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文章速递基于深度学习的车牌智能识别方法 认领
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作者 饶文军 谷玉海 +1 位作者 朱腾腾 黄艳庭 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2021年第3期119-127,共9页
针对传统的车牌识别算法对于复杂环境车牌定位效果不理想、车牌识别准确率低、实时性差等问题,提出了一种基于深度学习的车牌智能识别方法。首先使用Yolov3网络对图片中的车牌进行定位,然后采用空间变换网络对倾斜的车牌进行校正,并将... 针对传统的车牌识别算法对于复杂环境车牌定位效果不理想、车牌识别准确率低、实时性差等问题,提出了一种基于深度学习的车牌智能识别方法。首先使用Yolov3网络对图片中的车牌进行定位,然后采用空间变换网络对倾斜的车牌进行校正,并将校正后的车牌送入设计的改进卷积神经网络中提取车牌序列特征,最后通过双向递归神经网络和时序分类网络识别出车牌字符。与传统车牌识别方法相比,提出的方法能够有效克服天气等不良状况的影响,从Yolov3定位到识别完成的平均时间可以缩短至33ms左右,平均识别准确率能够达到96.1%。 展开更多
关键词 复杂环境 神经网络 车牌识别
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文章速递基于忆容器件的神经形态计算研究进展 认领
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作者 任宽 张珂嘉 +6 位作者 秦溪子 任焕鑫 朱守辉 杨峰 孙柏 赵勇 张勇 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期15-32,共18页
人工智能的快速发展需要人工智能专用硬件的快速发展,受人脑存算一体、并行处理启发而构建的包含突触与神经元的神经形态计算架构,可以有效地降低人工智能中计算工作的能耗.记忆元件在神经形态计算的硬件实现中展现出巨大的应用价值;相... 人工智能的快速发展需要人工智能专用硬件的快速发展,受人脑存算一体、并行处理启发而构建的包含突触与神经元的神经形态计算架构,可以有效地降低人工智能中计算工作的能耗.记忆元件在神经形态计算的硬件实现中展现出巨大的应用价值;相比传统器件,用忆阻器构建突触、神经元能极大地降低计算能耗,然而在基于忆阻器构建的神经网络中,更新、读取等操作存在由忆阻电压电流造成的系统性能量损失.忆容器作为忆阻器衍生器件,被认为是实现低耗能神经网络的潜在器件,引起国内外研究者关注.本文综述了实物/仿真忆容器件及其在神经形态计算中的最新进展,主要包括目:前实物/仿真忆容器原理与特性,代表性的忆容突触、神经元及神经形态计算架构,并通过总结近年来忆容器研究所取得的成果,对当前该领域面临的挑战及未来忆容神经网络发展的重点进行总结与展望. 展开更多
关键词 忆容器 忆容机理 突触 神经网络
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文章速递基于Adam注意力机制的PM_(2.5)浓度预测方法 认领
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作者 张怡文 袁宏武 +2 位作者 孙鑫 吴海龙 董云春 《大气与环境光学学报》 CAS CSCD 2021年第2期117-126,共10页
大气PM_(2.5)浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM_(2.5)浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行。但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM2:5浓度预报准确率较低。针... 大气PM_(2.5)浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM_(2.5)浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行。但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM2:5浓度预报准确率较低。针对以上问题,提出一种基于Adam注意力机制的PM_(2.5)预测方法(AT-RNN和AT-LSTM),该方法首先通过Adam算法寻找RNN或LSTM的最优参数并在Encoder阶段引入注意力机制,将注意力权重分配给具有时间序列特征的输入,再进行Decoder解析和预测。通过实验,对比了BP、RNN、LSTM和AT-RNN、AT-LSTM预测合肥市PM2:5浓度的效果。结果表明,基于Adam注意力模型的预测方法准确率优于其它方法,证明该方法在污染物预测中的有效性。 展开更多
关键词 PM2:5 神经网络 Adam注意力模型
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基于双向GRU神经网络的医学文本PICO成分识别 认领
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作者 龚乐君 姚凌峰 +1 位作者 高志宏 李华康 《陕西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期14-21,共8页
针对传统机器学习模型在识别PICO(population/problem,intervention,comparison and outcome)成分时存在特征提取不充分的问题,本文提出了一种自动识别医学文本中PICO成分的GRUCM模型,该模型融合了双向门控循环单元(bi-bated recurrent ... 针对传统机器学习模型在识别PICO(population/problem,intervention,comparison and outcome)成分时存在特征提取不充分的问题,本文提出了一种自动识别医学文本中PICO成分的GRUCM模型,该模型融合了双向门控循环单元(bi-bated recurrent unit,BiGRU)神经网络和条件随机场(conditional random field,CRF)的优点,不仅能改善传统机器学习模型存在的特征抽取不足的问题,而且可以同时抽取出多个成分,避免创建多个模型而造成的资源浪费。该模型在测试数据上P成分的F 1值为88.24%,I成分的F 1值为80.49%,O成分的F 1值为86.62%,与采用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和CRF模型的识别效果进行对比,本文提出的GRUCM模型对PICO成分的识别更有效。 展开更多
关键词 循证医学 GRUCM模型 PICO成分 双向门控循环单元 神经网络
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基于增强CT构建鉴别肾透明细胞癌ISUP分级的神经网络模型 认领
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作者 韩冬 张喜荣 +4 位作者 贾永军 任革 吕蕊花 史琳娜 贺太平 《肿瘤防治研究》 CAS 2021年第1期55-59,共5页
目的基于增强CT构建鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)ISUP分级的神经网络模型。方法收集本单位病理确诊的ccRCC患者131例,ISUP低级别92例、高级别39例。按5:5分层抽样将患者分为训练集和验证集。由影像科医师对ccRCC增强CT图像进行评价。对患者... 目的基于增强CT构建鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)ISUP分级的神经网络模型。方法收集本单位病理确诊的ccRCC患者131例,ISUP低级别92例、高级别39例。按5:5分层抽样将患者分为训练集和验证集。由影像科医师对ccRCC增强CT图像进行评价。对患者一般特征及增强CT特征采用递归特征消除(RFE)进行降维,用于神经网络建模及验证。结果患者一般特征及增强CT特征经RFE后降维为14个特征,重要性排序前5的特征为生长方式、坏死、区域淋巴结肿大、肿瘤大小及假包膜。基于该5个特征构建的神经网格模型在训练集鉴别低、高级别ccRCC的AUC为0.8844(95%CI:0.8062~0.9626),敏感度为89.47%,特异性为82.61%。验证集中的AUC为0.7924(95%CI:0.6567~0.9280),敏感度为75.00%,特异性为86.96%。结论基于增强CT构建ccRCC ISUP分级的神经网络模型有较好的诊断效能。 展开更多
关键词 多层螺旋计算机体层摄影术 肾肿瘤 肿瘤分级 神经网络
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基于神经网络的集装箱船港口作业时间预测模型 认领
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作者 韩宗垒 徐斌 陈佳 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第2期78-84,共7页
集装箱船港口作业时间是制作泊位计划的一个重要依据,而集装箱船港口作业时间获取的主要来源是预测。传统预测方法是用装卸集装箱量除以岸桥装卸效率,预测精度较低,且受多种因素的影响,具有复杂的非线性特点。而神经网络在解决复杂的非... 集装箱船港口作业时间是制作泊位计划的一个重要依据,而集装箱船港口作业时间获取的主要来源是预测。传统预测方法是用装卸集装箱量除以岸桥装卸效率,预测精度较低,且受多种因素的影响,具有复杂的非线性特点。而神经网络在解决复杂的非线性问题方面具有很强的建模能力,所以选取神经网络建立集装箱船港口作业时间预测模型。通过真实数据对预测模型进行训练学习,用测试数据集对模型进行验证,并且与传统预测方法相对比,结果表明了该预测模型在某集装箱港口预测应用的有效性。 展开更多
关键词 水路运输 集装箱船港口作业时间 神经网络 预测 模型
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基于可见光图像的暗环境沿面放电智能诊断方法 认领
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作者 袁哲 叶齐政 +1 位作者 王玉伟 郭子清 《高电压技术》 EI CAS 北大核心 2021年第2期434-444,共11页
为了解决紫外成像在放电诊断中分辨率较低、抗噪性能较弱、故障定位不精确的问题,基于可见光图像和机器学习,提出了一种沿面放电的智能诊断方法。首先,在暗环境下建立了包含不同实验条件沿面放电可见光数字图像库,分别提取了图像的颜色... 为了解决紫外成像在放电诊断中分辨率较低、抗噪性能较弱、故障定位不精确的问题,基于可见光图像和机器学习,提出了一种沿面放电的智能诊断方法。首先,在暗环境下建立了包含不同实验条件沿面放电可见光数字图像库,分别提取了图像的颜色、灰度、形态特征;然后,使用聚类算法将放电图像按照放电的严重程度划分为正常、轻微、严重、危险4个阶段,并结合放电光谱关联性实验对划分结果的物理意义进行了解释;接着,使用k近邻、决策树、支持向量机、梯度提升决策树4种经典监督学习算法,在已划分阶段的数据集上训练智能诊断模型;此外,还尝试通过人工神经网络对原始特征数据进行压缩降维,提取抽象特征进行识别。研究结果表明:基于颜色特征的监督学习模型在进行放电诊断时具有更高的准确率;利用人工神经网络进行识别的准确率达到了0.958,与经典学习算法(准确率为0.886)相比有明显提高。以上结果说明,利用可见光图像可以对沿面放电进行有效的诊断,机器学习算法的应用保证了诊断的高效准确,所提方法可使得状态识别和故障定位同步完成,从而极大降低成本,为电力系统安全稳定运行提供更有力保障。 展开更多
关键词 沿面放电 可见光图像 智能诊断 模式识别 机器学习 神经网络
基于物理信息神经网络的传热过程物理场代理模型的构建 认领
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作者 陆至彬 瞿景辉 +3 位作者 刘桦 何畅 张冰剑 陈清林 《化工学报》 EI CAS 北大核心 2021年第3期1496-1503,共8页
物理信息的神经网络(PINN)通过构建结构化的深度神经网络体系,可以有效地耦合基于物理定律的非线性偏微分方程组(如Navier-Stokes方程),能够在较少量的边界数据条件下解决监督学习问题。但是,PINN训练效果与边界条件的设置方式密切相关... 物理信息的神经网络(PINN)通过构建结构化的深度神经网络体系,可以有效地耦合基于物理定律的非线性偏微分方程组(如Navier-Stokes方程),能够在较少量的边界数据条件下解决监督学习问题。但是,PINN训练效果与边界条件的设置方式密切相关。本工作以具有内热源的二维稳态导热方程和平板间二维稳态对流传热方程为案例,基于软边界和硬边界两种设定方法构建PINN。将训练所得到的代理模型预测温度场输出,并将其与软件模拟结果进行验证分析,结果表明硬边界PINN代理模型预测能力较优。 展开更多
关键词 神经网络 物理定律 非线性偏微分方程组 边界设置 代理模型 传热 预测
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基于神经网络对CT上腹部脏器边界识别及其临床应用中的检测效能 认领
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作者 夏春潮 张凯 +6 位作者 刘秀民 蒲进 彭婉琳 徐旭 曾令明 曾文 李真林 《四川大学学报:医学版》 CAS 北大核心 2021年第2期306-310,共5页
目的探讨基于神经网络模型和不同层面组合对CT上腹部影像主要脏器边界进行识别,并检测其临床实际应用效能。方法纳入2018年3月–2019年3月在我院行或包括上腹部增强CT检查且图像质量满足临床诊断要求的病例2 000例,对上腹部8个主要脏器... 目的探讨基于神经网络模型和不同层面组合对CT上腹部影像主要脏器边界进行识别,并检测其临床实际应用效能。方法纳入2018年3月–2019年3月在我院行或包括上腹部增强CT检查且图像质量满足临床诊断要求的病例2 000例,对上腹部8个主要脏器边界层面(肝上下缘、脾上下缘、左肾下缘、右肾下缘、胃下缘和胆囊下缘)进行标注,利用不同神经网络方法和不同层面组合进行模型训练(训练集、验证集和测试集),获得边界识别的准确率,并通过识别50例临床数据检测其准确率和临床应用效能。结果两种模型按照不同权重比例整合的融合模型准确率最高,EfficientNet-b3模型次之,Xception模型最低。各模型中5层图像识别边界的准确率要高于3层图像的准确率,1层图像的准确率最低。融合模型连续5层图像获得肝上缘、肝下缘、脾上缘、脾下缘、左肾下缘、右肾下缘、胃下缘和胆囊下缘的识别准确率分别是91%、87%、92%、85%、92%、95%、76%、74%。融合模型对50例效能检测数据进行识别,获得8个层面准确率为88%、86%、88%、80%、82%、80%、69%、65%;满足临床应用各边界的准确率为98%、98%、95%、98%、99%、98%、80%、77%。结论通过增加边界在连续层面的变化逻辑,按照不同权重比例整合的融合模型识别上腹部CT各边界的准确率最高,并在临床实践中获得较高的临床检查效能。 展开更多
关键词 神经网络 深度学习 CT 上腹部 边界识别
舰船电子设备节点模块级硬件故障诊断方法研究 认领
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作者 杨英楠 庄新伟 韩金良 《舰船电子工程》 2021年第3期150-152,161,共4页
为解决舰船电子设备在复杂海洋环境下的故障定位和诊断问题,研究了一种基于神经网络的节点模块级硬件故障诊断方法。以舰船电子设备中的反射内存模块为例,通过设计综合监测模块,实时获取硬件工作状态和节点运行数据;梳理反射内存模块故... 为解决舰船电子设备在复杂海洋环境下的故障定位和诊断问题,研究了一种基于神经网络的节点模块级硬件故障诊断方法。以舰船电子设备中的反射内存模块为例,通过设计综合监测模块,实时获取硬件工作状态和节点运行数据;梳理反射内存模块故障状态和故障原因,建立故障模式与故障特征之间的非线性数学关系;最后利用神经网络的自学习和模糊推理能力,训练得到反射内存模块故障诊断模型。经过实验测试表明:该故障诊断方法不仅能够对舰船电子设备模块级故障现象进行分析,而且能实现故障原因的自动定位。 展开更多
关键词 舰船 电子设备 模块级 故障诊断 神经网络
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多策略网页恶意代码检测算法的实现 认领
11
作者 张小萍 黄海明 《太原师范学院学报:自然科学版》 2021年第1期73-76,共4页
随着互联网的迅速发展,人们在浏览网页的时候容易受到网页恶意代码的攻击.针对这些问题,提出了一种基于多策略的网页恶意代码检测方法.对恶意网页代码特征进行分析,通过运用词频统计的方法对网页代码进行特征挖掘,获取关键特征值后,分... 随着互联网的迅速发展,人们在浏览网页的时候容易受到网页恶意代码的攻击.针对这些问题,提出了一种基于多策略的网页恶意代码检测方法.对恶意网页代码特征进行分析,通过运用词频统计的方法对网页代码进行特征挖掘,获取关键特征值后,分别利用支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、神经网络算法和多策略的算法建立分类模型,设计实验对4种分类模型进行性能测试.实验表明,提出的基于多策略的网页恶意代码检测方法比单一的检测方法准确率和精准率要高,召回率较低. 展开更多
关键词 多策略 网页恶意代码 朴素贝叶斯 支持向量机 神经网络
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欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H_(∞)滤波 认领
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作者 王锦霞 高金凤 谭天 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期102-110,共9页
本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H_(∞)滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信... 本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H_(∞)滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H_(∞)滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 神经网络 欺骗攻击 自适应事件触发机制 H_(∞)滤波器
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基于神经网络的坐姿下头部肩部姿态估计 认领
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作者 陈锦涛 石守东 +2 位作者 郑佳罄 胡加钿 房志远 《传感器与微系统》 2021年第1期9-12,16,共5页
基于神经网络设计一种在坐姿状态下由人脸中的关键点在空间中的相对位置的变化估计头部姿态,以及肩部关键点在空间中的相对位置变化估计肩部姿态的方法,并将头部姿态分为6种,肩部姿态分为2种。利用SDM算法对人脸关键点进行标记;标记出... 基于神经网络设计一种在坐姿状态下由人脸中的关键点在空间中的相对位置的变化估计头部姿态,以及肩部关键点在空间中的相对位置变化估计肩部姿态的方法,并将头部姿态分为6种,肩部姿态分为2种。利用SDM算法对人脸关键点进行标记;标记出人脸关键点后利用的POSIT算法对头部姿态角度估计,计算出头部欧拉角并设定阈值对头部姿态进行分类;利用OpenPose算法对人体肩部关键点进行标定,利用左肩和右肩关键点的连线夹角进行肩部姿态的估计。通过实验证明:该方法的头部以及肩部姿态检测性良好,姿态估计准确率高。 展开更多
关键词 神经网络 坐姿 SDM算法 OpenPose算法 头部姿态估计 肩部姿态估计
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基于SOM-K-means算法的番茄果实识别与定位方法 认领
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作者 李寒 陶涵虓 +3 位作者 崔立昊 刘大为 孙建桐 张漫 《农业机械学报》 EI CAS 北大核心 2021年第1期23-29,共7页
为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题,提出一种基于RGBD图像和K-means优化的自组织映射(Self-organizing map,SOM)神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先,利用RGBD相机拍摄番茄图像,对图像进行预处理,获取果实的轮廓... 为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题,提出一种基于RGBD图像和K-means优化的自组织映射(Self-organizing map,SOM)神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先,利用RGBD相机拍摄番茄图像,对图像进行预处理,获取果实的轮廓信息;其次,提取果实轮廓点的平面和深度信息,筛选后进行处理;再次,将处理后的数据输入到采用K-means算法优化的SOM神经网络中,得到点云聚类结果;最后,根据聚类点,通过坐标转换得到世界坐标信息,拟合得到各个番茄的位置和轮廓形状。以果实识别的正确率和定位结果的均方根误差(RMSE)为指标对该算法进行验证和分析,采集80幅图像共366个番茄样本,正确识别率为87.2%,定位结果均方根误差(RMSE)为1.66 mm。与在二维图像上利用Hough变换进行果实识别的试验进行对比分析,进一步验证了本文方法具有较高的准确性和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 番茄果实 深度点云 图像分割 神经网络 识别与定位 SOM-K-means算法
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图像识别中的卷积神经网络应用研究 认领
15
作者 张玉红 白韧祥 +2 位作者 孟凡军 王思斯 吴彪 《新技术新工艺》 2021年第1期52-55,共4页
传统图像识别方法存在自适应能力弱的问题,如果待识别对象存在较大残缺或者其他外在噪声干扰,模型则无法获得理想结果。最早在图像处理中成功应用的深度学习是人工智能中非常重要的部分。在图像处理中,带有卷积结构的多层网络的卷积神... 传统图像识别方法存在自适应能力弱的问题,如果待识别对象存在较大残缺或者其他外在噪声干扰,模型则无法获得理想结果。最早在图像处理中成功应用的深度学习是人工智能中非常重要的部分。在图像处理中,带有卷积结构的多层网络的卷积神经网络被加拿大教授及其小组成员提出并优化。在其过程有了突破性发展的情况下,利用卷积神经网络完成了图像识别的设计用以增加模型对图片的识别准确率和在线运算速度,同时减少图像大量特征的提取工作,在识别系统中通过运用随机梯度下降法对系统进行优化,加快模型收敛。根据试验结果,采用卷积神经网络设计的训练模型,对数据集识别的准确率可达到96%,为大规模图像分类更好地发展提供基础支持。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 图像处理 梯度下降 卷积层 池化
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蓄电池SOC估算方法概述 认领
16
作者 朱立宗 黄煜 《现代制造技术与装备》 2021年第2期166-167,共2页
电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为电池状态重要的评价指标,很难通过直接测量获得。传统方法通过物理指标侧面估算SOC的大小,存在一定的局限性。因此,研究拓展卡尔曼滤波法(Extended Kalman Filter,EKF)、BP神经网络(BP Neural Net... 电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为电池状态重要的评价指标,很难通过直接测量获得。传统方法通过物理指标侧面估算SOC的大小,存在一定的局限性。因此,研究拓展卡尔曼滤波法(Extended Kalman Filter,EKF)、BP神经网络(BP Neural Network)以及模糊控制方法等估计SOC值的方法,分析各种方法的实现过程及优缺点,提出了一种BP和EKF相结合的方法用于SOC值的估计。该方法可提高EKF的收敛性,并增加了SOC值估计的准确度。 展开更多
关键词 电池荷电状态 模糊控制 神经网络
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带有输出约束的柔性关节机械臂预设性能自适应控制 认领
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作者 陈强 丁科新 南余荣 《控制与决策》 EI 北大核心 2021年第2期387-394,共8页
针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,提出一种基于时变障碍李雅普诺夫函数的预设性能自适应控制方法.通过构造指数衰减的时变约束边界,提出时变正切型障碍李雅普诺夫函数,能够同时适用于约束与非约束情况,进而拓宽传统... 针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,提出一种基于时变障碍李雅普诺夫函数的预设性能自适应控制方法.通过构造指数衰减的时变约束边界,提出时变正切型障碍李雅普诺夫函数,能够同时适用于约束与非约束情况,进而拓宽传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围.此外,通过预先设置时变边界函数的相关参数,使得系统输出在初始阶段具有较小的超调量和较快的跟踪速度,并能够满足系统的稳态性能要求.在此基础上,结合反演法设计反馈控制律,保证系统的输出约束性能和轨迹跟踪精度.最后,基于李雅普诺夫稳定性定理证明所有闭环信号能够达到一致最终有界,并给出数值仿真对比验证所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 自适应控制 神经网络 预设性能 柔性关节机械臂
基于灰色关联BP神经网络的压缩式蓄冷系统中的水合物生成量预测 认领
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作者 杨文宇 谢应明 +2 位作者 闫坤 邹俊华 舒胜 《化工进展》 EI CAS 北大核心 2021年第2期664-670,共7页
CO2水合物作为一种新型的蓄冷介质,具有良好的应用前景。在蓄冷系统中,CO2水合物的生成量对蓄冷量有直接影响,但CO2水合物生成计算较为复杂,进而导致系统蓄冷量的计算同样复杂起来,因此建立能够快速分析和预测系统中水合物生成量的模型... CO2水合物作为一种新型的蓄冷介质,具有良好的应用前景。在蓄冷系统中,CO2水合物的生成量对蓄冷量有直接影响,但CO2水合物生成计算较为复杂,进而导致系统蓄冷量的计算同样复杂起来,因此建立能够快速分析和预测系统中水合物生成量的模型具有实际意义。本文介绍了可以解决复杂问题的BP神经网络模型(BP)和灰色关联预测模型[GRM(1,n)],并利用Matlab语言编程建立了GRM(1,n)-BP神经网络组合模型来预测水合物的生成量。本文选取实验系统的数据利用3种模型分别进行了预测,并将3种模型的结果与实验结果进行对比,结果表明,GRM(1,n)-BP神经网络组合模型的准确性和稳定性效果更好。最后通过考察充注压力这一单一变量对水合物生成量的影响,并对比模型预测结果,进一步验证了GRM(1,n)-BP神经网络组合模型的准确性。 展开更多
关键词 二氧化碳 水合物 神经网络 预测
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人工智能技术在数值天气预报中的应用 认领
19
作者 孙健 曹卓 +4 位作者 李恒 钱思萌 王昕 闫力敏 薛巍 《应用气象学报》 北大核心 2021年第1期1-11,共11页
当前,人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功,这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机。已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中,涉及观测资料预处理、资料... 当前,人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功,这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机。已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中,涉及观测资料预处理、资料同化、模式积分、后处理以及高性能计算,通过误差估计、参数估计和局部代理等手段使预报结果,得到改进且计算速度大幅提升,展示出良好的应用前景,一些神经网络模型也表现出纯数据驱动预报的可能性,在短时强对流天气、降水以及气候预测中已有较为理想的应用实例。然而,人工智能技术在数值天气预报中的应用与发展仍面临一些挑战,主要包括深度学习的弱解释性、不确定性分析以及两者的耦合等,除了应对这些挑战,未来两者的深度结合还需要在理论指导下的人工智能模型设计、高时空分辨率人工智能预报模型设计以及使用更多新型人工智能技术等方面深入探索。 展开更多
关键词 数值天气预报 人工智能 机器学习 神经网络
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人工智能助力健康中国建设 认领
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作者 姚定康 朱樑 《中华消化病与影像杂志:电子版》 2021年第1期20-23,共4页
人工智能(AI)近年来发展迅猛,已经广泛应用于医疗健康领域。本文针对人工智能在新冠肺炎防控救治、肺癌及乳腺癌筛查、消化内镜图像辅助诊断等健康领域的应用进行阐述,提出人工智能助力健康中国的设想,并进行深入讨论。
关键词 人工智能 机器学习 神经网络 健康
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