简介：摘要：肺炎是一种常见且严重危害人体健康的呼吸系统感染疾病，CT影像不仅能直观地显示病变部位，还可提供诸如病灶形态、密度等信息，在早期发现和治疗过程中发挥着重要作用，也是医生了解病变程度和患病细节的常见手段。在卷积神经网络的基础上，开展肺部病变的判断以及病灶区域的分割定位研究，可以大幅提高诊疗速度，协助医生准确诊断和定位肺炎病变区域。目前的肺炎辅助诊断方法多将分类与分割算法的实施截然分开，区别于目前多将分类与分割算法实施截然分开的肺炎辅助诊断方法，研究了在通用卷积神经网络的基础上完成快速分类任务的实现方法，在专业人士的参与下标注并建立了用于肺炎病灶区域分割的数据集，并利用U-Net及相关改进网络模型，在训练集规模较小的情况下可完整勾勒出肺炎病灶的边缘，并获得到相对较高的分割精度。实验结果表明，通过在所处理的近300张数据集上进行实验，可以得到近85%的准确度。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，以深度学习为代表的人工智能算法在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。人工智能算法的快速发展需要强大的计算能力，传统的 CPU、 GPU等通用计算机芯片已经无法满足大规模应用需求。为了解决这一问题，将深度学习应用于计算机视觉和语音识别领域，研究基于 FPGA的神经网络加速器（Neural Networking Accelerator, NNA）成为新一代通用计算机芯片研发的热点。本文在分析现有神经网络加速器设计方法基础上，设计了基于 FPGA的神经网络加速器架构，并对其进行了性能仿真和实验验证。

简介：摘要：电梯故障诊断是提高电梯安全性和运行效率的关键任务。神经网络技术以其在非线性问题处理、模式识别和决策等方面的优势，被广泛应用于电梯故障诊断中。在电梯故障诊断中，神经网络模型如BP网络模型、遗传小波神经网络模型和模糊神经网络模型等，可以通过学习和训练数据提取故障特征并进行故障分类。神经网络技术的应用可以提高电梯故障诊断的准确性和效率，为电梯维修人员提供有效的决策支持。

简介：摘要：在对非线性的地球化学数据进行处理的过程中，分类算法的选择至关重要。神经网络算法具有准确度高、泛化能力强的特点，支持向量机具备可以解决过拟合、避免趋于极小能优势。当两者进行结合用于处理地球化学数据分类问题时，具备了两种算法的优势，分类结果良好。

简介：摘要；近年来，随着经济和社会的发展进步，患者权利意识的增强，患者对医疗护理质量的要求不断提高，因此在临床护理工作中不但要重视技术护理的提高，更要倡导“以人为本”的人性化护理模式。”神经外科普遍存在急诊病人多、病人病情较重、医疗手术风险大、医疗费用较高等特点，且病人多伴有意识障碍或躯体功能障碍，情绪波动大，给护理工作带来很大难度，加之多数病人预后自理能力差，社会支持系统较弱，导致病人及家属对护理工作满意度普遍偏低。基于此，本文根据在神经外科优质化护理的应用展开探讨。

简介：

简介：摘要：本文在阐述人工神经网络的发展过程中，对其在当前机械工程领域的应用进行分析和探索，通过对当前机械工程实际操作过程中存在的欠缺和不足进行分析，探究人工神经网络能够对机械工程带来的重要意义和影响，并为人工神经网络在今后诸多领域的应用提供相应的参考。

简介：摘要 :

简介：摘要： 常规 PID控制是工业控制中经常使用的控制方法。 BP神经网络控制的方法可以使控制器具有较好的自适应性，可以实现参数自动调整。本文主要设计了常规 PID控制系统和 基于BP神经网络的 PID控制的温室控制系统，通过 MATLAB对两者进行仿真对比， BP神经网络控制系统对不同的对象具有适应性、控制效果更好。

简介：摘要目前，我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，邻近区域施工，致使地铁沉降呈现复杂的非线性变化。对此，采用奇异谱分析（ＳＳＡ）和ＢＰ神经网络对地铁结构进行分析与预测。通过ＳＳＡ重建趋势序列和周期序列，分析地铁结构变化的趋势与周期波动；利用ＢＰ神经网络对重建趋势序列与时间序列分别进行预测。以某９号线地铁沉降监测数据为例，提取趋势序列与周期序列进行分析及预测，实验证明了利用ＳＳＡ对地铁监测序列进行分析以及利用ＢＰ神经网络对成分序列进行预测的可行性。

简介：摘要：利用神经网络对油田地面集输管道结垢预测，能够有效避免各种因素对结垢预测的影响，可以将集输管道中的结垢情况准确地预测出来，再利用神经网络分析油田集输管道结垢预测中，不需要建立任何数据模型，通过神经元之间的连接就能够充分反映出地面集输管道中的结垢情况，并且预测数据非常准确，减少相应的工作量。

简介：摘要：随着时间的推移，国内社会已经进入到一个快速发展的信息时代、智能时代，其重要表现就是不同的识别系统开始在各个领域内进行运用，人脸识别系统就是其中之一，并且取得了很好的作用和效果。目前人脸识别系统的研究已经成为了模式识别领域中的一个重点课题，在身份认证、智能监控、信息安全和金融安全等等领域都具有良好的发展前景。目前人脸识别系统的运用主要具有以下几个芳年，包含安全控制、司法运用等等，后续很有可能发展成为一个巨大的、对人类生活、工作产生深刻影响的产业，需要给予相应的重视。故此，在本文中主要针对基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统进行系统的研究和分析，其主要目的在于促进基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统的运用，使得这一系统具有很好的学习能力，提升人脸识别的准确率。

简介：摘要：

简介：[摘要]：电梯标志了人类的物质文明，然而在实际生活中电梯由于故障问题给人民造成的损失也是巨大的。：针对电梯运行故障的动态诊断难题，提出一种优化的神经网络故障诊断模型，实时分析电梯运行数据，准确快速得出电梯故障信息，提高电梯运行的安全性和可靠性。为我国的电梯行业发展贡献一份力量。

简介：摘要：台风作为一种比较常见的气象灾害，我国每年大约有20个台风，由此会对我国人民群众的生命财产安全造成直接或间接的影响。台风本身破坏力巨大，为了有效的控制台风所产生的危害，就需要强化研究台风路径预报。近年来，基于不断发展与进步的气象学、计算机软硬件，促使台风路径预报研究日益成熟，且极大的提高了预报精度。

简介：摘要：电力变压器是电力系统中最为关键的设备之一，是对电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证，必须最大限度地防止和减少变压器事故的发生。因此，基于BP神经网络的变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对三比值法的原理进行了概述，详细探讨了BP神经网络的构建，旨在保证变压器的运行。

简介：摘要：近年来，随着线下消费向线上转移，推动了快递行业的持续快速发展。人们在享受网购以及快递业带来的方便快捷的同时,消费者的个人信息泄露也为了令人堪忧的问题[1]。因此本文提出了基于卷积神经神经网络的快递面单识别算法。首先通过摄像头采集快递包裹图像，采用深度学习的图像分割算法应用于面单区域的分割；通过自适应的灰度缩放算法，减少了反光等噪声对图像的影响；基于大津定律的条形码及消费者信息区域的定位算法，能够实现对所需信息区域的定位。

简介：[摘要]本文研究了手机行业采购按时交付情况，从采购商和供应商两个视角出发，研究了影响按时交付的因素，并给出了识别准时交付情况的评估模型。

简介：摘要在烟草零售行业中，烟草物流配送是烟草经营管理的重要方面，高效的物流配送体系能有效提高企业经营效率，降低运营成本。首先介绍了路径优化在烟草物流配送管理中的重要作用和烟草物流管理的流程，说明了在配送环节比较受关注的车辆路径问题和旅行商问题，重点阐述了烟草物流配送路径的优化目标及现状。然后，将烟草物流路径优化问题建模为神经网络模型，在神经网络算法中加入模拟退火算法思想，提出了改进的神经网络路径优化算法，避免算法陷入局部最优解。该算法在实际项目的运行和验证表明，在配送客户数和配送周期相同的情况下，提出的算法有效降低了总的配送里程，减少了车辆的数量，提高了烟草物流配送效率。

简介：摘要：颈神经根病属于临床常见疾病，最常见的临床表现是肩颈部感到不适、疼痛、放射性疼痛、手部僵硬、上肢肌力达不到正常水平，会影响患者的正常生活质量。观察PNF技术治疗神经根型颈椎病的临床疗效发现，该方法能显著改善患者的疼痛、日常生活活动能力、关节活动度，提高了患者近远期的临床疗效