简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：利用BP神经网络局部搜索快速性、自适应及自学习的优点，设计了基于BP神经网络的危机预警模型，突破传统的危机预警模式，有效克服了当前危机预警机制中缺乏智能化自我学习等缺陷，为研究智能化公共危机预警提供了一条可行的有效途径。

简介：为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据：经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明：经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。

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。

简介：摘要本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：本文介绍了期权定价理论,详细描述了期权定价研究的现状,并总结了当前几种期权定价主要方法及其基本指导思想。然后,结合当前期权定价方法的热点,重点阐述了神经网络在期权定价中的应用。最后,对基于神经网络预测的期权定价研究进行了总结,并指出了神经网络的期权定价的不足及研究方向。

简介：

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：图像自动标注问题要解决的就是图像和标注词之间的语义问题，为了让计算机能够解决图像与文本之间的“语义鸿沟”，让计算机通过一个模型算法计算得到我们需要的分类结果，而这个模型可以看成一个很复杂的函数，通过这个函数计算得到的结果便是我们需要的。卷积神经网络作为近些年来比较热门的深度学习算法，因其在图像识别领域有着强大的能力，故而选择了卷积神经网络作为主要模型。

简介：摘要网络性能预测是指以现有理论等为基础，来构造具有预测性的模型以实现对未来业务数据的推测和估计。本文按照电力营销系统的特殊架构，建立了基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型，构建了电力营销系统的网络特征信息集，并设定了网络性能预测的信息过滤规则。此外，基于构建的电力营销系统网络预测模型，进一步研发了电力营销系统流量过滤模块。通过OPNET网络仿真结果显示，基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型能够有效降低网络阻塞，提高网络使用效率。

简介：链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容，通过对网络结构和其他信息的分析，挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标．并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标，并经过实验找出了较好的优化参数。然后，提出了基于这8种指标的神经网络模型．并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明．基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好，在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0．9289、0．7480和0．8677，与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3．92％、1．45％、7．06％和24．35％。

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：在介绍BP神经网络基本原理基础之上,探讨如何利用神经网络进行产业间的关联分析,给出产业间的影响力系数及感应度系数计算方法,同时也提出产业系统中产业影响力系数及感应度系数的计算方法。通过对秦皇岛市产业系统的实例分析,该市建筑业对产业系统的影响力最大,而第三产业对其他产业的依赖性最强。

简介：针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足，提出了具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合，并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型，同时对模型的参数进行了确定。。通过典型的路网进行仿真实验和对比分析，实验验证了该模型具有可行性和有效性。

简介：摘要：随着风力发电技术的不断成熟，系统容量越来越大，从而导致风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大，造成安全问题。 对变速恒频双馈发电并网系统，将传统 PID 控制与 BP 神经网络控制，提出了一种 BP 神经网络 PID 的空载并网控制策略。

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：以某大坝沉降监测数据为例，利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明，滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测，具有良好的应用前景。