基于人工神经网络的自然语言处理技术研究

文章探讨了基于人工神经网络的自然语言处理技术,首先,阐述了人工神经网络的定义、结构、工作原理,以及与深度学习的关系。其次,详细研究了基于人工神经网络的自然语言处理技术,包括神经网络模型、词嵌入技术、循环神经网络、长短期记忆网络、转换器模型与自注意力机制等,并分析了这些技术面临的挑战。最后,通过实验设计与结果分析验证了所提出方法的有效性。文章研究内容对于推动自然语言处理技术的发展和应用具有重要意义。

人工神经网络与计算技术在电子仪器运行维护中的应用与优化

电子仪器设备是电气工程中的重要组成部分,常见的电子仪器设备包括断路器、变压器、输电线路等,对电气工程质量起到决定性影响。随着互联网与信息技术的快速发展,人工智能技术得到了广泛发展和利用,其能够提高运维决策的精确性和处理效率,从而确保运维质量和稳定性。基于此,本文针对人工神经网络和计算技术在电子仪器运行维护中的应用与优化方式进行分析,从而为电气工程的顺利开展提供更好的保障。

基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测研究

为提升电力系统的管理水平,及时掌握电力设备的运行情况,提出基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测方法。该方法以传感器采集的电力设备运行数据为基础,其数据模块通过变分模态分解方法完成设备运行状态数据中噪声数据的处理。将处理后的数据输出BP神经网络模型中,通过该模型学习和训练数据,输出电力设备异常状态检测结果,并利用递归图结构实现检测结果的可视化呈现。结果显示,该方法具备较好的应用效果,能可靠实现电力设备状态的实时监测,确定设备的异常运行结果,为电力系统管理提供可靠依据。

对涉及人工神经网络的专利申请的可专利性的探讨

基于《专利审查指南》2010版和最新版中涉及人工智能,尤其是关于人工神经网络的专利申请的审查标准和实践,通过对国外主要国家和地区相关规定和标准以及涉及人工神经网络的若干案例的分析和讨论,提出人工神经网络并不属于传统意义上的算法规则,其解决方案在不与具体应用场合进行结合的情况下,本身就能够获得对于解决问题、解决方案和实现效果的符合自然规律的技术性内涵,从而涉及人工神经网络的解决方案属于专利法意义上的技术方案。

基于人工神经网络的长三角城市创新能力评价

文章以长三角地区的27个城市为研究对象,构建了一个包含创新环境、创新资源和创新产出3个一级指标和10个二级指标的城市创新能力评价指标体系。运用基于人工神经网络的评价方法,以随机生成的数据作为训练集,搭建并训练了RBF神经网络模型,利用该模型对测试集进行评估,得到了城市创新能力的评分和排名。研究结果表明,RBF神经网络模型具有较高的准确性和稳定性,能够有效地反映城市创新能力的差异和水平,为城市创新能力的评价和提升提供了一种新的方法和参考。

基于AGA-RBF神经网络模型的叶绿素a质量浓度预测研究

叶绿素a质量浓度是预测湖泊水华形成的重要影响因子,但常用的径向基(radial basis function,RBF)神经网络存在容易陷入局部极值,导致预测精度欠佳.针对这一问题,采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对RBF神经网络进行优化,构建基于AGA-RBF神经网络预测模型,以莆田东圳水库为应用案例,对叶绿素a质量浓度进行预测,通过采集到的数据对预测模型进行仿真,对比均方根误差(RMSE)、相对误差(RE)以及平均相对误差(MRE),验证改进后的AGA-RBF模型具有更好的预测精度,以期对叶绿素a质量浓度进行长期预测.

人工神经网络与化学检验技术结合及其潜在应用前景——评《化学检测实验室质量控制技术》

人工神经网络指代具备模拟大脑学习和信息处理能力的计算模型,可模拟人类神经元之间的信息处理模式。近些年,人工神经网络在多个领域取得了显著成效,让其具备图像识别、语音识别及自然语言处理等能力。化学领域作为一门应用广泛的科学,开始逐渐应用人工神经网络来解决一系列问题。

基于人工神经网络技术的药学专业学生考研成绩预测探究

随着信息技术的发展,探索新的学习方式、教学方法以及建设数字化校园已经成为当代教学工作的重点。随着无纸化办公的深入,越来越多的数据信息存储在服务器内,如何合理、恰当、有效地运用信息技术,从海量的数据中提取并发现有用的信息,为教育教学提供参考依据,成为当前急需解决的新问题。考试成绩是对学生学习情况的检查和评定,它从一个侧面反映了学校教育的成功与否。近年来,随着高校学生考研需求的逐年增长,学生考研成绩评估成为评价教学质量的一个重要依据。运用人工神经网络技术能构建学生考研成绩数据库,分析学生的考研成绩,找出对成绩影响较大的因素,对学生的考研成绩作出一定的预测,为学生填报志愿提供指导,提高考研录取率,这对完善学生的培养方式和提高教学质量会有很大的帮助。

基于响应面和人工神经网络-遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺

[目的]本文旨在寻找有效建模方法以预测基于姜黄素介导的光动力技术(photodynamic technology, PDT)对鲜切萝卜的杀菌效果,优化其杀菌工艺。[方法]以白萝卜为材料,通过单因素试验及中心组合试验设计,探讨姜黄素浓度、光照时间、光照强度以及孵育时间对鲜切萝卜光动力杀菌的影响。在此基础上分别选用响应面法(response surface methodology, RSM)和人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm, ANN-GA)构建光动力杀菌模型。[结果]单因素试验及中心组合试验结果表明,影响鲜切萝卜光动力杀菌的主要因素从大到小依次为光照强度、光照时间、姜黄素浓度、孵育时间。通过验证试验及模型参数分析,发现基于RSM和ANN-GA方法构建的模型均能对杀菌效果进行较为准确预测,且后者预测能力优于前者。通过ANN-GA法确定鲜切萝卜的最佳杀菌工艺为:姜黄素浓度30μmol·L^(-1),光照强度100μmol·m^(-2)·s^(-1),光照时间24.50 min,孵育时间14.75 min,此时可获得较好的品质保留(维生素C、总酚含量分别为25.14、183.99 mg·100 g^(-1))。[结论]ANN-GA法可以全面、有效、准确地预测基于姜黄素介导的光动力技术对鲜切萝卜的杀菌效果,可为提高光动力技术在食品杀菌领域的应用提供理论基础。

边坡岩体稳定性的RBF人工神经网络预测模型

利用RBF人工神经网络理论,采用影响边坡稳定性的复合指标,以大量边坡工程的稳定状况为学习训练和预测样本,建立了RBF预报模型。讨论了基于RBF人工神经网络技术的边坡岩体稳定性分析方法及有效性。研究表明,用RBF人工神经网络方法预测边坡岩体的稳定状况是可行的。

基于RBF人工神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法

提出一种采用RBF(Radial Basis Function,径向基函数)人工神经网络方法近似建立薄壁金属零件喷丸变形效果与喷丸工艺参数之间的非线性不可逆关系,以预测喷丸成形所需工艺参数。根据成形试验中喷丸成形工艺参数影响喷丸成形效果的规律性分析,建立了预测喷丸成形工艺参数的RBF人工神经网络模型。选取一定的喷丸成形试验数据为样本,利用交替梯度算法对所建立的网络进行训练。利用训练后的RBF网络对试验数据进行预测,预测结果数据与实际数据之间的最大误差为4.36%,能够有效预测所需的成形工艺参数。通过与BP网络进行比较表明:基于RBF人工神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法训练时间短、预测精度高、稳定性好。

基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.

基于RBF型人工神经网络的碳/陶瓷复合材料的化学成分对硬度的耦合影响分析

用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结果表明:材料的两种组分同时变化时,对硬度的影响更加复杂,呈现典型的非线性特征。

RBF人工神经网络拓扑结构定义与解的唯一性证明

以RBF人工神经网络为例,通过引入透明人工神经元的定义,提高了人工神经网络拓扑结构表述方面的一致性,证明了人工神经网络解的唯一性与确定性,提出了训练算法的非随机性和学习速率的最佳选择.

基于RBF人工神经网络的γ能谱分析

提出了基于人工神经网络的γ能谱定量分析方法。通过对标准源γ能谱的线性组合,建立了γ能谱分析网络训练样本集,并对RBF人工神经网络进行了训练。对已知标准点源不同测量时间的组合γ能谱和标准环境样品γ能谱进行了仿真分析,分析结果的相对误差分别小于3%和小于8%。研究表明,基于RBF人工神经网络的γ能谱分析方法是有效可行的。

基于RBF人工神经网络的X级以上太阳耀斑预报研究

采用第23太阳活动周X级以上耀斑的数据,通过回归分析、Gauss拟合和RBF人工神经网络等方法对X级以上耀斑进行预报研究.结果表明,将黑子群的位置、卡灵顿经度、耀斑爆发时间与黑子群达到最大面积的时间关系、每7d黑子群的最大面积、太阳耀斑流量的积分值、CME速度和F10.7射电流量7个预报因子作为参量对RBF人工神经网络预报模型进行训练,训练后建立的RBF模型的输出结果和训练数据的相关系数高达98%,对耀斑强度的预报结果与观测结果的误差在0.5以内,预报模型符合耀斑短期预报的要求.

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法 ,结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料 ,经预报因子的选择并作对比试验 ,建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明:人工神经网络方法在台风浪的预报上 ,有较好的拟合历史台风浪高的能力 ,利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风海浪的预报增加了新方法、新思路。

基于RBF人工神经网络的风机故障诊断

针对风机常见故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,结合专家知识建立了风机系统故障知识库,提出了基于径向基函数(RBF)人工神经网络的风机故障诊断方法。结果表明:该方法能克服诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求。

基于人工神经网络的零差K参数成像监测微波热消融凝固区研究

目的:研究基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的可行性。方法:在消融功率和持续时间分别为60 W 3 min、70 W 2 min、80 W 1 min的条件下,各采集16例经过微波热消融的离体猪肝的超声背散射信号,分别利用ANN估计器和XU估计器在滑动窗口内估算背散射信号零差K分布模型的α、k参数,之后与多项式拟合技术相结合监测微波热消融产生的凝固区,并比较基于2种估计器获得的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的效果。结果:在不同消融功率、持续时间条件下,α参数成像对微波热消融凝固区的监测性能优于k参数成像;2种估计器均在80 W 1 min时获得了最好的监测效果;基于ANN估计器和XU估计器获得的基于α参数的多项式拟合成像的AUC值、Dice系数、Jaccard系数差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论:基于ANN的零差K参数成像可用于监测微波热消融凝固区。

人工神经网络与分析测试技术的研究与发展

回顾了人工神经网络研究的发展历程，简要介绍了神经网络模型与算法，对分析测试技术和相关学科中的人工神经网络研究及在流程控制、错误诊断、参数估计、传感器模型、模式识别与分类、环境监测与治理及光谱与化学分析中的应用等作了评述。引用参考文献１１３篇。