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更新日期: 2025-06-17

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng)

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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng) 4.3

Software Engineering and Applications 軟件工程與應(yīng)用 , 2018, 7(6), 273-282 Published Online December 2018 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/sea https://doi.org/10.12677/sea.2018.76031 文章引用 : 熊輝 , 梁培鋒 , 黃俊健 , 胡敏 . 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng) [J]. 軟件工程與應(yīng)用 , 2018, 7(6): 273-282. DOI: 10.12677/sea.2018.76031 Convolution Neural Network-Based System for Detecting Cracks on Exterior Wall Hui Xiong 1,2* , Peife

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土梁斜裂縫寬度預(yù)測

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土梁斜裂縫寬度預(yù)測

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對16根高強箍筋混凝土簡支梁進行了受剪試驗研究,分析了加載方式、混凝土強度、配箍率對斜裂縫寬度的影響,在試驗基礎(chǔ)上建立了混凝土梁斜裂縫寬度的bp網(wǎng)絡(luò)模型.研究結(jié)果表明,該網(wǎng)絡(luò)模型的模擬結(jié)果與試驗結(jié)果符合較好,建立了高強鋼筋混凝土梁受剪斜裂縫寬度和其影響因素之間的一種函數(shù)關(guān)系.因此,可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用到高強鋼筋混凝土梁受剪斜裂縫寬度的研究中,實現(xiàn)斜裂縫寬度的預(yù)測.

基于GA改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法

基于GA改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法

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考慮到常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法容易陷入局部最優(yōu)解,所建立的網(wǎng)絡(luò)遺傳流量檢測模型檢測效率低,準確率不高等問題,提出一種改進型ga優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并使用其建立網(wǎng)絡(luò)遺傳流量檢測模型。常規(guī)遺傳算法在搜索過程中,往往會由于出現(xiàn)影響生產(chǎn)適應(yīng)度高的個體而對遺傳算法搜索過程產(chǎn)生影響的現(xiàn)象發(fā)生,因此需要對常規(guī)遺傳算法進行改進。使用的方法是通過混合編碼方式進行改進,同時對交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數(shù)進行優(yōu)化修正。使用kddcup99數(shù)據(jù)庫中的網(wǎng)絡(luò)異常流量數(shù)據(jù)進行實驗研究,研究結(jié)果表明,所提出方法的檢測性能要明顯優(yōu)于常規(guī)算法,其對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值以及閾值進行同步優(yōu)化,避免了盲目選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)帶來的問題,避免了常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解的問題。

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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測算法

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測算法

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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測算法 4.4

為了有效解決網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障,結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的故障檢測算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).該算法根據(jù)特征信息熵建立了故障檢測評價方法和最小偏差的優(yōu)化模型,設(shè)計了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層和解模糊層,并且給出了具體的算法流程.通過建立網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,深入分析了影響fdd-fnn算法的關(guān)鍵因素,同時對比研究了fdd-fnn算法與其他算法的性能情況,結(jié)果表明fdd-fnn算法具有較好的適應(yīng)性.

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測分類 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測分類 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測分類

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測分類

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測分類 4.4

精密軸承應(yīng)用廣泛,精度要求高,軸承表面缺陷對其使用影響很大.因此,對軸承缺陷的檢測很有必要.目前的檢測以人工為主,但當缺陷小于0.075mm時人眼就很難識別.以ccd攝像機為視覺結(jié)合圖像處理技術(shù),設(shè)計一種軸承在線檢測方法,能夠在很大程度上提高檢測效率和檢測精度,最后利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行缺陷分類,實驗結(jié)果表明:分類正確率可達92.7%,符合工業(yè)要求.

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng)熱門文檔

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩斷絲檢測系統(tǒng)

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩斷絲檢測系統(tǒng) 4.7

目前鋼絲繩斷絲定量檢測中存在效率低、可靠性差的問題?;赽p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化鋼絲繩斷絲檢測系統(tǒng),利用虛擬儀器技術(shù),可方便地實現(xiàn)對鋼絲繩的數(shù)據(jù)采集、實時分析,實現(xiàn)了對鋼絲繩斷絲檢測的綜合判斷。運用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進行模擬檢測,結(jié)果表明:網(wǎng)絡(luò)仿真與實際相符,準確判斷率為81.82%。該系統(tǒng)用于鋼絲繩斷絲識別可行。

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOPC的球磨機負荷檢測系統(tǒng) 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOPC的球磨機負荷檢測系統(tǒng) 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOPC的球磨機負荷檢測系統(tǒng)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOPC的球磨機負荷檢測系統(tǒng)

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOPC的球磨機負荷檢測系統(tǒng) 4.8

提出“三因素”法檢測球磨機的外部響應(yīng),應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立球磨機內(nèi)部負荷與外部參數(shù)之間的關(guān)系模型對負荷進行預(yù)測。同時,應(yīng)用基于嵌入式處理器核nios的sopc(systemonprogrammablechip)技術(shù)來完成球磨機負荷檢測系統(tǒng)軟硬件設(shè)計。測試結(jié)果表明該系統(tǒng)能實時、準確地檢測球磨機負荷,為解決球磨機外部響應(yīng)與內(nèi)部負荷參數(shù)之間的建模問題提供了一種行之有效的方法。

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建筑平面支撐布置系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)

建筑平面支撐布置系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)

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建筑平面支撐布置系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn) 4.6

支撐是水泥廠窯尾塔架設(shè)計中的主要部分,以往都是專家根據(jù)知識規(guī)則進行設(shè)計,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)建筑平面支撐的設(shè)計縮短了設(shè)計時間,提高了設(shè)計效率。

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電器評價系統(tǒng)

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電器評價系統(tǒng)

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電器評價系統(tǒng) 4.7

為在繼電器的設(shè)計和生產(chǎn)階段通過多個評價指標評價其整體品質(zhì),研究了多層次綜合評判模型的可計算性。該模型依據(jù)電器產(chǎn)品設(shè)計方案關(guān)于技術(shù)性能和成本的綜合評價指標體系,并通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的評判方法的研究而建立。實例證明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為處理各種模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、模擬的、不精確的模式識別問題提供了一個全新的途徑。

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨磁阻位移測量系統(tǒng)研究 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨磁阻位移測量系統(tǒng)研究 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨磁阻位移測量系統(tǒng)研究

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨磁阻位移測量系統(tǒng)研究

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨磁阻位移測量系統(tǒng)研究 4.5

針對工業(yè)過程中直線行程的高精度測量問題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近原理,以巨磁阻(gmr)傳感器為核心的非接觸式測量系統(tǒng)。運用等效電流法對提供磁場的圓柱形永磁體進行建模并仿真,得到永磁體磁場在空間中的分布規(guī)律,從而確定磁體的位置及形狀參數(shù)。通過matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用遺傳算法進行優(yōu)化,最終獲取了位移與電壓的函數(shù)關(guān)系,研究結(jié)果表明:該測量系統(tǒng)可以精確地測量直線位移。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng)精華文檔

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價系統(tǒng)研究 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價系統(tǒng)研究 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價系統(tǒng)研究

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價系統(tǒng)研究

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估價系統(tǒng)研究 4.4

通過研究工程造價的構(gòu)成及其影響因素,特別是建筑工程結(jié)構(gòu)和主要分項工程的特征在工程造價中所起的作用,確定了12個主要因素,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,在深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論功能的基礎(chǔ)上,選用可以應(yīng)用于工程估價的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp計算方法,利用s型神經(jīng)元i/o特性和bp算法的函數(shù)逼近功能,使建筑工程造價的估算值的影響因素變化更逼近于其在成本構(gòu)成中的客觀作用,從而更接近于工程實際造價,建立了工程估價模型并開發(fā)了計算機輔助系統(tǒng)。收集了60個工程估價實例作為訓(xùn)練樣本,10個工程實例作為檢測實例,經(jīng)測算達到可以用于工程實際的水平。此方法可以快速準確地進行工程估價。

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概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工過程故障檢測中的應(yīng)用 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工過程故障檢測中的應(yīng)用 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工過程故障檢測中的應(yīng)用

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工過程故障檢測中的應(yīng)用

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概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工過程故障檢測中的應(yīng)用 4.4

提出將一種徑向基網(wǎng)絡(luò)的重要變形—概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pnn)應(yīng)用于化工過程的故障檢測中。與其他網(wǎng)絡(luò)相比,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習速度快,適合于故障檢測問題。將概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于tennesseeeastman(te)過程故障檢測的仿真實驗,將實驗結(jié)果與bp網(wǎng)絡(luò)進行比較,結(jié)果表明概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計時間明顯少于bp網(wǎng)絡(luò),故障檢測的準確率明顯提高。該方法可行、有效。

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟基沉降分析

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟基沉降分析 3

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟基沉降分析——簡述了高速公路軟基沉降觀測的目的和意義。介紹了工后沉降的預(yù)測方法。其后,簡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。論文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路工后沉降預(yù)報方法。結(jié)合江蘇省某高速公路現(xiàn)場監(jiān)測資料,進行了實例分析,說明...

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構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校德育評價體系

構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校德育評價體系

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構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校德育評價體系 4.8

本文將bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于高校大學(xué)生德育評價體系中,使該體系能夠更為全面、準確地反映學(xué)生的實際情況,為學(xué)生德育發(fā)展指明方向。該體系的建立為大學(xué)生德育評價提供一種更為客觀準確的評價手段,特別解決了評價體系當中的人為主觀因素誤差和評價指標權(quán)值設(shè)置問題。

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工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

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工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 4.7

針對工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測模型對各類攻擊的檢測率和檢測效率不高的問題,提出一種adaboost算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型.首先利用主成分分析法對原始數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,消除其相關(guān)性;其次利用adaboost算法對訓(xùn)練樣本的權(quán)重進行不斷調(diào)整,從而獲得bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)重和閾值;最后再通過adaboost算法將bp弱分類器組合成bp強分類器,從而實現(xiàn)工業(yè)控制系統(tǒng)的異常檢測.實驗結(jié)果表明該方法在對各攻擊類型的檢測率和測試時間明顯優(yōu)于其他算法模型.

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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井CO檢測方法的研究??

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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井CO檢測方法的研究?? 4.4

采用催化傳感器和電化學(xué)式氣體傳感器配合使用的傳感器陣列.為了解決2種傳感器對礦井co和ch4氣體的交叉敏感問題,提出了一種基于改進bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井co檢測方法.通過matlab仿真可以看出,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器陣列方法可以明顯提高co檢測精度.實際輸出值和期望輸出的絕對誤差平均值為3.43ppm,相對誤差平均值為1.43%.

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用 4.6

簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點,并且詳細論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負荷預(yù)測、系統(tǒng)的仿真設(shè)計和建筑運行能耗評價等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井CO檢測方法的研究

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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井CO檢測方法的研究 4.3

采用催化傳感器和電化學(xué)式氣體傳感器配合使用的傳感器陣列。為了解決2種傳感器對礦井co和ch4氣體的交叉敏感問題,提出了一種基于改進bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井co檢測方法。通過matlab仿真可以看出,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器陣列方法可以明顯提高co檢測精度。實際輸出值和期望輸出的絕對誤差平均值為3.43ppm,相對誤差平均值為1.43%。

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工程造價人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算系統(tǒng)

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工程造價人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算系統(tǒng) 4.4

本文敘述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,介紹了工程造價人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型和人工智能估算系統(tǒng)軟件,并結(jié)合實例作了分析。

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基于多種檢測數(shù)據(jù)的軌道狀態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評定方法研究 基于多種檢測數(shù)據(jù)的軌道狀態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評定方法研究 基于多種檢測數(shù)據(jù)的軌道狀態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評定方法研究

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基于多種檢測數(shù)據(jù)的軌道狀態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評定方法研究 4.4

為了有效利用多種檢測數(shù)據(jù)來綜合評價軌道的狀態(tài),本文應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了軌道狀態(tài)評定方法,并采用matlab軟件編制了具有自學(xué)習功能的評價軟件。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軌道狀態(tài)的評價中,其學(xué)習樣本、規(guī)模及代表起關(guān)鍵作用,通過大量的樣本訓(xùn)練,對\"未知\"樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價具有較高的準確性。理論分析與算例的結(jié)果表明,該評價方法是可行的、有效的,為解決軌道狀態(tài)評定提供了一條新的途徑。

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外小目標檢測 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外小目標檢測 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外小目標檢測

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外小目標檢測

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外小目標檢測 4.5

提出一種使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來估計紅外圖像背景的快速算法,并利用紅外圖像中弱小目標的特性來構(gòu)建目標模型,采用中心重合的大、小兩個窗口,用大窗口的外層來估計目標周圍的背景,即隱含層第一個結(jié)點的輸出值,大窗口內(nèi)的小窗口則是用來估計中心像素的特性,即隱含層第二個結(jié)點的輸出值,用隱含層第二個結(jié)點減去第一個結(jié)點的差的大小來判斷中心像素是屬于目標還是背景,差值越大輸出值越大。采用該思想訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,可以更好地檢測真目標,剔除虛假目標。

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的光電信息檢測研究 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的光電信息檢測研究 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的光電信息檢測研究

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的光電信息檢測研究

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的光電信息檢測研究 4.6

本文分析了引起光電檢測系統(tǒng)非線性誤差的因素。在基于光電二極管的光照度檢測實驗中,應(yīng)用rbf人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光信號和電信號進行非線性誤差補償,實現(xiàn)了在不同環(huán)境溫度下,光信號與電信號的線性轉(zhuǎn)換,有效地提高光照度檢測的檢測精度。

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高層建筑如何防止外墻裂縫 高層建筑如何防止外墻裂縫 高層建筑如何防止外墻裂縫

高層建筑如何防止外墻裂縫

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高層建筑如何防止外墻裂縫 4.7

隨著當前我國城市化的發(fā)展進程的快速推進,有限的城市土地面積不斷減小,由此人們也開始將關(guān)注的目光更多的放到了高層建筑上.然而就從目前我國的高層建筑施工現(xiàn)狀來看,依舊普遍存在著大量的外墻裂縫現(xiàn)象,對于高層建筑的整體施工質(zhì)量造成了極其不利的嚴重影響.基于這一現(xiàn)狀背景下,建筑施工單位在開展工程項目施工時便應(yīng)當加強針對這一問題的高度關(guān)注,采取一些切實可行的措施手段來加以處理.本文具體就從高層建筑外墻裂縫的類型及原因來著手展開了相關(guān)的研究工作,并具體探討了應(yīng)對高層建筑外墻裂縫的措施方法.

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊條性能預(yù)報系統(tǒng)隱含層結(jié)構(gòu)討論

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊條性能預(yù)報系統(tǒng)隱含層結(jié)構(gòu)討論

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊條性能預(yù)報系統(tǒng)隱含層結(jié)構(gòu)討論 3

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊條性能預(yù)報系統(tǒng)隱含層結(jié)構(gòu)討論——研究了基于電焊條化學(xué)成分與熔敷金屬抗拉強度的關(guān)系;討論了網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個數(shù)對預(yù)報結(jié)果的影響及其變化規(guī)律。

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康曉媛

職位:巖土設(shè)計助理

擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng)文輯: 是康曉媛根據(jù)數(shù)聚超市為大家精心整理的相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng)資料、文獻、知識、教程及精品數(shù)據(jù)等,方便大家下載及在線閱讀。同時,造價通平臺還為您提供材價查詢、測算、詢價、云造價、私有云高端定制等建設(shè)領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)服務(wù)。手機版訪問: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高樓外墻裂縫檢測系統(tǒng)
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