多层感知机相关论文
仪器地震烈度是指由仪器的观测记录计算而来的地震动强度，能直观反映地震的影响程度。建立高效准确的仪器地震烈度评估模型，在防震减......
随着新一代科技革命和产业结构的变革发展,以互联网为依托的在线购物迅速发展,网民数量也突飞猛涨,并且在政府不断推动供给侧结构......
目前,在“双碳”的战略目标下,我国的能源结构正进行优化调整,石油、天然气等传统化石能源所占比重逐渐下降,取而代之地,电能的消......
目的:中国农村中学生的身心健康状况值得关注。目前,我国有相当一部分农村中学生因为父母外出务工而成为留守儿童,他们处于青春的......
同行评议是在科学技术活动中进行科技评价的重要手段，是科研项目评审中关键的一环，专家评审过程中存在专家异常评审会严重影响科研项......
针对现有的路径规划算法效率低的问题，根据奖励函数和多层感知机提出一种基于深度强化学习的路径规划算法。考虑到环境的复杂程度，为......
为提高乙醇偶合制备C4烯烃的生产收率，增加生产的经济价值，该文建立岭回归模型，分析催化剂组合与温度对产品制备的影响，又通过多层感知......
针对垃圾目标分类检测中物体重叠检测效果差的问题，文中设计一种改进YOLACT图像分割模型，并应用于垃圾实时检测中。根据COCO数据集制......
由于全球汽车数量越来越多,环境污染、交通管理压力大等一系列问题也越来越严重,智能交通系统的发展面临巨大的挑战。车牌识别LPR（L......
剩余寿命预测是设备预测性维护的3个核心任务之一。目前最新的研究进展是利用机器学习来建立剩余使用寿命预测模型。论文首先梳理......
为了解决眼底血管分割中存在的分割效果不佳、数据过拟合和正负样本不均衡等问题，提出一种转换器（Transformer）和多层感知机（MLP）结合的......
针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题，本文提出了一种基于混合神经......
针对精准的空间电力负荷态势感知能够为城市电网的优化规划提供科学指导，提出了一种基于孤立森林、变分模态分解、多层感知机和门控......
基于非易失存储器的存内计算技术是后摩尔时代突破传统冯·诺依曼计算瓶颈的重要途径之一。忆阻器作为新兴非易失存储器之一,在操......
针对传统匹配场处理方法存在水下声源远距离定位失准以及定位时间过长的问题，提出了一种基于多层感知机的水下声源被动定位方案。利......
为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多......
草原作为最重要的生态系统之一,覆盖了全球陆地表面近1/5的区域,然而在草原区域,火灾作为最重要的干扰因素之一,极大地影响着当地......
电子发票随着互联网技术发展与用户需求而被催生出来,电子发票的发行将提高国家税收管控效率,节约企业成本,也为消费者带来更便捷......
机器学习是人工智能研究中的关键技术,在医学健康方面有着广泛的应用前景。心血管疾病（Cardiovascular Diseases,CVD）是目前世界上对......
互联网迅速发展及其便利性使得用户数量剧增,海量用户和平台的频繁交互也导致信息数据迅速膨胀,用户不仅是互联网的使用者,同时还......
恶意用户为了在短时间内创造更大的利润并且避免被攻击检测方法发现,开始进行合谋欺诈,这种合谋的群组攻击比传统的单用户攻击危害......
神经网络作为人工智能（Artificial Intelligence,AI）的重要分支,在类脑芯片研究当中具有相当重要的研究价值。硬件神经网络通常被认......
增加原煤的洗选率是提高煤质的重要途经,也符合当今煤炭资源清洁高效利用的趋势。在原煤入洗前,需对原煤中粒径较大的矸石进行分选......
随着市场竞争日趋激烈,客户的个性化要求越来越高,客户流失现象更加频繁.各银行在所能提供业务基本无差异的情况下,向客户提供个性......
随着信息技术的发展,人类已经从4G时代迈入了5G时代,上网速度变快的同时也促进了互联网媒体技术的发展,视频逐渐代替文字成为信息......
人工神经网络作为机器学习中的一个重要分支,随着深度学习的发展,在计算机视觉,自然语言处理等人工智能领域得到广泛应用,使用基于......
为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统......
近年来,电气设备的状态检修技术快速发展,低压断路器作为输配电系统的重要设备,其工作状态的在线监测具有重要意义。低压断路器的......
核燃料组件中起保护燃料管作用的定位格架是由多种条带焊接而成的,而刚凸特征又是条带的典型特征。本文选取了刚凸特征作为研究对......
近些年很多基于深度学习的推荐模型被提出,这些模型通过对特征的处理和改变深度网络结构来解决推荐系统数据稀疏和冷启动的问题.然......
为空闲出租车司机推荐有效的闲逛路线在提高出租车司机工作效率、减少乘客等待时间以及缓解交通压力方面具有重要作用.现有的研究......
互联网和网络技术的最新发展引发了信息积累的快速增长,这也导致了信息过载的问题。在此背景下推荐系统的概念以及多种推荐系统技......
目的通过超高效液相色谱-质谱联用技术（UPLC-HRMS）检测损伤后骨骼肌的代谢轮廓,分析骨骼肌代谢物随损伤时间的变化规律;在此基础上,......
随着移动互联网的飞速发展,电影的观看越来越方便。由十九世纪末发展至今,电影的种类越来越丰富,电影的数量也越来越多,不仅传统的......
人类的繁衍主要通过基因的复制和转录来进行,其中转录终止子序列和复制起点序列是管控其进程中不可或缺的一部分。解决相关的序列......
针对工业信息物理系统数据不平衡,从而使得基于深度学习的攻击检测方法对稀有攻击检测率低的问题,提出了一种工业信息物理系统攻击......
为了缓解神经网络模型梯度弥散问题,提高高分辨率遥感影像的分割精度,本文针对神经网络模型中激活函数的选择问题,通过分析和对比......
针对点云分割中边缘特征提取不足导致局部特征信息不完整、整体分割精度下降的问题,提出一种3D点云分割改进型边缘特征提取网络。......
目前长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)是滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测的常用方法,但其训练......
采用DRAGON程序对9600个样本进行计算,并以235U、238U、239Pu、241Pu、137Cs、244Cm以及154Nd核素的核子密度为预测参数,选用线性......
准确预测蛋白质变性温度在蛋白质工程和药物研制等领域具有重要意义。将全局特征和序列特征作为初始特征向量，利用提出的基于权值的......
针对网络攻击检测准确率较低的问题,提出基于人工神经网络和遗传算法的混合网络攻击检测算法。将多目标遗传算法和多项式逻辑回归......
对于当今的企业而言,争取到一个新用户的成本比保留住原有用户的成本高8倍左右,因此,分析与预测原有用户的流失,对于企业保持甚至......
