简介：摘要：在基于神经网络方法预测实验快堆一回路钠泵上部轴承温度的研究过程中，发现全连接神经网络虽然预测结果的相对误差较小，但是预测模型的泛化能力不佳，因此提出了通过卷积神经网络提取数据特征的方法，在保证预测模型精度的前提下提升预测模型的泛化能力。最终预测模型的泛化能力得到了有效提升，该预测模型的预测结果可以给操作员及时提供及时的信息，由操纵员根据结果采取正确的操作。

简介：摘要：随着智能算法的不断发展，BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构，在通过测试后，可利用BP神经网络对后续图像进行处理，完成自主的运算过程，减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中，BP神经网络可大大减少工作量，提高图像处理的效率。

简介：摘要：本文针对地铁客流长序列预测问题，提出了一种基于神经网络Informer模型的解决策略，通过对宁波地铁系统的2023年下半年客流数据分析整理，构建了包含时间、节假日、天气等多因素的长序列数据集，以此为基础对Informer模型进行训练，并对2024年数据进行了预测，通过与LSTM模型预测结果以及该时段真实客流数据进行比较分析，证明本研究提出方法在地铁客流长序列预测时具有较高可行性。

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：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:人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用日益受到重视。对于故障诊断与预测，人工神经网络可以通过学习和识别机械系统中的故障特征模式来准确地诊断故障并预测故障发生的可能性。在智能控制与优化方面，人工神经网络能够根据输入数据的变化进行实时调整，并优化机械系统的性能。此外，人工神经网络还可用于机器视觉与图像处理、设备状态监测与维护以及运动规划与路径优化等领域。

简介：摘 要：近年来，国内高校相继建设各类工程实验室，这类实验室也逐渐成为高校开展实验教学和科研创新的重要场所，也是提高办学水平的重要抓手。然而，针对高校工程实验室进行安全和风险领域的评价体系和方法研究尚不多见，远远不够完善。本文通过建立高校工程实验室风险因素分析和构建风险评价指标体系，采用BP神经网络对工程实验室存在的安全风险进行量化评估和打分。通过实例，分析和验证了BP神经网络模型，结果令人满意。这证明了该模型是确实可行的，能够应用于高校工程实验室安全风险评价。

简介：摘要：在建设工程中，前期造价估算关系到建造成本最终的控制水平。造价估算不仅是成本管理的起点，而且还是成本控制的前提。所以，有必要探索一套实用、科学的造价估算方法。神经网络作为人工智能领域的常用方法，有着学习、联想、归纳、容错和自适应等多重能力，在多个领域均有广泛的应用。本文介绍了神经网络的概念、原理，并探讨BP神经网络在建筑工程造价中的应用。

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：随着计算机技术的不断发展，人工智能已经成为当前最热门的研究领域之一。而人工神经网络是人工智能领域中的一个关键技术，能够处理大量复杂的数据，并通过学习建立输入和输出之间的复杂非线性映射关系。本文将就如何利用人工神经网络技术，在建筑工程造价预算中实现自动化预测和控制进行全面的分析探讨。

简介：摘要：随着航空航天技术和遥感技术的不断进步，在国家应急测绘保障能力建设的大背景下，如何利用航空航天遥感影像数据，为灾害应急救援和灾后重建等工作提供有效、可靠的决策信息成为当前的重要课题。文章首先分析了航空航天遥感技术的背景，并对航空航天遥感影像的特点进行了描述；然后，对应急测绘中航空航天遥感影像的应用范围和应用手段进行了剖析，并对下一步研究进行展望。

简介：摘要：近年来，遥感技术被广泛应用于各个领域当中，遥感影像变化检测是遥感技术的重要应用之一，目的是通过对比同一区域的不同时相图来得到对应的建筑、森林、水土等变化情况，目前已广泛应用于城市规划、土地资源利用、环境监控等方面。随着科技的快速发展与遥感成像技术的逐渐成熟，遥感图像的质量也逐渐提高。遥感图像包含丰富的地物信息，如何从中精准地识别出真正的语义变化区域仍是一个长期的挑战。近些年，随着深度学习的快速发展，其逐渐成为计算机视觉领域中一项不可缺少的技术。神经网络拥有强大的学习能力，能够从遥感图像中自动提取丰富的光谱特征及空间特征。因此，一些学者将其应用在遥感影像变化检测任务中并取得了良好的效果。

简介：摘要：随着遥感技术的不断发展，遥感影像变化检测已经成为基础测绘领域的重要应用之一。遥感影像变化检测是指通过对不同时间点的遥感影像进行比较和分析，检测出地表覆盖和地形地貌的变化情况，为基础测绘提供准确的数据支持。

简介：摘要：本文探索了道路测绘中遥感影像与GPS数据融合的方法。通过将高分辨率的遥感影像与GPS定位数据相结合，实现了对道路地理信息的准确测绘和更新。本文对遥感影像进行特征提取和分割，获取道路的空间位置和形状信息。然后，通过GPS数据对道路进行精确定位和校正，提高测绘结果的准确性和可靠性。最后，通过数据融合算法将遥感影像和GPS数据进行融合，生成最终的道路测绘结果。通过对实际案例的分析和验证，证明了该方法的有效性和可行性。本研究对于道路测绘和地理信息系统的发展具有重要的意义。

简介：摘要：在当今科技飞速发展的时代，深度学习技术以其强大的数据分析和模式识别能力，在众多领域展现出了令人瞩目的应用价值。测绘工程作为获取、处理和分析地理空间信息的关键学科，也正因深度学习技术的融入而发生着深刻的变革。本文深入探讨了深度学习在测绘工程中的多样化应用，涵盖了图像识别与分类、目标检测与提取、地形测绘以及变形监测等重要方面，并细致地分析了其在应用过程中所面临的挑战。

简介：摘要： 现如今，我国城市建设在不断加快， 针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题，发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想，抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征，然后，基于先验知识和样本分析选择最优特征组合，建立有效的影像对象特征集，最后，采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明，该方法具有较好的分类精度，其分类结果可为土地利用变化监测和 GIS 数据库更新提供依据。