TensorFlow平台深度学习的网络路由路径优化选择研究

基于深度学习在提高网络控制和管理过程的自主能力和智能水平方面发挥的重要作用,为进一步优化网络路由路径,文中通过结合运用深度学习和TensorFlow平台的方法完成具体的搭建以及训练过程,通过NS3网络仿真的使用完成最优路径的寻找,完成了深度卷积网络及网络智能路由路径优化选择方案的构建,针对网络的平均时延、信令开销、整体吞吐量的性能进行仿真,验证了该路由方法的有效性。

浅议聚类算法在TensorFlow平台中的应用前景

聚类算法在人工智能领域应用广泛,是公认的优秀的人工智能应用工具之一。TensorFlow的开源性为聚类算法的应用提供了更好的平台,是一种行之有效的大数据下的基于数据流图的计算工具。因此它必须依赖海量存储的数据仓库,同时它通过数据挖掘技术进行大数据商业化应用是十分有价值的。

基于深度残差网络的电力系统潮流计算

为更简单、快速地进行潮流计算,提出了一种基于深度残差网络的多节点电力系统潮流算法。首先,应用仿真软件Power World Simulator中的一个典型电网实例采集样本;然后,在TensorFlow平台搭建基于深度残差网络的多节点电力系统潮流计算模型;最后,根据模型预测结果完成对方法的分析。结果表明:与传统潮流算法及基于人工神经网络的潮流算法相比,所提方法在快速性、收敛性及精度方面具有极大的优越性。

深度学习框架发展综述

深度学习框架作为深度学习模型的构建基础,近年来为了满足AI大模型的发展需求进行了快速发展和迭代。本文回顾了国内外深度学习框架的发展历程,分析了各个框架的优缺点,总结了当前深度学习框架的发展趋势和发展特点。通过梳理分析,为深度学习框架学习者和使用者提供了参考。

基于Attention机制的LSTM测井曲线预测方法

测井曲线预测是解决因井径变化、仪器故障等因素造成曲线测量效果不佳或某段曲线缺失的有效手段。从记忆学习的角度入手,对传统长短时记忆(LSTM)循环神经网络在测井曲线预测过程中特征提取、权值匹配及预测误差等问题进行分析,阐释Attention机制(以下简称Att机制)在解决此类问题中的重要性。基于TensorFlow平台搭建了Att-LSTM预测模型,并利用该模型实现了测井曲线的预测。结果表明:在LSTM神经网络中引入Att机制增强了不同时深下的测井特征关联性,优化了不同时间段的测井特征权重分配问题。将Att-LSTM模型和LSTM模型实际预测结果进行对比,Att-LSTM模型预测的测井曲线误差有所下降,精度较传统LSTM模型提高约8%,证实了在LSTM模型中引入Att机制的合理性及实用性,为测井曲线预测提供了一种新思路。

基于机器视觉的智能工厂中枢系统的设计

针对多数中小企业仍然采用传统工厂模式现状,设计了一套基于机器视觉的智能工厂中枢系统。将云平台、机器视觉和工业机器人相结合,能够实现云办公管理,多生产线统一管理,智能监控生产线状态,联动显示实时生产数据和远程控制执行功能,涉及MQTT、Frp、OpenCV及MoveIt框架等关键技术。测试结果表明,分拣平台能完成运动鞋的识别定位及抓取,达到了较好的分拣效果。系统为企业规范管理、提高效率、安全生产、产品溯源起到了一定的促进作用。

人工智能平台在人脸识别中的应用

主要描述基于Docker、Kubernetes、TensorFlow、Caffe、Keras实现在GPU上进行并行计算的人工智能训练平台、识别平台、推理平台所涉及的技术和实现思路,在此技术方案的基础上如何以多租户及自服务方式按需申请资源使用人脸可视化建模服务、训练服务、推理服务,通过大量人脸图像及不同算法进行多次训练达到提高人脸识别的准确率的目的,最终能够在高铁、银行、无人商店等场合下开展人脸验证、人脸识别、人脸聚类等相关业务应用,提升用户体验及满意度。

基于Kubernetes的铁路客运营销深度学习平台的设计与实现

为解决铁路客运营销深度学习平台Tensorflow框架存在的环境配置复杂,资源利用率低、模型设计周期长等问题,提出了基于Kubernetes容器的PaaS平台构建TensorFlow容器的统一资源调度管理及API访问控制服务架构。经平台实践证明,该架构为客运营销提供了可靠、稳定的分析环境,降低了模型的训练难度,提高了模型的训练效率。

基于Arduino的购物小车的设计与实现

本文通过设计一个全自动运行的机器人,使用Arduino Mega2560作为核心控制硬件,去实现在空地中识别所要抓取的物体。能够处理各种未知的干扰物并成功将物品放到指定地点。本文运用Arduino和Python来进行开发购物小车的系统。

基于CNN的手写中文数字识别研究

为提高手写中文数字识别准确率,提出了一种基于TensorFlow平台的卷积神经网络模型.该模型使用反阈值二值化算法对图像进行预处理,以提高运算速度;通过调整卷积神经网络中的超参,以优化该模型的识别性能;使用多分类交叉熵损失函数对模型的损失函数进行度量,以验证模型的有效性.仿真分析结果显示,该模型识别手写中文数字的整体准确率达到99.58%、召回率达到99.53%,因此该模型在手写中文数字自动识别场景中具有良好的应用价值.

基于BP神经网络的雨水管网充满度预测

以镇江市某小区雨水管为研究对象,基于水动力学机理模型,指导设定BP神经网络的输入与输出,并在Google的TensorFlow平台下进行程序设计以及神经网络的训练和验证,完成对管网下一时刻充满度的预测。结果表明,在一定边界条件下,BP神经网络能够较好地完成学习与训练,且预测误差较小,满足实际应用所需的精度要求。