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摘要：针对传统的网络故障知识库难以共同存在的缺陷的高冗余性和稳定性，综合运用神经网络方法和粗糙集理论，提出了RSNN算法，以获得研究样品净化处理。该算法简化了样本，具有高适应性和高容错性，不容易陷入局部极小点，可以有效地处理噪声或不兼容的网络故障诊断。
摘要：高职学院应当重点培养从事物联网关键技术领域的系统设计、系统分析、科技开发及研究方面的工程技术人 才。文章分析了高校利用物联网与神经网络技术来优化多通道通信关键技术信息传感设备的采集与实现方法，同时给出了采用 神经网络终端来按约定的协议实现人与人、人与物、物与物 ...
神经网络系统中具有较为强大的神经网络非线性函数逼近能力，在满足神经网络条件的时 候，可以通过任意精度逼近任意非线性的连续函数以及分段连续特征的函数。 神经网络系统中主要可以分为并联与串-并联 …
摘要：为了充分挖掘阵列结构的并行性,结合脉动阵列思想针对卷积神经网络核心算法设计了一套高效的映射数据流。在基于RTL搭建的仿真环境中,对不同尺寸的卷积核进行了测试,本文所
为此，提出了一种基于多学习单元卷积神经网络的识别新方法。. 首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯平滑以校正噪声带来的毛刺与畸变，然后提取其正交切片作为进一步的特征提取对象，最后构建多学习单元卷积神经网络，学习和提取正交切片深层、泛在的 ...
每个神经元之间都有连结，其中都各自拥有权重，来处理讯号的加权。. 传统的类神经网络技术，就是透过随机指派权重，然后透过递归计算的方式，根据输入的训练数据，逐一修正权重，来让整体的错误率可以降到较低。. 随着倒传导网络、无监督式学习等技术 ...
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述. 摘要 随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNNs）具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。. 使用深度学习算法训练的 ...
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三、图神经网络的应用 1、Computer Vision 图形神经网络的最大应用领域之一是计算机视觉。研究人员在场景图生成、点云分类与分割、动作识别等多个方面探索了利用图结构的方法。在场景图生成中，对象之间的语义关系有助于理解视觉场景背后的语义含义。
神经网络在电力系统中的应用综述. 摘要：随着经济、技术的迅速发展，现代社会对于电能的需求量快速增加，电力系统也日益庞大和复杂，出现故障的潜在风险也逐步增加。. 近年来，随着人工智能技术和神经网络算法的快速发展和应用，特别是具有强大算力的 ...
摘要：针对传统的网络故障知识库难以共同存在的缺陷的高冗余性和稳定性，综合运用神经网络方法和粗糙集理论，提出了RSNN算法，以获得研究样品净化处理。该算法简化了样本，具有高适应性和高容错性，不容易陷入局部极小点，可以有效地处理噪声或不兼容的网络故障诊断。
摘要：高职学院应当重点培养从事物联网关键技术领域的系统设计、系统分析、科技开发及研究方面的工程技术人 才。文章分析了高校利用物联网与神经网络技术来优化多通道通信关键技术信息传感设备的采集与实现方法，同时给出了采用 神经网络终端来按约定的协议实现人与人、人与物、物与物 ...
神经网络系统中具有较为强大的神经网络非线性函数逼近能力，在满足神经网络条件的时 候，可以通过任意精度逼近任意非线性的连续函数以及分段连续特征的函数。 神经网络系统中主要可以分为并联与串-并联 …
摘要：为了充分挖掘阵列结构的并行性,结合脉动阵列思想针对卷积神经网络核心算法设计了一套高效的映射数据流。在基于RTL搭建的仿真环境中,对不同尺寸的卷积核进行了测试,本文所
为此，提出了一种基于多学习单元卷积神经网络的识别新方法。. 首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯平滑以校正噪声带来的毛刺与畸变，然后提取其正交切片作为进一步的特征提取对象，最后构建多学习单元卷积神经网络，学习和提取正交切片深层、泛在的 ...
每个神经元之间都有连结，其中都各自拥有权重，来处理讯号的加权。. 传统的类神经网络技术，就是透过随机指派权重，然后透过递归计算的方式，根据输入的训练数据，逐一修正权重，来让整体的错误率可以降到较低。. 随着倒传导网络、无监督式学习等技术 ...
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述. 摘要 随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNNs）具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。. 使用深度学习算法训练的 ...
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三、图神经网络的应用 1、Computer Vision 图形神经网络的最大应用领域之一是计算机视觉。研究人员在场景图生成、点云分类与分割、动作识别等多个方面探索了利用图结构的方法。在场景图生成中，对象之间的语义关系有助于理解视觉场景背后的语义含义。
神经网络在电力系统中的应用综述. 摘要：随着经济、技术的迅速发展，现代社会对于电能的需求量快速增加，电力系统也日益庞大和复杂，出现故障的潜在风险也逐步增加。. 近年来，随着人工智能技术和神经网络算法的快速发展和应用，特别是具有强大算力的 ...
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