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基于人工神经网络的线程划分预测模型，李玉祥，赵银亮，线程级推测（Thread-Level Speculation, TLS）是多核上一种加速串行程序的线程级自动并行化技术。线程划分是该技术中一个核心环

基于语音信号的时变特性，提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法，即把小波变换和混沌特性引入到神经元，构成小波混沌神经网络，将这种神经网络用于语音识别，并与常用的BP神经网络识别方法

基于粒子群算法的小波神经网络，王乐，史健芳，小波神经网络常采用梯度下降法训练网络参数，但梯度下降法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。本文提出了用改进的粒子群算

基于灰色神经网络的鱼雷经济寿命预测，梁庆卫，赵民全，为减少军费开支、降低鱼雷全寿命费用，从经济性角度提出了鱼雷最佳服役年限模型。利用灰色等维新息GM(1,1)模型对鱼雷年度使用维修��

基于卷积神经网络的目标检测算法，夏源，张洪刚，本文是基于卷积神经网络的目标检测学习算法，与传统的物体检测算法不同，基于深度学习的目标检测算法，可以通过从海量数据中自动

基于卷积神经网络的药片表面缺陷检测，杨旭东，周学成，药片缺陷检测是保证药品质量的重要手段。人工检测存在成本高、效率低、主观性强等问题，而基于模式识别的传统的机器视觉方法虽然

论文研究-基于神经网络集成系统的股市预测模型.pdf, 基于神经网络集成理论,建立股市预测模型.其中分别建立"基本数据模型"、"技术指标模型"和"宏观分析模型",最后以简单平均生成集成系统.实证分析表

研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计，通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征，将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程，能成功克服流量矩阵估计的病态特性，获得精确的估计值。仿真结果表明，该估计算法

针对工序级能耗难以用数学方法精确估算的问题，提出了一个基于神经网络的机械加工工序能耗预测方法。给出了输入变量及输出变量的选取及其归一化处理方法，进行了隐含层节点数和传递函数的选取。以各切削用量组合及其

基于深度过程神经网络的车速预测，袁月，胡怡红，现代智能交通系统中具有来源广泛、结构复杂的交通数据，对交通数据进行高效分析并合理利用具有现实意义。传统的神经网络可以对交