基于模拟退火优化神经网络的冻土未冻水含量捡测方法.pdf

基于粒子群算法优化神经网络的冻土未冻水含量捡测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113009104 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 20191

2023-06-09 约1.43万字 10页立即下载

冻土未冻水含量检测用神经网络模型的构建方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113009106 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 20191

2023-06-08 约1.18万字 9页立即下载

第10章随机神经网络与模拟退火算法.pdf 第10章非确定方法  确定的方法  前几章所给方法的共同特征  非确定的方法  生物神经网络按照概率运行  别称  统计方法（Statistical Method）。  既可以用于训练，又可以用于运行机器人智能与神经计算实验室(RINC.LAB) 1

2017-05-23 约5.35万字 99页立即下载

第6章-随机神经网络及模拟退火算法.ppt 第6章随机神经网络及模拟退火算法 6.1 Boltzmann机 6.2 Boltzmann机的改进 6.3 模拟退火算法 6.4 仿真实例前言随机神经网络是统计力学思想引入神经网络研究的结果。统计力学是研究大系统宏观平衡性质的学科，这种大系统的组成元素服从微观机制。统计力学的主要目的是寻找从微观粒子（原子、电子）的运动开始的宏观物体的热力学性质，由于所遇到的自由度数目很大，因此只能使用概率的方法进行研究。随机神经网络与其他网络的比较： BP网络是一种“贪心”算法，容易陷入局部最小点。 Hopfield网络很难避免出现伪状态，网络是严格按照能量减小

2018-02-18 约1.22万字 82页立即下载

基于神经网络—模拟退火混合算法的RNA二级结构预测的任务书.docx 基于神经网络—模拟退火混合算法的RNA二级结构预测的任务书任务背景： RNA是一种生物分子，其分子折叠形式直接决定了它的功能。RNA的折叠过程是RNA功能的关键。RNA折叠是一种严格的物理过程，其中RNA链上的碱基对通过氢键相互作用连接在一起。RNA的二级结构预测是确定RNA中相邻碱基对之间的配对方式。RNA二级结构的预测有助于了解RNA的结构和功能，这对于RNA的生物学功能和疾病研究有重要意义。任务描述：在本次任务中，您将使用神经网络和模拟退火混合算法来预测RNA的二级结构。您需要完成以下任务： 1.数据收集：收集已知RNA序列和其二级结构的数据集。 2.数据预处理：对数据进行预处理，

2024-02-13 约小于1千字 2页立即下载

基于退火算法优化的BP神经网络的电力通信网业务可靠性评价.pptx 基于退火算法优化的BP神经网络的电力通信网业务可靠性评价 CATALOGUE目录引言退火算法优化原理BP神经网络原理基于退火算法优化的BP神经网络模型构建电力通信网业务可靠性评价结论与展望引言CATALOGUE01 01随着电力通信网业务的快速发展，对电力通信网的可靠性要求越来越高，因此，对电力通信网业务可靠性进行评价是十分必要的。02传统的可靠性评价方法通常基于概率统计方法，这种方法需要大量的数据和复杂的计算，难以满足实际应用的需求。03基于神经网络的可靠性评价方法具有自学习、自组织和自适应性等特点，能够更好地处理不确定性和非线性问题，因此，研究基于神经网络的电力通信网业务可靠性评价方法具

2024-07-09 约2.65千字 25页立即下载

基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置第一章帧内编码技术概述 (1)帧内编码技术是视频压缩领域的一项关键技术，其主要目的是减少视频数据中冗余信息，从而降低数据传输和存储的负担。帧内编码通过去除帧内像素之间的空间冗余性来实现压缩，它不依赖于帧与帧之间的时间冗余信息。这种编码方式在视频编码标准如H.264/AVC和HEVC中扮演着重要角色，对于提高视频传输效率和质量具有显著影响。 (2)帧内编码技术主要包括预测编码和变换编码两个主要步骤。预测编码通过分析帧内像素间的空间相关性，预测当前像素值；而变换编码则将预测误差或残差进行变换，以提取能量集中的系数，进一步实现压缩。随着深度学

2025-01-21 约2.95千字 6页立即下载

一种冻土未冻水含量检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113009107 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 20191

2023-06-09 约1.35万字 10页立即下载

一种基于模拟退火算法的优化后智能排课方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565152 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210178649.7 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人合肥卓瑞信息技术有限公司地址 2

2023-05-08 约1.38万字 10页立即下载

3章神经网络优化方法.ppt 第3章 神经网络优化方法 3.1 BP网络学习算法的改进 3.1 BP网络学习算法的改进 BP网络学习算法存在的问题存在平坦区域影响--------误差下降缓慢，影响收敛速度。原因--------误差对权值的梯度变化小－－接近于零由各节点的净输入过大而引起。分析：激活函数为Sigmod函数 3.1 BP网络学习算法的改进存在平坦区域的原因分析 3.1 BP网络学习算法的改进 3.1 BP网络学习算法的改进存在多个极小点影响------易陷入局部最小点 3.1 BP网络学习算法的改进 3.1.1消除样本输入顺序影响的

2017-03-23 约2.67千字 20页立即下载

基于卷积神经网络的葡萄叶片氮含量识别方法.pptx 基于卷积神经网络的葡萄叶片氮含量识别方法汇报人：2024-01-22目录引言卷积神经网络基本原理葡萄叶片氮含量数据集构建及处理基于卷积神经网络的葡萄叶片氮含量识别模型设计目录实验结果与分析结论与展望01引言研究背景与意义葡萄叶片氮含量对葡萄生长和品质有重要影响，快速准确识别氮含量对指导精准施肥具有重要意义。传统氮含量测定方法繁琐耗时，无法满足现代农业快速、准确的需求。基于卷积神经网络的识别方法具有高效、准确的特点，为葡萄叶片氮含量快速识别提供了新的解决方案。国内外研究现状及发展趋势国内外在植物叶片氮含量识别方面已有一定研究基础，但针对葡萄叶片的研究相对较少。目前已有一些基于光谱、图像等技术的氮

2024-06-08 约3.5千字 29页立即下载

基于神经网络的.ppt 基于神经网络的FPGA布线通道宽度预估计报告人：高明导师：刘强汇报提纲 1、课题背景及意义 2、课题相关国内外研究现状 3、课题研究内容 4、课题创新点与难点 5、拟采取的技术措施和办法 6、课题进度安排课题背景近些年来，学术界投入了大量精力来研究FPGA的性能与FPGA架构参数和电路参数之间的关系。其

2017-04-01 约1.15千字 12页立即下载

2025-03-23 约4.44万字 73页立即下载

基于神经网络方法的PM2.5预测优化：模型构建与实证分析.docx 一、引言 1.1研究背景与意义随着工业化和城市化进程的加速，大气污染问题日益严重，其中PM2.5污染成为备受关注的焦点。PM2.5是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也被称为细颗粒物或可入肺颗粒物。这些微小颗粒能够长时间悬浮在空气中，并随着呼吸进入人体呼吸系统，甚至深入肺泡，对人体健康造成严重危害。长期暴露于高浓度的PM2.5环境中，会显著增加人们患呼吸系统疾病（如支气管炎、哮喘、肺癌等）和心血管疾病（如心脏病、中风等）的风险。相关研究表明，细颗粒物的直径越小，进入呼吸道的部位就越深，对人体健康的威胁也就越大。PM2.5还可能影响胎儿发育，导致出生

2025-02-16 约4.45万字 34页立即下载

一种基于注意力的卷积神经网络优化方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于注意力的卷积神经网络优化方法[发明专利] 一、引言随着计算机视觉领域的不断发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测和图像分割等任务中取得了显著的成果。然而，传统的CNN模型在处理复杂场景和大量数据时，往往存在计算量大、参数冗余以及模型性能难以进一步提升等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了各种优化方法，其中基于注意力的卷积神经网络（CNN）优化方法引起了广泛关注。这种优化方法通过引入注意力机制，能够有效地关注图像中的重要区域，从而提高模型的识别准确率和计算效率。在图像识别任务中，传统的CNN模型通常会对整个图像进行全局卷积，导致模型难以捕捉到图像中的局部特

2025-01-21 约4.13千字 8页立即下载