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针对彩色图像复原提出了基于网络能量递减收敛的调和模型神经网络图像复原方法，研究了该方法在运动模糊图像复原上的应用。利用待复原图像重构出多幅模糊图像用于算法的实现，并首次提出基于图像局部方差的自适应正则
由于印刷品在覆膜前后存在着明显的颜色偏差，在实际生产中需要根据覆膜颜色的变化规律建立一套新的标准来指导机台生产，以保证印刷成品与客户签样的一致性。为了实现覆膜后的印刷样与客户签订的标准样之间的匹配，提
铝电解优化控制生产过程的实质是将可控参数尽量控制在工艺要求的目标值范围内。传统的基于神经网络的控制方法或直接判断氧化铝浓度，缺乏对历史浓度的有效追踪，致使判断准确率下降；或对铝电解生产状况进行宏观识别
基于混沌优化的神经网络预测控制研究，陈增强，王繁珍，提出了基于Logistic映射的混沌优化算法(LCOA)和基于Tent映射的混沌优化算法(TCOA)的非线性神经网络预测控制器，这两种控制器都避免了
基于卷积神经网络的手写数字识别算法研究，张荣磊，刘学，根据串行方式实现卷积神经网络的局限性，提出了基于MapReduce的卷积神经网络识别算法，使其在手写数字识别的准确率和速度上取得更好
基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究，吴静，刘衍珩，传统的BP神经网络在应用过程中，经常面临无法确定合适的网络节点问题。网络规模小，则运算时间长；而网络规模过大，容易产生过学�
基于多尺度卷积神经网络的行人计数研究，万全，刘晓鸿，基于计算机视觉的行人数量统计技术由于其在交通管制、公共安全等方面的重要作用从而受到广泛的关注。传统行人计数方法对于行人密
为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失，提高图像检索的准确率，提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先，改进LeNet-5卷积神经网络结构，增加网络结构深度；然
故障预测技术是电子装备预测与健康管理（PHM）领域的核心内容,对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神经网络模型并对其进行分析;然后
基于卷积神经网络的中文自动问答研究，邢世样，张闯，本文针对传统中文自动问答系统精度不高，处理稀疏数据效果不佳的问题，将一种深度学习算法应用到中文自动问答系统中。利用卷积神
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