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：

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：混凝土搅拌状态总是随着时间在不断变化，及时准确的判断目前混凝土搅拌罐是否处于关闭、搅拌和空仓状态，可以极大的节约计算机资源，减少资源损耗。本文基于卷积神经网络技术对混凝土搅拌状态进行识别，并从图像输入尺寸、激活函数和学习率三个方法选取最佳参数配置。实验证明，该方法具有直观性、实时性等特点。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别算法已经成为了许多领域的关键技术。神经网络作为一种强大的模式识别工具，在图像识别任务中发挥着重要作用。随着神经网络模型的不断扩展和复杂化，算法的性能优化成为了一个紧迫的问题。本研究旨在对基于神经网络的图像识别算法进行优化研究，以提高其准确率和效率。介绍神经网络在图像识别中的基本原理和应用场景。将深入探讨当前常用的图像识别神经网络模型，将重点关注神经网络算法优化的方法与技术，损失函数的设计、正则化技术和参数优化等。

简介：摘要：研究了一种用神经网络的方法搭建滚珠丝杆的模型，基于对滚珠丝杆原理的分析和抽象，简化并形成四阶丝杆台模型，并通过激光位移传感器提供实测数据并训练模型，利用matlab/simulink环境下进行仿真实验，并以此模型来预测不同输入下的输出数据是否符合实际，从实验对比结果来看，理论与实际基本吻合，验证了该丝杆模型的可行性，为后续对接伺服系统进行应用研究奠定基础。

简介：摘要：传统的交通控制系统在应对复杂、动态的交通流中显示出局限性，急需一种更加智能化的解决方案。而神经网络技术作为人工智能领域的一个重要分支，以其出色的数据处理和模式识别能力，为创新交通控制系统提供了新的可能性。通过利用神经网络对交通数据进行实时分析和预测，可以显著提高交通系统的响应速度和调控精度。因此，本研究旨在设计一种基于神经网络的智能交通控制系统，以期提高交通效率，减少拥堵，优化城市交通流。

简介：摘要：短时交通流预测是智能交通系统(ITS)的关键组成部分，其准确性、实时性直接影响到交通控制与诱导系统能否及时向出行者发布准确的交通信息，对于治理城市交通给拥堵问题具有重要意义。基于神经网络的预测方法是近年来非参数化方法中开展研究做多的，本问详细介绍了BP神经网络和RBF神经网络在交通流预测领域的应用与发展，以及国内外学者对神经网络的优化做出的努力。并提出了一个未来研究的方向即对更为复杂的网络层面上的城市道路进行预测，并拟定了一个解决方案。

简介：摘要：随着科技的不断发展，图像识别已经成为研究的热点领域。深度神经网络作为现代人工智能的重要分支，为图像识别技术的发展带来了革命性的突破。本文旨在研究面向图像识别的深度神经网络模型设计，探讨不同模型的设计方法和优劣，并深入分析其内在机制。通过实验对比和分析不同模型的性能，总结各自的特点和适用场景，为未来的研究和实践提供有益参考。

简介：摘 要:本文主要探究悬臂梁桥施工过程中挠度设计值与实测值之间存在的误差，及如何应用BP神经网络通过已施工阶段的误差值来对未施工节段的误差进行预测。并通过构建BP神经网络模型预测值来实现对桥梁施工进行优化指导，并将此模型应用于汕头市连阳河特大桥悬臂段施工挠度误差模拟预测。实验表明BP神经网络模型在悬臂施工挠度误差预测中精度较高，有较好的效果。并对施工过程中可能造成挠度误差的主要原因进行了分析。

简介：摘要：深度学习是机器学习领域的一个重要分支，具有强大的模式识别和表征学习能力。然而，选择合适的网络结构和有效的优化算法仍然是深度学习的关键挑战。因此，本论文旨在提出新的创新和改进方法来解决深度学习网络结构和神经网络优化算法方面的问题。

简介：摘要：为了能够及时发现齿轮表面缺陷以及缺陷类型，我们提出了一种自适应分类框架，该框架根据任务需求调整分类粒度，并基于混合神经网络（AHNN）。AHNN结合了一维卷积和注意机制，增强了特征和通道之间的关系，并抑制了不敏感信息的影响，引入了个体特征选择方法，生成适合不同个体的特征子集，减小个体差异。实验结果表明，齿面磨损的细粒度和粗粒度分类的准确率分别为91.27%和96.31%，缺齿的细粒度和粗粒度分类的准确率分别为92.67%和97.28%，正常齿的细粒度和粗粒度分类的准确率分别为92.33%和96.39%。AHNN能够适应不同的分类粒度，降低个体差异，提高框架的通用性。

简介：摘要：在社会经济发展水平逐步提升的背景下，人工神经网络被广泛应用于各个行业中，大大提升了行业的生产质量与生产效率，可充分满足社会发展需求。工程机械显控界面是人机交互的重要载体。工程机械行业是机械工业的重要组成部分,是先进制造业的代表行业之一,属于技术密集、资本密集型的行业,为国民经济各领域、各部门基础设施建设提供机械装备。基于此，本文主要对人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用进行论述，详情如下。

简介：摘要：现阶段，随着工程机械技术的不断发展，人工神经网络技术逐渐得到了应用，该技术包含众多的学科领域和高新科技，对提升机械的智能化、自动化等具有显著作用。文章分析了人工神经网络的具体内涵及特征，并探究其在机械工程中的具体应用，指出该技术的发展前景。

简介：摘要：人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等。本文介绍了人工神经网络在机械工程领域中的应用，提出了其存在的问题及对策，为人工神经网络在机械工程领域中的应用提供帮助。

简介：

简介：摘要：随着科技的进步，人工神经网络都是由许多系统的处理单元结合而成的密集型网络，从相关部门对于人脑组织探索的信息中可以总结出人脑的主要特点。然而其并不属于对人脑的现实阐述，而是对人脑的系统仿真再现，神经网络属于明显非线性的大型持续变化体系。在神经元网络对数据进行分析时，需要借助各神经元间的相互影响，理论与数据的收集主要是以元件在现实空间中的搭设形式来展现。

简介：摘要：过去30年来，对人工神经网络布局、实践和现实利用的研究十分活跃，每年会出版成千上万份文件。据估计，对人工神经网络的研究自一开始就进入了成熟和扩张阶段。它已在一个广范围的技术领域生根发芽，并与专家系统和遗传算法一起成长为基础人工神经网络技术。人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等等。

简介：摘要：当今，在社会与时代不断发展进步的过程中，民众工作生活的方式出现巨大转变，尤其是各项社会生产活动基本上都实现了机械化，为我国的机械工程创造了良好的发展机遇。人工神经网络涵盖了多学科专业知识，具有较高的复杂性和综合性，在机械工程具有显著应用优势。合理分析如何将人工神经网络融入到机械设计、制造以及机械故障诊断等各个方面，对于机械工程来说意义重大。

简介：摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。