轻量化卷积神经网络的研究综述

卷积神经网络的轻量化研究工作正成为热门方向,根据其相关理论技术,用人工设计方法和神经网络结构搜索方法对常用的7个轻量化模型进行了剖析,并归纳了它们的核心创新点。最后以此为基础,对该方向的发展作了展望。

汽油精制数学模型

自20世纪80年代开始,随着我国汽车保有量的增加和含铅汽油的大量使用,汽车铅排放成了城市铅污染的主要来源。汽油清洁化重点是降低汽油中的硫、烯烃含量,同时尽量保持其辛烷值。本文用已知的样本数据,使用BP神经网络建立了辛烷值(RON)损失模型,经过98次训练迭代,在第84次迭代时均方误差(MSE)达到0.01最优值,误差直方图显示网络拟合效果较好。