简介:摘要:随着科学技术的发展,人工智能已经被广泛应用到生活中,计算机视觉作为其中的重要领域,也被研究者逐渐重视。本文重点讲述了卷积神经网络以及图像分割的发展史,重点讲述了目前具有代表的deeplab神经网络架构中的特点,分析其中的原理,对后续的研究具有借鉴作用。
简介:最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测,解决了恒压控制法误差较大的问题;利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点;将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中,然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境,结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。
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:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。
简介:摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值,使得其商业应用不断成功,相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法,进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来,许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为美国国家意志,认为大数据如同“未来的新石油”,将对科技和经济发展带来深远影响。2013年,中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源,是驱动创新的重要因素,正在改变人类的生产和生活方式。同年,中国大数据产业也逐步兴起;2014年,中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群,全面推动中国大数据研究;2015年,国务院发布大数据发展行动纲要,将大数据正式上升为中国国家意志,再次将大数据研究推向新的高潮。