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以智慧城市管理系统中上报的案件图像为研究对象，利用卷积神经网络能够自行学习图像特征的优势，提出一种改进的深层卷积神经网络算法，并利用该算法对智慧城市管理系统（下简称“智慧城管”）的案件图像进行快速精确
论文研究-基于串联灰色神经网络的电力负荷预测方法.pdf, 为了提高电力负荷预测的精度,分析现有人工神经网络和灰色预测方法
针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与、任务繁重的问题，提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集；然后对改进的融合多尺度特征和
基于RBF神经网络的多源直接定位方法，王帆，柯炜，针对现有多源直接定位(Direct Position Determination, DPD)方法在迭代时常常因初始位置误差较大而无法收敛到全局最优值的
提出了一种利用智能学习方式解决强信号条件下弱信号的波达方向估计问题的新方法。通过理论推导发现协方差矩阵的特征值与来波信号功率之间存在一定的关系，将含功率信息的协方差矩阵的特征值加入到含方位信息的协方差
基于ATD-BP神经网络的页岩气产量预测方法，朱红，孔德群，储层改造是页岩气开发的关键步骤，根据储层改造数据进行页岩气井产量预测，对后续施工优化有重要指导意义。然而储层改造数据与气
为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutionalneuralnetworks，S-CNN）进行隐写分析。
结合径向基函数神经网络与正交实验设计理论，提出了一种增强径向基函数神经网络错误定位算法。根据选择的测试用例执行得到源程序的语句覆盖信息和执行结果；通过神经网络计算出每条语句的可疑度值，并通过正交实验设
引言 汽车的转向操纵系统是汽车驾驶过程中的重要系统之一,它的性能对汽车驾驶的舒适性和安全性都有很大的影响。汽车转向系统可分为纯人力转向和动力辅助转向两类,动力辅助转向系统由于使转向操纵灵活、轻便、
针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点，提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型，实时辨识时变被控对象，使预估模型能准确跟踪被控对象，实现
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