变压器故障分析及诊断研究
气试验和特征气体判别法,及其给予特征气体的比值法;其二则是较为智能的方法,类似模糊逻辑方法、人工神经网络、专家系统、支持向量机和遗传算法等。以下是对于上述两种诊断方法的具体介绍。 1.2.1 变压器故障诊断传统方法及其研究现状
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气试验和特征气体判别法,及其给予特征气体的比值法;其二则是较为智能的方法,类似模糊逻辑方法、人工神经网络、专家系统、支持向量机和遗传算法等。以下是对于上述两种诊断方法的具体介绍。 1.2.1 变压器故障诊断传统方法及其研究现状
提出一对一的特色专业化服务如增值性物流服务将会成为物流服务发展的新趋势。[10]李娟认为可以通过神经网络的一种算法对港口运输的运输量进行了优化求解 ,仿真结果表明该方法可在较短的时间里求出最优解。[14]
数据挖掘技术和算法Market Basket Analysis:智能搜索、超市 决策树:分类 神经网络:聚集、偏差分析 归纳逻辑程序 遗传算法 模糊逻辑 粗集(rough set) 概念学习 简单的基于规则的推理
基于经济增长的耕地非农化收敛性研究 丹江口市农用地生态适宜性评价 资源资产化管理的理论与实践研究 人工神经网络在农用地分等因素权重确定中的应用研究 县级土地利用总体规划实施评价研究 基于遥感的耕地预警和植被动态监测研究
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Bamieh不变矩特征提取结果:满足大小和旋转不变性,对噪声也不敏感。 19. 手势图像分类识别人工神经网络 BP学习算法 工作信号正向传播误差信号反向传播 概率神经网络算法求和层输入层模式层输出层 20. 手势图像分类识别手势阿拉伯数
平台或者云平台上; 4、基于光电容积脉搏波(PPG)波形数据,进行波形特征识别,并利用机器学习、神经网络等技术建立波形特征与血压等参数的数据模型; 5、对公司现有产品的算法进行优化和维护,进一步提高产品的抗干扰能力;
向,有扎实的统计学和数据挖掘专业知识; 2.熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理,并具备相关项目经验; 3.熟练掌握一门开发语言; 4.有较强的数据敏感度、逻辑分析
别系统是一个严峻的挑战。 3、改进现有的深度说话人学习方法 目前采用的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征,然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量,最后采用LDA/PLDA等后端建模方法进行度量计算。
2.3智能一体化成型技术在铸模工程中的应用分析 智能一体化成型技术指的是通过人工智能技术、神经网络等技术对某过程进行模拟,促使系统能够像人脑一样进行数据的分析或信息的采集,进而实现系统的一体化成
融入谷歌产品中,能够提升百万用户的产品体验。 DeepMind 的另一研究领域是记忆(memory),特别是如何将神经网络的决策智能和有关复 杂结构化数据的存储、推理能力结合起来的难题。DeepMind 研究了 Differentiable
l 共青团对网络自组织的管理和维护模式 2. 如何建立网络自组织的社会神经网络 3. 如何通过网络自组织实行团委对青年的社会响应能力管理 4.
,将阀门、伺服电机、控制器合为一体,利用异步电动机直接驱动阀门的开与关。通过内置变频器,采用模糊神经网络,实现阀门的动作速度、精确定位、柔性开关以及电机转矩等控制。该电动执行机构省去了用于控制电机正、
且不同的混沌吸引子具有的复杂结构也各不相同.所以一般来说,不同的混沌实测数据应该建立不同的混沌模型。最近十几年来国内外学者用神经网络理论,小波理论[17~18]等对非线性时序开展了研究, Martin Casdagli, M.E
,提取的特征重叠较少,有助于后续进行脑电信号的分类。 (3)就脑电信号的分类而言,在本文中利用当前较为成熟的神经网络以及支持向量机等方法,选择合适的核函数后利用Matlab2019a中的工具箱完成信号的处理和分类
别里。 到了2010年以后,借助于深度学习的力量,计算机视觉技术得到了爆发增长和产业化。通过深度神经网络,各类视觉相关任务的识别精度都得到了大幅提升。 在全球最权威的计算机视觉竞赛ILSVR (ImageNet
mcculloch 和 walter pitts 这两位神经生理学家研究出一种数学方式来描述这些神经网络。1956 年, 一位叫 stephen kleene 的数学家在 mcculloch 和 pitts
业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的人工智能技术创新体系,加速人工智能产业化进程,重点推进以神经网络芯片、核心算法、大数据和云计算等为支撑的人工智能与我区制造业、医疗健康等优势产业深度融合应用,围
并不将该风险作为风险管理的重要部分。 (二)企业财务风险评估 1.企业财务风险人工神经网络评估 通过运用人工神经网络理论和模型,对企业日常经营活动过程中的财务风险进行评估,采用风险管理策略,实施风险管