简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

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简介：【摘要】：本项目为了对车辆轻量化中的无铆钉冲压连接进行优化，引入深度学习中的全连接神经网络，通过传感器传回的实时接头数据，对压力连接接头的力学性能进行实时检测，并传回控制主板经由神经网络的感知、处理、预测、优化、输出控制接下来的工艺参数。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

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简介：摘要：众所周知，我国目前处于一个重要信息化和智能化背景之下，各种智能技术已经在各个领域内进行运用，并且随着时间的推移，这些智能技术均起到了很好的效果和作用，人脸识别技术正是其中之一。在现代社会发展过程中，人脸识别系统和算法已经在信息验证、人物信息识别等等方面进行运用，而且现代国内的电子商务和网络银行开始广泛进行运用，因此人脸识别算法无论是在当前还是未来的发展进程中，均具有很好的发展和应用前景，因此，在后续的发展过程中，需要重视人脸识别技术的发展。在本文中主要介绍一种基于RBF神经网络的人脸识别算法，其主要目的在于促进国内人脸识别水平得到对应的提升。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：针对传统网络安全评估方法参数量大、准确率不高等问题，网络攻击多样化特点，本文通过引入神经网络算法，提出了一种新的网络安全态势评估方法。该方法使用主成分分析法对评估数据集的特征温度进行处理，并利用神经网络算法，搭建了相关评估模型，再利用优化算法对神经网络参数进行优化处理，获得最优因子，使得评估模型的性能得到提高。经测试证明，本文提出的基于神经网络算法的网络安全态势评估方法，不仅能够提高安全态势评估准确率，还能够提高其可靠性。

简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要：数据分类是模式识别的一种，被大量应用在地质统计、语音识别、生物分类、搜索推荐等领域。化探数据具有极高的变异性和高度的非线性特征，对于非线性数据的分类问题，采用神经网络算法进行处理具备高效率、高准确度的优势。本文利用改进的BP神经网络算法建立BP神经网络模型，将训练好的BP神经网络预测未知类型的化探数据点。结果表明，应用该神经网络进行的分类对于有矿点、无矿点的识别获得了比较高的准确率。

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。

简介：摘要 手写数字识别技术在近年来的应用逐渐广泛，人们对手写数字识别技术的要求也逐渐增高。卷积神经网络模型由于其良好的功能越来越广地被应用与手写数字识别领域，识别精度也在逐渐提高。本文首先针对卷积神经网络的构成结构进行简单的叙述，之后针对卷积神经网络技术在手写数字识别领域中各种形式的优化与其应用进行综述，最后分析了目前手写数字识别技术的主要优点以及还存在的不足，并进一步展望未来的研究发展方向。

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简介：摘要：本文简述了人工神经网络的概况以及BP神经网络模型，通过分析BP神经网络对混凝土配合比、强度以及寿命的预测，表明BP神经网络预测精度较高，已经广泛的运用在混凝土预测中，具有实用价值。

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：随着中国经济的不断发展，中小微企业已经成为了国家经济高质量增长的重要基础。本文对中小微企业的信贷问题，给出了分析方案。

简介：摘要:手机屏幕的缺陷检测操作期间，深度卷积的神经网络往往起着关键作用，对实测效果 影响极大，要求技术员能够充分掌握此方法。鉴于此，本文主要围绕着深度卷积的神经网络基础下手机屏幕的缺陷检测开展深入的研究和探讨，仅供参考。