础上基于BP神经网络和概率神经网络，采用仿真和实例分析相结合的方法进行了研究。结果表明基于概率神经网络的立体车库安全评价方法是有效的。

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：摘要随着我们国家经济建设的不断发展，我们国家的综合国力显著的提高，国家在国际上的地位越来越高，但是相比于发达国家来说，我们国家发展仍然具有非常大的空间，为了实现可持续发展的目标，缩短与发达国家之间的差距，我们必须要进行技术上的不断创新，不断的提高科学技术水平，并且，我们国家的地位越来越高，面对着的竞争也就越来越激烈，为了保障我们国家的独立自主，我们必须要提高军事方面的能力，实现我们国家的独立自强，军事能力非常重要。

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。