简介：摘要：针对传统网络安全评估方法参数量大、准确率不高等问题，网络攻击多样化特点，本文通过引入神经网络算法，提出了一种新的网络安全态势评估方法。该方法使用主成分分析法对评估数据集的特征温度进行处理，并利用神经网络算法，搭建了相关评估模型，再利用优化算法对神经网络参数进行优化处理，获得最优因子，使得评估模型的性能得到提高。经测试证明，本文提出的基于神经网络算法的网络安全态势评估方法，不仅能够提高安全态势评估准确率，还能够提高其可靠性。

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：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

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：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

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：本系统开发完成时间：2024年1月12日，首次发表时间：2024年1月18日

简介：摘要：本系统开发完成时间：2024年1月12日，首次发表时间：2024年1月18日

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：在全球经济高速发展的时代背景下，人们的生活水平也不断提高，汽车成了每家每户必不可少的交通工具。再加上交通物流业的迅猛发展，交通事故也频繁发生。研究发现，导致交通事故的最主要的因素就是汽车驾驶存在盲区。视野盲区阻挡驾驶员的视线，导致驾驶员在遇到突发事件时，无法及时有效地作出制动措施。因此，有效解决汽车视野盲区问题，关系到汽车驾驶的安全性。如今市面上的盲区检测产品，探测精度低，易产生视觉疲劳，从而也会导致安全事故的发生。基于此团队研发了一款超声波盲区检测预警自处理系统，通过雷达探测和监控摄像头技术的融合，能够使盲区信息实时展现在驾驶员的视野范围之内，有效地解决了图像出现的失帧和变形的问题，并利用危险等级模型的检测实现报警区域影像的放大集中，有效避免了驾驶员的视觉疲劳，使驾驶员接收到视觉和听觉的双重预警，并且该模型能使汽车实现自处理功能，解决驾驶员的判断失误或紧急境况的突发应变能力不足而造成事故的问题，以最安全的方式确保盲区检测效果。

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：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：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：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。