简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要：本文在阐述人工神经网络的发展过程中，对其在当前机械工程领域的应用进行分析和探索，通过对当前机械工程实际操作过程中存在的欠缺和不足进行分析，探究人工神经网络能够对机械工程带来的重要意义和影响，并为人工神经网络在今后诸多领域的应用提供相应的参考。

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：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：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：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：

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: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：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

简介：

简介：【摘要】：本项目为了对车辆轻量化中的无铆钉冲压连接进行优化，引入深度学习中的全连接神经网络，通过传感器传回的实时接头数据，对压力连接接头的力学性能进行实时检测，并传回控制主板经由神经网络的感知、处理、预测、优化、输出控制接下来的工艺参数。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

简介：

简介：摘要：众所周知，我国目前处于一个重要信息化和智能化背景之下，各种智能技术已经在各个领域内进行运用，并且随着时间的推移，这些智能技术均起到了很好的效果和作用，人脸识别技术正是其中之一。在现代社会发展过程中，人脸识别系统和算法已经在信息验证、人物信息识别等等方面进行运用，而且现代国内的电子商务和网络银行开始广泛进行运用，因此人脸识别算法无论是在当前还是未来的发展进程中，均具有很好的发展和应用前景，因此，在后续的发展过程中，需要重视人脸识别技术的发展。在本文中主要介绍一种基于RBF神经网络的人脸识别算法，其主要目的在于促进国内人脸识别水平得到对应的提升。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：长期以来，短期负荷预测（short-term load forecasting，STLF）一直是电力运行关注的问题，对制定经济、可靠、安全的电力系统运行策略起关键作用。由于负荷时间序列具有非线性、非平稳性和非季节性等特点，准确预测负荷趋势具有很大的挑战性.

简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要：数据分类是模式识别的一种，被大量应用在地质统计、语音识别、生物分类、搜索推荐等领域。化探数据具有极高的变异性和高度的非线性特征，对于非线性数据的分类问题，采用神经网络算法进行处理具备高效率、高准确度的优势。本文利用改进的BP神经网络算法建立BP神经网络模型，将训练好的BP神经网络预测未知类型的化探数据点。结果表明，应用该神经网络进行的分类对于有矿点、无矿点的识别获得了比较高的准确率。

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。