简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：针对深度学习下的图像识别技术，分析图像识别和卷积神经网络的工作原理。通过了对AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet卷积模型的学习，总结了三种算法模型的各自特点，实现了深度学习环境的搭建，最后进行实验对比三个模型的分类准确率和训练效率，为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。

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:该系统基于物联网Android应用开发，采用图像识别、数据分析等技术，对农田的数据实时监测和分析，实现降温、浇水、施肥、除草功能并通过APP将数据实时呈现在农户面前，通过摄像头观察农田同时监测农田可能出现的动物并报警进行驱赶，识别鸟类具体名称并上传至云端进行统计，解决了小型农田多且难以管理的问题并间接统计当地鸟类物种多样性，实现人与自然的和谐相处。

简介：摘要：现如今，人工智能技术已然成为全球三大技术发展趋势之一，神经网络研究在其中发挥着举足轻重的作用。长久以来，机器人的操作难题一直是学术界关注的焦点。随着人工智能科技的迅猛发展，各类机器人操作方法层出不穷，其中神经网络科学被视为主流领域。本文旨在通过深入研究人工神经网络，探讨其在机器人技术中的应用与发展前景，并对机器人控制领域可能面临的神经网络技术问题进行分析。

简介：摘要：信息系统作为信息化建设的重要组成部分，在日常生产生活中占据着越来越重要的地位。然而，在实际应用中，仍然存在信息流程分散、管理效率低、安全性低等问题。随着技术的不断发展，神经网络技术逐渐成为人工智能领域的研究热点。神经网络作为一种模拟人脑神经元工作的算法，在许多领域显示出巨大的应用潜力，其中就包括信息系统。基于此，本文后续就神经网络技术在信息系统中的应用展开相关探究，希望为我国相关领域实现高质量发展提供更多参考。

简介：摘要：5G通信网络是未来移动通信的发展方向，其具有高速率、低时延、大连接等特点，能够给人们带来诸多便利。同时，5G通信网络对信息安全的防护也起着至关重要的作用，在5G通信网络中引入人工神经网络能够提升5G通信网络信息安全防护的优势。

简介：摘要：本文首先针对人工神经网络在机械工程领域中的应用进行分析和研究，然后针对其应用中存在的问题进行总结，随后针对这些问题，提出一些相关的建议和对策，为人工神经网络的具体应用提供了新思路。

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，声音识别技术在各个领域得到了广泛地应用。昆虫声音识别作为生物声学研究的一个重要分支，对于环境保护、农业害虫监测等领域具有重要意义。本文主要探讨了卷积神经网络（CNN）在昆虫声音识别中的应用，分析了CNN的优势及在昆虫声音识别中面临的挑战，并提出了相应的解决策略。

简介：摘要：本文首先针对人工神经网络在机械工程领域中的应用进行分析和研究，然后针对其应用中存在的问题进行总结，随后针对这些问题，提出一些相关的建议和对策，为人工神经网络的具体应用提供了新思路。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速进展，深度神经网络（DNN）在自然语言处理（NLP）领域的应用已经取得了突破性的成就。本文的目标是深入探讨深度神经网络在自然语言处理领域的最新进展及其应用。文章首先概述了深度神经网络的基础理论及其不同类型，随后详细分析了深度学习技术在NLP的关键任务中的应用，包括词嵌入、文本分类、机器翻译、情感分析以及问答系统等方面的最新研究成果。文章最后讨论了深度神经网络在自然语言处理领域当前面临的挑战以及未来发展的可能方向，旨在为该领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和启示。

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：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：人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型，具有自学习、自适应、非线性映射等特点。将其引入机械工程领域，可以有效解决传统方法难以处理的复杂问题，提高系统的智能化水平。本文概述了人工神经网络的基本原理和特点，阐述了其在机械工程领域应用的重要价值，综述了其在机械设计、制造、故障诊断、控制优化等方面的具体应用，展望了人工神经网络在机械工程领域的发展前景和挑战。

简介：摘 要：喉癌是种复发率较高的癌症，对于喉癌的早期CT识别是重要的检查手段，而最终的确诊还是得靠病理结果。CT是一种断层扫描技术，将患者检查部位断层扫描生成n张CT图片，每张CT图片都是2D图片，利用2D卷积只能识别其中一个层面的特征，不能完全利用检查部位所有特征进行检测识别。相比较之下，3D卷积神经网络能更全面的利用所有特征。

简介：

简介：摘要：自适应门控循环神经网络是一种能够处理序列数据的人工神经网络模型。继电保护作为电力系统中的关键技术之一，其在线监测对于确保电力系统运行的安全和稳定至关重要。在传统的继电保护系统中，通常使用基于规则的方法来进行故障判断和保护动作的触发，这种方法存在着对规则的依赖性强、灵活性不足等问题。基于此，本篇文章对自适应门控循环神经网络的继电保护在线监测技术进行研究，以供参考。

简介：摘要：作为一个复杂的神经网络系统，大脑区域和基因协同有效地存储和传递信息。本文提出将协作相关性抽象为脑区基因网络(BG-CN)，并提出了基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症的早期治疗系统，图卷积神经网络(GCN)，用于研究脑区内部和脑区之间的信息传递。该结果可用于阿尔茨海默病(Alzheimer ' s disease, AD)的诊断和病因提取。首先，建立了BG-CN的亲和聚合模型来描述脑区间和脑区内的信息传递。其次，基于亲和聚合模型，设计了具有脑区间卷积和脑区内卷积操作的GCN体系结构。通过在AD神经成像倡议(ADNI)数据集上的充分实验验证，GCN的设计更符合生理机制，提高了可解释性和分类性能。此外，GCN可以识别受损的大脑区域和致病基因，这可能有助于AD的精准医疗和药物设计，并为其他神经系统疾病提供有价值的参考。

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