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提出了我国相应的决策, 以便为促进我国信用风险管理水平的提高提供有益的借鉴。 　　[关键词] 信用风险神经网络专家系统杂合体系 　　 　　一、问题的提出 　　 　　银行面临的主要风险有信用风险、市场风险、利

策为概率最大的类是它所属的类，从而判断测试图像是否为人脸。 （3）神经网络 从本质上讲，神经网络也是一种基于样本的学习方法。将神经网络用于人脸检测取得了很大的进展。MIT的学者首先对人脸样本集和非人脸

10 3.2 卷取温度预报模型 11 3.2.1 传统卷取温度预报模型 11 3.2.2 基于遗传神经网络的卷取温度预报模型 12 3.3 预设定模型 16 3.4 前馈控制模型 18 3.5 反馈控制模型

今天，计算机视觉领域的深度学习已经在很大程度上解决了视觉对象分类、目标检测和识别问题。在这些领域，深度神经网络的表现优于人类。 即使数据不是可视化的，你仍然可以利用深度学习视觉模型，主要是指CNN。要做到这

着人脸识别的安全等级将会提高，可以适用于更多安全要求更高的场景，同时人脸识别的研究也可以推动更多神经网络、图像处理等的领域发展。 关键词： □目标检测 □人脸识别 □深度学习 Abstract □ Object

A、 距离传感器 B、 超声波雷达传感器 C、 悬崖传感器 D、 温度传感器 11 【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。(√) 12 【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力

PSO优化 BP 神经网络的话题热门程度预测模型。构建出话题热门程度的时间序列模型作为预测模型的输入，依照优化后的预测模型，完成了对话题热门程度值的预测。实验结果表明基于 PSO 优化 BP 神经网络的话题热门

我的答案：C √答对 24.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C √答对 25.在201

遗传算法中融入神经网络的杂合遗传算法，有机结合了遗传算法全局最优和神经网络在极值点附近快速搜索的特点。实例表明，这种杂合遗传算法很有效。 关键字 组合投资 整数规划 遗传算法 神经网络 1引言 美国著

tsinghua.edu.cn （清华大学经济管理学院，北京 100084） 摘要 本文针对Hopfield神经网络（HNN）所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题，提出了一种学习算法。它是将决定约束条件权值大小

4.2.2 的概率分析 16 4.2.3 应用 17 4.3 前向神经网络容错性分析的切比雪夫不等式法 20 4.3.1 前向神经网络的随机故障模型 20 4.3.2 连接故障对单个神经元容错性能的影响

时代将有巨大的发展空间，也将促进计算机视觉方面的快速发展。 本文以特征点回归为基础，通过深度学习神经网络训练，得到模型用来回归产生人脸双眼的坐标。计算双眼坐标的倾斜角度，根据仿射变换将图片旋转，将眼镜与人脸进行图片融合实现动态的虚拟试戴。

体地质条件和空间条件等因素的影响，采用神经网络，确定各影响因素条件的不同作业的材料消耗、人工费、机械使用费和其他制造费用等定额。以材料消耗定额为例,利用神经网络确定物料消耗的基本思想是:按作业找出影响物料消耗的各种因素

联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)［其原理主要为神经网络及神经悯络间的连接机制与学习算法］认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。认为人脑不同于电

公共管理硕士生毕业论文开题报告 　　一、论文名称、课题来源、选题依据 　　论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究 　　课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题 　　选题依据：

研 究 生： 指导教师： 学 号： 学 院： 专 业： 年 月 一、摘要 论文题目 中文 基于神经网络算法的告诉公路交通状态判别与预测方法研究 英文 摘 要（不超过800字） 关键词 中文 英文 1、关键词数量不少于三个；

特征数值信息值，和用了模糊神经网络对火灾着手初控制，检出查验乱序、非线的物理实体架构，着手初了处置，取得了非常好的结果。可全方位用行业人才经验的模糊控制、推理技能和神经网络学习技能、自适应技能等好的方

我的答案：B √答对 25.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C √答对 1.UCL讲师

训练识别。此外还有一些常用的模型识别方法，如NM，HNM等。 2.4 深度学习算法及CNN 人工神经网络是一个动态系统，是一个自适应的非线性动态系统。每个神经元在单独分开来看的时候其自身的功能和结构对

的热潮。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮