简介：摘要：目前的汽轮机负荷控制中，通常采用广义预测技术来进行负荷控制，但控制函数的拟定较差，控制时的稳定性不佳，波动较大。因此，提出基于多变量模糊神经网络的汽轮机负荷控制方法研究。首先建立其影响汽轮机负荷的数据分析模型，作为控制依靠。其次利用多变量模糊神经网络对模型中的数据进行运算，并自动校正，来实现对于汽轮机的负荷控制。为了验证设计方法的有效性，设计实验，利用Simulink工具来构建汽轮机的仿真环境，并使用设计方法与传统方法共同进行热点负荷的控制，实验结果证明，设计方法控制更加稳定，性能更优，存在可行性。

简介：摘要：如今电梯已成为人们的生活中必不可少的室内交通工具，但是近年这种交通工具因为门系统故障引起了很多人员伤亡事故。为了确保电梯安全可靠的运行，文中对电梯门系统进行了故障预测。针对电梯门系统故障类型：电梯启动门不关、电梯开关门时门扇振动大、到达指定层不开门不关门。将三种故障类型作为预测模型的输出。引起故障的原因有8个，其作为输入。运用粒子群算法（PSO)与BP神经网络相结合建立模型，通过MATLAB仿真，仿真结果表明PSO-BP神经网络算法在电梯门系统故障预测中具有可行性。

简介：摘要：为了提高气体绝缘金属封闭开关（ GIS）缺陷的检测效率，提出了一种基于计算机卷积神经网络的 GIS中典型缺陷图像识别和分类方法。利用内窥镜获取 GIS的不同类型的缺陷图像并建立相应的样本数据库。预处理数据库中的图像。设计相应的卷积神经网络，并利用预处理后的图像对卷积神经网络进行训练和测试，实现对缺陷图像的识别。应用的算法由 matlab软件实现。测试结果证明，基于卷积神经网络的 GIS缺陷图像识别方法的测试结果和样本图像的实际类型基本一致，该方法可以实现对 GIS内部缺陷类型进行检测。

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:随着数字通信技术的不断发展，通信系统面临着越来越多的挑战和需求，如大规模数据传输、高效能量利用和可靠性提升等。神经网络和深度学习作为人工智能领域的前沿技术，在通信系统中的应用研究引起了广泛关注。本文旨在探讨神经网络和深度学习在通信系统中的应用现状、优势及挑战，并提出一些可行的解决方案和未来发展趋势。

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： 针对目前在工业控制中，被控系统往往是多变量、非线性、强耦合的时变系统。多变量系统的回路之间存在耦合，为了得到满意的控制效果，必须对多变量系统实行解耦控制。本文通过增加动量项的方法提高网络学习效率，同时引入粒子群算法（PSO）来训练神经网络PID控制器的参数，并针对多变量控制系统开展仿真验证，取得了满意的控制效果。

简介：摘要：职业教育增值性评价对提升教育质量、促进教育公平、推进教学改革等方面均具有重要的意义，但在实践过程中，传统增值性评价存在诸多问题，如模型解释力不足、统计精准度不够、忽视数据库整合及忽略非标准化测验等。本文提出一种RBF神经网络在线建模的增值性评价方法，利用RBF神经网络良好逼近能力和低泛化能力，解决增值性评价中的数据处理、模型构建及结果评估问题，以提高评价的准确性和可靠性，提升职业教育的质量。

简介：

简介：摘要：在深度学习技术的帮助下，手语识别的创新进展为聋哑人士提供了新的交流可能性。本研究基于ResNet101——一种深度卷积神经网络模型，通过迁移学习的策略，对模型进行了细致的调整和优化，使其更贴合手语的视觉特征。实验包括对部分网络层参数的冻结，输出层的重新设计，以及利用交叉熵损失函数和Adam优化器进行多轮次训练迭代。经过严格的实验验证，调整后的模型在手语图像数据集上表现出优异的准确率，显著提高了手语识别的实用性，进而为聋哑群体的社会融合和交流开辟了新的道路。

简介：

简介：摘要：随着新能源技术的迅猛发展，微电网作为分布式能源系统的核心组成部分，其稳定运行和高效管理面临着巨大挑战。本文深入探讨了人工智能神经网络在新能源微电网中的广泛应用及其重要性。通过分析神经网络在短期负荷预测、风力发电量预测、系统稳定性控制、故障诊断以及能量管理优化等五个方面的具体应用策略，阐述了其在提升系统性能、优化运行效率和保障稳定性方面的关键作用。基于神经网络的智能化解决方案能够显著提高预测精度、增强系统抗干扰能力、加快故障诊断速度，并实现能源的精准配置和高效调度。

简介：摘要：随着海洋工程的迅速发展，轮机故障的及时准确诊断对保障航海安全和效率具有重要意义。本研究探讨了模糊逻辑与神经网络技术的结合应用在轮机故障诊断中的有效性，搭建了模糊神经网络模型，通过深入分析轮机故障特点，采用合理的数据处理策略，提升诊断精度。该模型能有效融合专家知识与故障数据，通过模糊规则抽象故障特征，利用神经网络的自学习能力对故障模式进行判断。通过对模型的实验验证，证明了模糊神经网络在轮机故障诊断中的优越性，为实现轮机智能化故障预警和诊断提供了有力工具。

简介：摘要：为保证烟草制丝工艺的实施效果，进一步优化工艺参数，可在烟草制丝环节加强对BP神经网络的应用，提高烟草制丝的整体质量。文章围绕烟草制丝工艺中回风温度、出口含水率、蒸汽流量、热风温度等影响卷烟成品品质的关键工艺参数，提出该项工艺运用BP神经网络的模型，详细讲述实验过程，并根据设计试验的结果分析烟草制丝工艺参数优化前后对烟丝物理特性、烟支物理特性、卷烟化学成分等质量控制指标的影响，判断该项工艺参数的优化效果，以供参考。

简介：摘要：电气自动化设备在生产和制造领域中作用的重要性不言而喻，但这些设备在运行过程中可能会出现各种故障，给生产效率和设备寿命带来严重影响。基于此，文章提出了一种基于神经网络的电气自动化设备故障智能检测方法，使用神经网络算法，结合传感器技术对设备运行数据进行实时监测和分析，实现对设备故障的早期预警和准确诊断，提高设备可靠性和生产效率。

简介：摘要：随着工业自动化技术的飞速发展，自动化控制系统在提升生产效率、保证产品质量及实现复杂工艺控制方面发挥着越来越重要的作用。然而，面对日益复杂的生产环境和多样化的控制需求，传统控制算法在适应性、精确性和鲁棒性方面面临诸多挑战。神经网络算法以其强大的非线性映射能力、自学习和自适应特性，在自动化控制系统中的应用日益广泛。然而，神经网络算法在实际应用中仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优、泛化能力不足等问题，亟需通过优化手段加以改善。本文聚焦于自动化控制系统中神经网络算法的优化研究，旨在探索提升神经网络控制性能的有效途径。

简介：摘要：本文聚焦于基于卷积神经网络的大数据图像挖掘与分析方法研究。随着大数据时代的到来，图像数据呈爆炸式增长，传统方法难以满足高效处理需求。卷积神经网络以独特优势在图像领域展现出强大潜力。文章阐述了卷积神经网络的基本结构与工作原理，探讨了大数据图像挖掘中的数据收集整理、模型构建及训练优化，以及图像分析中的分类、目标检测和分割算法。为大数据图像处理提供了新的思路和解决方案。

简介：摘要：理想的深度神经网络存在有成千上万的参数，由于资源与功耗的限制，这将使得深度神经网络在人们生活中的使用大打折扣。对深度神经网络的裁剪产生了稀疏深度神经网络，其中存在有大量的稀疏矩阵与向量乘。对于稀疏矩阵与向量乘进行优化，可以提升深度神经网络运算性能。本文通过优化稀疏矩阵的数据存储格式和稀疏矩阵与向量乘的结构，并在FPGA上实现该结构，其性能有1.5倍的提升。

简介：摘要：神经退行性疾病是一类由于神经系统细胞逐渐退化和死亡导致的疾病，常见的包括阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和亨廷顿舞蹈病（HD）等。这些疾病具有发病隐匿、进展迅速且难以治愈的特点，因此早期诊断对于疾病的干预和治疗至关重要。近年来，随着高分辨率脑影像技术和智能影像分析方法的快速发展，其在神经退行性疾病早期诊断中的应用逐渐受到关注。本文综述了智能影像分析在神经退行性疾病早期诊断中的潜力，重点探讨了功能磁共振成像（fMRI）和机器学习等技术在该领域的应用进展和挑战。

简介：摘要： 在新形势下，随着社会经济的发展和科学技术的进步，中国企业得到了更好的发展。同时，人们对企业的需求也在增加，这给企业带来了巨大的挑战。就企业的经营管理而言，企业的纪检监察工作十分重要。因此，对企业干部的相关纪律检查和监督，需要充分把握第一步的发展趋势，将实践经验与企业改革发展的具体情况相结合，把反腐败意识放在各挂钩企业，为企业全面深化改革发展提供坚强的政治思想保证。