简介：摘要：本文首先对概率神经网络理论进行了概述，详细探讨了基于概率神经网络的高压断路器故障诊断，旨在使高压断路器始终保持最佳运行状态。

简介：摘要：电气控制系统是保证数控机床正常运行的重要组成部分，如果发生故障，会导致数控机床出现各种异常问题，导致企业难以在规定的时间内完成生产目标，企业最终获得的经济收入将不断下降。因此，必须高度重视电气控制系统的故障诊断和维护。

简介：摘要：粗糙集理论作为信息时代背景下的一项全新智能处理技术，主要针对不确定性和不完整性的数学工具进行处理，并在此基础上根据不完整、不精确等多项不完善信息实现有效分析，实现在关键信息下的有效保留。基于此背景下，由于神经网络当前在车载设备故障诊断中存在的复杂结构问题，当前通过实现粗糙集与神经理论结合的方式，也能够从根本上实现在BP神经网络上的优化，满足车载设备故障诊断的主体需求。对此，本文基于在粗糙级理论下的属性约简算法，根据实际的车载设备案例，分析粗糙集理论与神经网络结合的主要步骤，重点阐述粗糙集神经网络结合下的故障诊断性能比较。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，随着科技的进一步发展，故障诊断的相关技术也得到有效发展，且人们对故障诊断的相关研究也逐渐增多，特别是电路领域当中，对故障的诊断逐渐受到广泛关注。目前，电路故障在诊断中主要的方法为故障字典算法、K故障诊断算法、故障频率诊断算法等。其中，较为常见的故障诊断方法为故障频率诊断算法。对于电路故障而言，由于其发生故障的频率较高，且原因较为复杂，因此，需要不断加强对电路故障诊断的研究。对于电力电子电路而言，其通常与数字以及模拟等相关电路均不相同，其相关器件所具备的过载能力一般比较小，而且受损的速度比较快，仅为10微秒之内，这种情况下，就无法对可能出现的故障进行提前获取。在对传统故障进行诊断的时候，通常是按照其所输出的波形对缓变的故障进行判断，但是，无法对快速、突变的故障进行有效识别。为了有效避免该缺陷，提出了以粒子群优化算法为基础的电路的故障诊断。其通常可以使粒子群当中所包含的粒子的具体空间位置以及具备的速度进行相应的更新处理，在对故障进行诊断中获取更加准确的数据。

简介：摘要：伴随着新时代的发展背景的衬托，传统能源的开采过渡，以及我国人口数量的增加，全球气候发生了严重的变化，正因为如此，在航海的领域中，船舶的动力燃料价格增加，这标志着对船舶排放的气体有着新的要求，这样加大的增加了船舶运输和营运的成本，从而导致现阶段船舶动力系统已经发生了变化，所以现阶段如何通过借助全新的技术优化船舶运营技术，以及针对船舶电力工故障的针对是现阶段工作的重点，所以本文将从船舶电力系统的将角度出发，深刻探究神经网络的船舶电力系统的故障诊断方法。

简介：摘要：现如今，经济在快速发展，社会在不断进步，供电系统是保证煤矿安全生产的关键组成部分，是保证煤矿正常运转的重要环节。煤矿供电系统具有电路复杂、工作环境恶劣和系统庞大等特点，导致煤矿供电系统出现故障后，难以做到准确判断。为此，通过分析目前煤矿井下供电系统采用的故障诊断方法，对不同故障诊断方法的主要特点进行比较，提出了一种基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术。该技术利用多层卷积神经网络，建立故障库和对比系统，可以大大提高煤矿供电系统故障诊断效率和准确度，为煤矿安全生产和及时排除故障提供技术参考。

简介：摘要：现如今，经济在快速发展，社会在不断进步，供电系统是保证煤矿安全生产的关键组成部分，是保证煤矿正常运转的重要环节。煤矿供电系统具有电路复杂、工作环境恶劣和系统庞大等特点，导致煤矿供电系统出现故障后，难以做到准确判断。为此，通过分析目前煤矿井下供电系统采用的故障诊断方法，对不同故障诊断方法的主要特点进行比较，提出了一种基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术。该技术利用多层卷积神经网络，建立故障库和对比系统，可以大大提高煤矿供电系统故障诊断效率和准确度，为煤矿安全生产和及时排除故障提供技术参考。

简介：摘要：电力通信作为保障电力运行的重要枢纽，是电力建设和保障的重点。伴随着电力通信规模的扩大，通信设备不断增加，从而使得驾驭电力通信网的难度也逐步增加。因此，如何保障电力通信网的通信以及如何及时对通信网出现的故障进行诊断与定位，是当前电力智能化建设和思考的重点。传统的电力通信网故障诊断通过建立规则库的方式判断，但这种规则库主要依赖于人工经验。而随着人工智能的兴起，深度学习算法在处理非线性问题方面的优势开始逐步体现。基于CNN卷积神经网络的电力通信网故障诊断模型，以实现对电力通信网的故障诊断。

简介：摘要：自20世纪80年代以来，专家系统得到了快速发展，在汽车故障诊断领域显示出出色的工作能力。基于此，本文详细分析了神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用。

简介：摘要：卷积神经网络是一种新型的无导师学习算法,在近几年有了较大发展,其主要思想为利用层间节点竞争产生隐含函数来处理非线性系统，在处理非平稳信号方面,它的优势主要体现在:可以利用网络中所有隐含层,使得原始数据与新产生的参数都保持一定关系,从而实现了非线性函数逼近;通过使用简单、有效等方法来减少输出矢量对算法时间和计算量要求较高之处。本文将介绍一下卷积神经网模型结构及相关技术特性以及一些典型应用场景下常用学习算法进行分析研究。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：在日常的生活中,人们会遇到很多不确定性,比如运动物体发生了变化、工作环境发生变化等。这些都需要大量数据进行研究和分析。循环神经网络就是一种能够快速收敛并能自动消除系统误差，并且对信息处理速度比较快的新型算法之一，而且在网络研究中,循环神经网络具有非常重要的作用,它可以通过学习和计算来处理复杂系统，具有非常广阔的发展前景,在很多领域得到了广泛运用与关注;但是目前存在许多问题需要解决。

简介：摘要

简介：摘要目的探讨卷积神经网络（CNN）在胸部CT肋骨骨折诊断中应用的准确性和可行性。方法收集2017年5月至2019年5月于山西白求恩医院行胸部CT检查的305例肋骨骨折患者的影像资料，经过图像裁剪构建包含5类胸部CT肋骨骨折图像数据集，共7433张图像，作为训练组数据，在深度学习caffe框架下采用Faster R-CNN和Yolov3模型对数据集进行训练和测试。另选取同期肋骨骨折患者20例，裁剪后144幅包含肋骨骨折的CT图像作为验证组，由两位高年资主任医师阅片并确定肋骨骨折类型及部位等作为诊断标准，分别使用Faster R-CNN、Yolov3模型进行验证，同时两位CT医师对验证组图像进行判读。比较3种方法的诊断准确率、诊断一致性及阅片时间。结果验证组144幅CT图像共包含162处骨折，骨折类型包括双侧骨皮质断裂71处、外侧骨皮质断裂38处、内侧骨皮质断裂21处、骨皮质屈曲骨折12处、其他类型骨折20处。Faster R-CNN模型、Yolov3模型、CT医师诊断肋骨骨折的总准确率分别为95.68%（155/162）、83.33%（135/162）、96.30%（156/162），组间比较差异有统计学意义（P<0.001）。Kappa一致性检验显示，Faster R-CNN模型及CT医师的诊断一致性较好（Kappa=0.851，P=0.012）。CT医师、Faster R-CNN模型、Yolov3模型平均每幅图阅片时间分别为（11.57±5.80）s、（0.52±0.15）s、（0.054±0.003）s，组间比较差异有统计学意义（P<0.01）。结论利用深度卷积神经网络识别胸部CT肋骨骨折具有可行性，诊断总准确率与有经验的CT医师相当，而阅片速度更优。

简介：摘要：随着科学技术的发展，人工智能已经被广泛应用到生活中，计算机视觉作为其中的重要领域，也被研究者逐渐重视。本文重点讲述了卷积神经网络以及图像分割的发展史，重点讲述了目前具有代表的deeplab神经网络架构中的特点，分析其中的原理，对后续的研究具有借鉴作用。

简介：摘 要：传统故障诊断的信息来源多是结构化的电气参量。本文使用非结构化数据作为参考数据进行故障诊断。并基于混合神经网络模型提取非结构化数据的有效特征信息。由此搭建适用于非结构化文本数据的模型。同时基于此改进提出的模型。通过网络的各项参数更新，选择最优的网络模型。最后通过某地区的实际故障数据进行算例分析，并对比不同Batch size，最后算例结果表示，本文提出的基于文本非结构化数据及循环卷积神经网络的输变电系统故障诊断算法的有效性。

简介：摘要：电梯是人们生活中不可缺少的工具，用于住宅楼、公共场所等，在生产和生活中发挥着重要作用。然而，电梯故障在人们的生活中时有发生，轻则破坏公共设施，重则严重威胁生命安全。由此可见，电梯故障的日常检测和维护是一项关键的专业技术。在此基础上，本文内容将对电梯日常检测和安全保障的相关的技术采取叙述，并作出一些技术方面优化措施。

简介：摘要：随着城市经济的快速发展，城市化建设的土地利用率持续增长，高层建筑已经是城市空间中最为常见的建筑，高层建筑的出现，使得电梯的使用需求也越来越常见。电梯的出现为城市发展作出了贡献，方便了人们的生活，但是对于电梯运行来说，还有很大的安全风险。如果电梯发生故障的话，会对乘坐电梯的用户造成生命危险。因此，相关技术人员要做好对电梯机械故障原因的排查，并及时给出诊断方式和相关的优化策略。

简介：