简介:【摘要】:本项目为了对车辆轻量化中的无铆钉冲压连接进行优化,引入深度学习中的全连接神经网络,通过传感器传回的实时接头数据,对压力连接接头的力学性能进行实时检测,并传回控制主板经由神经网络的感知、处理、预测、优化、输出控制接下来的工艺参数。
简介:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。
简介:摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值,使得其商业应用不断成功,相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法,进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来,许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为美国国家意志,认为大数据如同“未来的新石油”,将对科技和经济发展带来深远影响。2013年,中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源,是驱动创新的重要因素,正在改变人类的生产和生活方式。同年,中国大数据产业也逐步兴起;2014年,中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群,全面推动中国大数据研究;2015年,国务院发布大数据发展行动纲要,将大数据正式上升为中国国家意志,再次将大数据研究推向新的高潮。