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基于改进神经网络的矿山调度室空岗识别方法: 本申请提供一种基于改进神经网络的矿山调度室空岗识别方法，涉及目标检测技术领域，该方法包括如下步骤：采集图像数据；根据图像数据，构建数据集；构建改进CenterNet神经网络模型；利用构建的数据集，训练改进CenterNe...; 疏礼春张晓博魏立科吴韵杨王鹏殷大发陈佳林汪鹏徐志奇宋国栋高洪波付恩三王新会田乐逍崔朋志张倩

基于改进神经网络的双系统无人机航线规划方法及装置: 本发明公开一种基于改进神经网络的双系统无人机航线规划方法及装置，涉及无人机控制技术领域。本发明方法能够实现无人机在复杂环境中的最优航线规划，采用高层路径规划系统、路径修正与优化系统的融合双系统的框架设计，结合改进型神经网...; 黄麟高莎黄浩王磊

基于改进神经网络的芯片缺陷智慧检测系统: 本发明涉及神经网络模型学习技术领域，具体涉及基于改进神经网络的芯片缺陷智慧检测系统。该系统将获取的待识别芯片图像输入识别网络，输出缺陷区域；其中，分割训练集中的芯片图像得到缺陷标注块和优选非标注块；输入缺陷标注块和优选非...; 陈有章候绪明吴琛李海英吴卫红

一种基于改进神经网络的三轴数控机床复合控制方法: 本发明公开了一种基于改进神经网络的三轴数控机床复合控制方法，步骤是：采集数控机床的数据集；根据数据集，分析出数控机床的运行限定范围；根据机床运行限定范围，获得RBF神经网络对应的训练轨迹目标函数值；将目标函数值与粒子群算...; 李建刚许俊承胡智宇

基于改进神经网络算法的建设用地面积预测方法: 本发明公开基于改进神经网络算法的建设用地面积预测方法，包括如下几个步骤：步骤一、收集各年度待预测地区建设用地面积及其影响因素样本数据；步骤二、构建含一层隐含层的三层结构反向传播神经网络，以影响因素项数作为输入层节点数、以...; 高磊周亚州赵静瑶祝晓凡郭凯睿黄勇

基于改进神经网络的电流互感器综合状态评估的研究: 2024年; 针对电流互感器长期在恶劣工况下运行造成准确度退化以及故障问题,设计一种电子式电流互感器在线状态综合评估系统,通过神经网络实现对互感器在线误差预测与故障诊断。针对现有基于神经网络的方法存在收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于改进的鲸鱼优化神经网络用于误差预测与故障诊断。通过非线性收敛因子提高鲸鱼优化的收敛速度;同时引入自适应惯性权重与模拟退火机制提高鲸鱼优化算法精度,避免陷入局部最优。通过基准函数测试、算例分析验证了方法有效性与可靠性。实验证明:所设计的电流互感器在线状态综合评估系统能有效地对电流互感器进行误差预测与故障诊断。; 杨鹏举王涛云杨恒孟垂攀张颢; 关键词：人工神经网络

改进神经网络的竹片缺陷分类方法: 2024年; 对含有四种缺陷类型的竹片数据集使用VGG16,ResNet50和ConvNeXt网络进行识别和分类,最高识别准确率为ConvNeXt的82.95%;加入迁移学习的权重,通过迁移学习的方法,识别准确率得到了明显提升,识别效果最高为94.37%;在三个网络中分别加入推拉层取代部分卷积层,通过消融实验和横向与纵向的对比结果,发现在使用推拉层替换分类网络前两层卷积层时,得到最高为96.42%的分类结果,表明网络的改进效果是有效的;最后,改进分类网络的正则化方法,分别修改不同网络的归一化层和激活函数,再次通过消融实验发现改进后的分类网络识别性能提高明显,最高准确率达到97.12%,这些研究成果为深度学习在受损图像分类领域的应用提供了有益的启示和改进方向。; 胡峻峰王志超于玺; 关键词：卷积神经网络

基于改进神经网络的环境烟雾浓度感知自动告警方法: 2024年; 目前基于卷积神经网络的环境烟雾浓度感知自动告警方法,主要通过若干个有序的卷积层的学习识别烟雾。针对环境烟雾浓度感知自动告警方法中存在的问题,提出一种基于卷积神经网络的改进模型,以提高模型的准确性。在此基础上,提出了一种新的分批标准化层次,以及一种新的轻量级卷积结构。该方法使网络具有更小的网络结构和更少的训练参数。通过对训练样本的图像放大,验证了该方法的有效性。; 李儒金刘红旗张国营张澍航; 关键词：感知卷积神经网络

基于改进神经网络的增材制造刀轨优化研究: 2024年; 本文针对选择性激光烧结增材制造(selecting laser sintering,SLS)内部质量问题,提出贝叶斯优化BP神经网络(BO-BP神经网络)路径优化模型,提高了SLS成型质量,减少打印过程能源消耗.首先,建立打印件路径规划流程,利用动态规划技术得到给定激光网格中最终路径并移除冗余路径,针对激光烧结过程建立基于导热微分方程的SLS模型,并对其路径进行数值模拟,利用各网格节点最终温度值计算材料网格内部节点温度梯度值并排名,以此值作为神经网络算法训练并测试数据的数据集;其次,通过对所得激光路径进行数值图像转化,得到相应的平均热梯度分布图,将所得到的激光路径转化成灰度路径图像,采用改进BO-BP神经网络算法进行训练;最后,使用Softmax函数将神经网络输出数字转换为每个图像的概率,选取线性优化、无监督学习神经网络、遗传-反向传播神经网络(GA-BP)和反向传播(BP)神经网络进行预测结果比较,得出BO-BP神经网络算法相较于其他算法具有预测精度高、搜索速度快的优点.; 董海郭煜峰; 关键词：增材制造选择性激光烧结

基于改进神经网络PID的主蒸汽温度优化控制研究: 2024年; 针对电厂主蒸汽温度PID串级控制系统参数整定繁琐、自适应性较差的问题,提出一种改进神经网络PID串级控制方法。为了降低主蒸汽温度控制系统的不确定性,基于最小误差熵(MEE)准则训练串级控制中的主神经网络PID控制器,并利用滚动时域窗法递归估计跟踪误差的熵,提升算法运行效率。将主蒸汽温度误差序列和部分可测扰动输入神经网络PID控制器输入层,实现反馈控制与前馈控制相融合,提升控制系统抗干扰能力。通过与采用最小误差平方和(MSE)准则的神经网络PID控制器对比,采用MEE的神经PID控制器可以减小过热汽温的波动,减少控制系统的随机性。; 陆寿嵩王晶岩蔚焱; 关键词：主蒸汽温度神经网络PID 不确定性抗干扰

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