简介:摘要:随着科学技术的发展,人工智能已经被广泛应用到生活中,计算机视觉作为其中的重要领域,也被研究者逐渐重视。本文重点讲述了卷积神经网络以及图像分割的发展史,重点讲述了目前具有代表的deeplab神经网络架构中的特点,分析其中的原理,对后续的研究具有借鉴作用。
简介:摘要:深度学习是人工智能领域的重要研究方向,TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍,在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型;然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。
简介:摘 要 航材保障面临着库存积压、库存结构不合理等问题,严重影响了航材保障质量效益。其中原因之一,就是航材消耗规律把握不够准确,在一定程度上影响了航材订货决策的科学性。因此,本文将尝试根据航材的消耗规律运用BP神经网络预测方法建立模型,并通过实例计算预测,验证所建立模型的准确度,对预测结果进行分析评价航材。
简介:摘要:随着我国经济的快速发展,企业财务方面出现诸多问题,企业财务面临着巨大的风险,需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上,探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。
简介:摘要:随着我国经济的快速发展,企业财务方面出现诸多问题,企业财务面临着巨大的风险,需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上,探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。
简介:摘要:针对机械臂轨迹规划时各个关节运动控制不光滑,本文选用IRB120机械臂对该模行末端执行器进行运动规划。首先建立机械臂连杆坐标系并得到D-H参数,并运用Matlab Robotics toolbox工具箱建立机械臂模型,分析机械臂从初始位姿到目标位姿时机械臂的角位移情况。借助MATLAB中的神经网络工具箱设计RBF神经网络,利用六个关节的角位移量训练RBF神经网络。仿真结果表明,采用RBF神经网络优化得到的角位移为平滑曲线。
简介:摘要:为解决作战博弈对抗中由于策略集较大,变量多出现的求解难度指数型增长等问题,如何在复杂条件下有效获取作战博弈对抗中的混合策略解还需进一步研究。本文提出一种基于Hopfield神经网络的作战对策模糊决策方法,利用Hopfield神经网络模型进行混合策略的求解;并将作战对策的双边冲突局势下的决策问题,转化为单边风险决策问题,通过模糊决策方法来对作战对策问题进行处理,选出最优策略。
简介:摘要:针对疫情形势下对营业厅的防疫监控需求,介绍了人工智能在防疫监控中的应用。采用基于深度神经网络(DNN)的人工智能算法作为智能判断手段。重点阐述了设计思路及深度神经网络设计及改进。经过实验测试,所设计的深度神经网络推理成功率达到实用要求,且配合相关监控可满足营业厅防疫要求,对缓解监控人员压力有一定帮助。
简介:摘要:针对疫情形势下对营业厅的防疫监控需求,介绍了人工智能在防疫监控中的应用。采用基于深度神经网络(DNN)的人工智能算法作为智能判断手段。重点阐述了设计思路及深度神经网络设计及改进。经过实验测试,所设计的深度神经网络推理成功率达到实用要求,且配合相关监控可满足营业厅防疫要求,对缓解监控人员压力有一定帮助。