神经网络

1、strongspan style font size 15px font family 宋体 color red中文 span strongstrongspan style font size 15px color red4400 spa。

2、 2012 年 5 月 20 日 基于神经网络的变压器故障检测基于神经网络的变压器故障检测 摘要摘要:电力变压器作为电力系统中最为重要的设备之一,对电力系统安全可靠优质经济的运行起着决定性 作用,因而,必须尽量减少变压器故障的产生.电力变压。

3、字摘 要基于正交基展开的神经网络训练,难以作为多个参数收敛于BP神经网络算法.针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案.首先。

4、的一大助力. 近些年来, 国内外推荐系统普遍地被运用于产品 音乐和新闻的推荐, 却缺乏针对于网上购物客户的购 物情况的倾向性分析和相关电商商品的推荐软件. 基于以上背景, 本文运用 MATLAB 软件中的 BP 神经网络和 RBF 神经网络。

5、常点数据是指数据集中与众不同数据.这部分数据的量小,但是对于我们的日常 生产生活的影响极大.因此,异常点检测被广泛应用于网络入侵检测,金融保险,天气 预报以及新药研制等领域.相对于大量的正常数据挖掘而言,异常点检测被称作小模式 数据挖掘.B。

6、 ;计算机软件型 ;综合型 2.管理类 ;3.外语类 ;4.艺术类 题目类型 1.毕业设计 2.论文 题目来源 科研课题 生产实际 自选题目 主 要 内 容 1建立电力系统的神经网络预测模型. 2根据模型进行仿真实验. 3撰写毕业设计论文。

7、的车型识别算法研究及实现基于神经网络的车型识别算法研究及实现 摘要摘要 本文将 BP 神经网络应用于汽车车型的自动识别,在简述车型图像预处理 和特征抽取的基础上,重点讨论神经网络学习算法的选取问题,采用一种分阶段 的训练方法对三类车型的 3。

8、 关键词关键词 . 3 ABSTRACTABSTRACT . 3 KEY WORDSKEY WORDS 3 引言 . 4 1 BP 神经网络概述 . 4 1.1 基本原理 . 4 1.2 BP 算法学习过程 . 5 2 空气质量检测模型的建。

9、爱,并给予用户符合条件的产品音乐和新闻的推荐.近些年来,推荐系统越来越普遍地 被运用于各种应用中. 总的来说, 最流行的应用要数在电影 音乐 新闻 书籍 研究文章 搜索查询社会性标签和产品等领域.然而,也有对专家笑话餐厅,金融服务,人身保 。

10、利用神经网 络的自学习非线性和不依赖模型等特性实现 PID 参数的在线自整定,充分利用 PID 和 神经网络的优点.本处用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实 时输出 KpKiKd,依次作为 PID 控制器的实时参数,代替。

11、 学 号 指 导 教 师 日 期 题 目 基于神经网络的超声缺陷信号分类 选题类型 B 一一选题依据选题依据简述国内外研究现状生产需求状况, 说明选题目的意义,列出主要参 考文献: 1.1 选题的目的及意义选题的目的及意义 随着现代工业的发。

12、利用神经网 络的自学习非线性和不依赖模型等特性实现 PID 参数的在线自整定,充分利用 PID 和 神经网络的优点.本处用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实 时输出 KpKiKd,依次作为 PID 控制器的实时参数,代替。

13、题进行了初步的探讨和展望. 关键词:文献研究;消费倾向;购物推荐;神经网络;BP 神经网络;RBF 神经网络 一推荐系统简介 推荐系统是信息过滤系统的一个子类, 它的主要功能是预测用户对于某一项目的 评分 或偏爱 ,并给予不同用户不同的建议。

14、 关键词关键词 . 3 ABSTRACTABSTRACT . 3 KEY WORDSKEY WORDS 3 引言 . 4 1 BP 神经网络概述 . 4 1.1 基本原理 . 4 1.2 BP 算法学习过程 . 5 2 空气质量检测模型的建。

15、数据的异常点数 据挖掘过程中存在:实际数据的维数较高,存在冗余特征的干扰,以及在高维特征下, 数据量不充分的问题.因此,本文分析 BP 神经网络处理各种数据的情况,并得到以下 结果. 1BP 神经网络能够较好的分离特征单一的仿真数据;但是2。

16、ural network PID controller in the boiler steam pressure 毕业设计论文任务书毕业设计论文任务书 学院名称:学院名称:电子信息学院电子信息学院 专专 业:业:测控技术与仪器专业测控技术与。

17、数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显.无 模型控制能有效地提高系统的实用性和鲁棒性.因此,走向无模型控制是自动控 制发展的另一个重要方向. 在 1943 年,麦卡洛克和皮茨首次提出了脑模型,其最初动机在于模仿生物 的神经系统.随着超大规。

18、 5 月 II III 摘摘 要要 异常点数据是指数据集中与众不同数据.这部分数据的量小,但是对于我们的日常 生产生活的影响极大.因此,异常点检测被广泛应用于网络入侵检测,金融保险,天气 预报以及新药研制等领域.相对于大量的正常数据挖掘而言。

19、视.四色印 刷工艺传统的现已无法满足人们要求,人们更青睐于专色印刷.比如产品包装 装修设计的印刷制品,平涂比网点交织来的更直接.因为专色油墨印刷不容易做出同 样的墨色, 所以它现在是一种防伪技术. 对于某些包装品, 尤其是一些著名的大牌子。

20、的相关知识 . 10 2.3.1 人工神经网络的基本特征 10 2.3.2 神经网络的学习方式 . 11 2.3.3 人工神经网络的实现及应用举例 12 2.3.4 人工神经网络的发展前景 13 第三章 BP 网络 . 14 3.1 BP 。

21、置为 0,图像中的 黑点置为 1,这样就得到了 1525 的特征向量,这个特征向量记录的就是字符 的特征.把这个特征向量送到 BP 网络中进行训练,得到了训练好的权值,把他 保存到win.dat和whi.dat中.然后打开要识别的图片即车牌。

22、立凝汽器故障诊断专家系统,对网络 进行训练,然后利用所学成的网络,对凝汽器故障数据进行处理,得到了凝汽器具体的故 障情况. 本文利用 MATLAB6.5 作为工具,利用神经网络的学习规则,采用自适应学习率 BP 算 法完成故障知识库的组建。

23、http:www.bisheziliao.comp150221.html targetblank styletextdecoration: underline; fontsize: 18px; color: rgb255, 0, 0;htt。

24、http:www.bisheziliao.comp148530.html targetblank styletextdecoration: underline; fontsize: 18px; color: rgb255, 0, 0;htt。

25、lt;span stylefontsize:18px;color:FF0000;http:www.bisheziliao.comp138011.html 中文:http:www.bisheziliao.comp138010.html pgt。

26、span stylefontsize:18px;color:FF0000;http:www.bisheziliao.comp135217.html PDF外文:http:www.bisheziliao.comp135218.html pgt。

27、span stylecolor:FF0000;fontsize:18px;http:www.bisheziliao.comp133172.html 外文原文:http:www.bisheziliao.comp133173.html。

28、lt;span stylefontsize:18px;color:FF0000;http:www.bisheziliao.comp133910.html 中文:http:www.bisheziliao.comp133909.html pgt。

29、lt;span stylecolor:FF0000;fontsize:18px;http:www.bisheziliao.comp133487.html 中文:http:www.bisheziliao.comp133486.html pgt。

30、span stylefontsize:18px;color:FF0000;http:www.bisheziliao.comp132374.html PDF外文:http:www.bisheziliao.comp134098.html pgt。

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32、lt;span stylecolor:FF0000;fontsize:18px;http:www.bisheziliao.comp133461.html 中文:http:www.bisheziliao.comp127464.html。

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