简介：摘要随着我国电力行业逐步推进智能电网建设，电网管理问题变得愈发重要，电网管理的主要内容就是负荷预测。通过分析电力负荷预测的重要性，分析电力负荷预测中人工神经网络的应用。

简介：摘要：基于卷积神经网络的隐写分析能够实现更高维特征的表达，提高检测精度方面取得了突破性的进展。本文首先阐述了隐写分析的历史背景、研究意义和研究现状，然后对隐写分析目前使用的两种主要方法进行了归纳和总结。最后，详细阐述了目前基于卷积神经网络的隐写分析技术存在的不足和面临的威胁，并以此为基础，讨论了下一步隐写分析可能的研究方向。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：混凝土搅拌状态总是随着时间在不断变化，及时准确的判断目前混凝土搅拌罐是否处于关闭、搅拌和空仓状态，可以极大的节约计算机资源，减少资源损耗。本文基于卷积神经网络技术对混凝土搅拌状态进行识别，并从图像输入尺寸、激活函数和学习率三个方法选取最佳参数配置。实验证明，该方法具有直观性、实时性等特点。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别算法已经成为了许多领域的关键技术。神经网络作为一种强大的模式识别工具，在图像识别任务中发挥着重要作用。随着神经网络模型的不断扩展和复杂化，算法的性能优化成为了一个紧迫的问题。本研究旨在对基于神经网络的图像识别算法进行优化研究，以提高其准确率和效率。介绍神经网络在图像识别中的基本原理和应用场景。将深入探讨当前常用的图像识别神经网络模型，将重点关注神经网络算法优化的方法与技术，损失函数的设计、正则化技术和参数优化等。

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：研究了一种用神经网络的方法搭建滚珠丝杆的模型，基于对滚珠丝杆原理的分析和抽象，简化并形成四阶丝杆台模型，并通过激光位移传感器提供实测数据并训练模型，利用matlab/simulink环境下进行仿真实验，并以此模型来预测不同输入下的输出数据是否符合实际，从实验对比结果来看，理论与实际基本吻合，验证了该丝杆模型的可行性，为后续对接伺服系统进行应用研究奠定基础。

简介：摘要：传统的交通控制系统在应对复杂、动态的交通流中显示出局限性，急需一种更加智能化的解决方案。而神经网络技术作为人工智能领域的一个重要分支，以其出色的数据处理和模式识别能力，为创新交通控制系统提供了新的可能性。通过利用神经网络对交通数据进行实时分析和预测，可以显著提高交通系统的响应速度和调控精度。因此，本研究旨在设计一种基于神经网络的智能交通控制系统，以期提高交通效率，减少拥堵，优化城市交通流。

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

简介：摘要：随着智能算法的不断发展，BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构，在通过测试后，可利用BP神经网络对后续图像进行处理，完成自主的运算过程，减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中，BP神经网络可大大减少工作量，提高图像处理的效率。

简介：摘要网络优化之中，常用故障诊断。这类诊断途径搭配着TD-LTE架构内的新式体系。这类诊断体系布设了神经网络，建构了精准模型。经过诊断流程应能输出拟定好的辨识结果，设定化解途径，提升原有的智能化水准。按照运行成效来拟定可行的设计，缩减体系负担，降低平日之中的修护耗费。

简介：摘要：短时交通流预测是智能交通系统(ITS)的关键组成部分，其准确性、实时性直接影响到交通控制与诱导系统能否及时向出行者发布准确的交通信息，对于治理城市交通给拥堵问题具有重要意义。基于神经网络的预测方法是近年来非参数化方法中开展研究做多的，本问详细介绍了BP神经网络和RBF神经网络在交通流预测领域的应用与发展，以及国内外学者对神经网络的优化做出的努力。并提出了一个未来研究的方向即对更为复杂的网络层面上的城市道路进行预测，并拟定了一个解决方案。

简介：摘要水环境是一个多元、多相、在时间和空间上不断变化的复合开放巨系统，这就决定了水环境保护的复杂性和多变性。水环境系统内部涉及到相当多的状态变量，很多变量很难精确确定或根本无法确定；各状态变量之间和子系统之间的关系较为复杂，很难定量描述。将神经网络应用于水环境影响评价，采用改进的BP算法进行水质模拟（该方法较之原有的水质数学模型，结果更加精确，适用范围更广。

简介：摘要近年来，随着机械工程的发展，我国机械设计朝向了智能化方向进一步的发展。智能机械设计的发展，使机械设计得到有效优化及完善。而对于人工神经网络来说，则为大量的、简单的处理神经单元互相组成的大规模分布式并行信息处理系统。实践证明，将人工神经网络应用到智能机械设计过程中，能够促进智能机械设计的优化，因此有必要注重人工神经网络的应用。本课题在分析人工神经网络的概念内容的基础上，进一步对人工神经网络在智能机械设计中的具体应用进行分析，希望以此为智能机械设计的优化、发展提供一些具有价值的参考建议。

简介：摘要建立基于小波分析和神经网络现相结合的商业体电力负荷预测模型，通过修正网络权值和小波基函数系数，使网络模型的的输出无限逼近真实负荷，为商业体前期的方案设计和后期的运营管理提供了技术支持。最后通过Matlab仿真来验证了此法的可行性。

简介：摘要商业银行是市场经济的参与主体之一，具有盈利性的特征，也是国家金融体系的组成部分，有责任维护金融市场稳定，避免在信贷产品经营中出现系统性风险。信用风险是常见的风险形式，但如果得不到有效控制，也有可能酿成系统风险，因此，商业银行既要完善风险管理体系，又要应用先进的风险评估技术。Bp神经网络是辅助商业银行个人信用评估系统建设的一种技术，其有先进性的一面，也有自身的不足，在实际应用中需要不断改进，才能更好地发挥规避信用风险和提高信贷产品经营质量的效用。

简介：摘要：预测供水管网的压力，对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。目前供水网络一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测。 BP 神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据，建立城市供水网络节点压力的预测模型，通过对 BP神经网络结果分析，表明 BP神经网络模型对城市供水网络压力有更好的预测性。