导读:本文包含了神经算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:卷神经,人脸表情识别,课堂
神经算法论文文献综述
汤双霞[1]（2019）在《基于改进神经算法在课堂人脸识别学情分析应用研究》一文中研究指出运用人脸识别技术,能够在课堂教学过程中,在无干扰状态下,采集学生的实时人脸图像。从人脸图像中提取特征值,根据人脸识别的技术,分析当前学生的专注度(抬头率)。对于采样频率可自定义并构建相应的群体样本,通过对统计学原理的有效运用,实现分析学生在课堂中专注度的目的。比如,通过人脸识别能够实现分析学生专注度的目标,进而使专注度分析与教学分析产生联系,并对课堂中学生专注度的分布情况进行掌握。一方面有利于我校的教育教学改革,提高办学水平;同时也有利于教育行业技术进步,提高行业科技含量。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年11期）
孟祥萍,田凯乔,王磊[2]（2017）在《基于模糊神经算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断》一文中研究指出文章提出了一种以模糊神经网络(FNN)为核心算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断系统。该系统分为数据采集、特征提取和波形识别叁部分,通过识别齿轮磨损、齿轮点浊和齿轮断齿叁种重要齿轮故障的波形,不仅可以在线检测风电机组齿轮箱运行状态,而且可以对潜在故障进行预警。FNN是对模糊逻辑和神经网络优缺点进行深入分析,再将两者优点相结合的一种算法。通过对振动信号进行分析和处理,用以上叁种故障波形对FNN进行训练,同时采取多振动传感器的方式,确保了振动信号的准确性。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2017年35期）
张红玉[3]（2017）在《基于改进BP神经算法的家用太阳能热水器耗电性能预测研究》一文中研究指出太阳能热水器具有节能环保、操作便利等优点,被广大用户青睐。随着太阳能热水器需求量不断增加,其成为了我国新能源领域里发展比较成熟的产品之一。由于太阳能热水器运行系统采用的硬件设备不能及时准确预测加热时间而出现加热不足或者过烧现象,导致设备使用寿命缩短、存在安全隐患,并且浪费了大量电能。人工智能领域里的BP神经网络发展比较成熟,其具有很强的非线性函数映射能力,能够针对较复杂的样本数据进行预测,因此,被广泛应用于各种行业。BP算法缺点为算法函数形式固定,不能针对具体样本数据灵活调整函数,从而导致算法预测结果误差较大、收敛速度缓慢。针对BP算法存在的问题,提出了两种改进方案:基于可调位移因子的Sigmoid型函数改进算法和基于带参可调的能量函数改进算法。基于可调位移因子的Sigmoid型函数改进算法基本思想:改进BP算法中神经元节点处的传递函数,主要针对S型函数进行改进,在S型函数中引入可调节的位移因子,从而改善标准BP算法函数形式不可变的问题,并将改进后的函数集成进MATLAB神经网络工具箱中。基于带参可调的能量函数改进算法基本思想:改进标准BP算法中目标函数(误差函数),在原来误差函数基础上增加了样本相对误差函数,并且增加了比例因子,通过调节比例因子,调整绝对误差、相对误差的权重,从而确定最佳样本目标函数。最后,本文将改进算法用于家用太阳能热水器电加热时间预测,预测结果较准确,所得预测结果有助于用户、厂家及时做出技术处理,避免过烧带来的损失。本文共分为六个章节,第一章节主要为绪论部分,主要阐述论文研究背景、内容以及发展进程,并给出了论文主要工作内容;第二章节主要针对BP神经算法理论部分进行了叙述,介绍了人工神经网络理论,给出了BP算法应用领域以及特点,并进行了详细公式推导;第叁章中介绍了两种改进算法的理论部分,并给出了推导过程;第四、五章针对改进算法进行仿真实验,第四章中两种改进算法与标准BP算法比对研究;第五章中两种改进算法进行比对研究。第六章为绪论部分,主要对论文进行了总结以及对未来工作进行了展望。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2017-12-01）
梁美玉,郭慧,蒋龙云,龙海燕[4]（2016）在《基于BP神经算法可预测的快速瓦斯传感器研究》一文中研究指出基于传统的瓦斯传感器检测原理,提出了一种基于BP神经算法的可预测的快速瓦斯传感器。研究以FPGA为核心处理器,在进行当前瓦斯浓度检测的软件设计过程中,加入BP神经算法反演策略,实现可预测的瓦斯传感器功能。传感器可以通过当前时刻的前几个瞬时瓦斯浓度值,预测当前瓦斯浓度的稳态值,实现浓度检测的可预测性,同时也提高了瓦斯传感器的检测速度。(本文来源于《煤矿机械》期刊2016年03期）
李飞[5]（2015）在《基于蒙特卡罗模拟和人工神经算法的伽马射线能谱数据处理技术》一文中研究指出伽马射线能谱数据处理主要包括能谱数据光滑、寻峰、本底扣除、重峰分解和净峰面积求解等,它是伽马射线能谱仪(或测量系统)不可缺少的关键技术之一。随着伽马射线能谱仪在地质矿产勘查、疾病诊断与治疗、工业过程分析和辐射环境监测等领域的广泛采用,以及当代微电子技术和计算机技术的发展,一些较复杂的能谱数据处理方法和较大计算量的算法,在伽马射线能谱仪上应用和实现已成为可能,使伽马射线能谱仪的性能指标得到很大提升。尤其是以NaI(Tl)闪烁计数为伽马探测器的伽马射线能谱仪,具有伽马射线探测效率高、使用维护方便、仪器成本低、操作简便等显着优点,采用有效的射线能谱数据处理技术可弥补其能量分辨率(对于137Cs的0.661MeV一般为7.5%左右)的不足。本论文以NaI(Tl)伽马射线能谱仪为研究对象,采用蒙特卡罗数值模拟(MCNP5)方法建立能谱仪的单能光子能谱响应,并根据得到的单能光子能谱建立光子能谱响应矩阵;通过建立BP神经网络模型,实现任意能量的单能光子能谱响应矩阵的参数预测;将已知辐射体条件下NaI(Tl)伽马射线能谱仪实测伽马射线能谱数据、第一层BP网络能谱预测参数组合在一起,建立第二层BP神经网络模型,进行任意辐射体环境中NaI(Tl)伽马射线能谱仪实测谱的单能光子能谱预测,从而实现仪器谱的分解;在此基础上,开发基于蒙特卡罗模拟和BP神经网算法的能谱数据处理软件平台,实现以上功能。本文取得了以下的研究成果。1、本文利用MCNP5对不同能量的γ射线在给定仪器和测量条件下建立模型,得到能量范围在0.24MeV~2.62MeV内43种不同能量的单能γ光子能谱数据,通过计算和统计,建立单能光子谱的响应矩阵。2、本文对BP神经网络进行输入向量重定义,提出了输入向量传导公式,以函数作为神经网络输入向量,取代单纯的数值数据;以43个单能光子谱响应矩阵参数为基础,建立BP神经网络进行训练,得到相关系数R2>0.95。通过BP神经网络可实现在一定的能量范围内,拟合任意入射γ射线能量的单能光子谱参数;结合响应矩阵,实现对任意能量单能γ射线的单能光子谱拟合。得到的每道能量箱计数比的最大相对误差为4.57%,平均相对误差为1.82%。3、本文以137组实测数据为基础,全谱各道计数率为输入向量,所有的单能光子谱响应参数和入射射线强度为输出向量,建立第二层BP神经网络并训练,得到相关系数R2>0.95,实现任意能谱的单能光子谱能量-强度分布预测。根据各单能光子谱的能量、强度及其他矩阵响应参数可计算出整条能谱数据,通过合成各个单能光子谱数据得到拟合全谱,并与实测谱进行对比。拟合谱和实测谱全谱计数率最大相对误差为4.58%,平均相对误差为1.76%;单道最大计数率最大相对误差为5%,平均相对误差为3.21%;单道平均计数率最大相对误差为5%,平均相对误差为3.58%。4、本文开发了基于蒙特卡罗方法和改进的神经网络算法为核心射线能谱数据处理与分析软件平台。该软件能自动计算给定仪器下的单能光子谱矩阵参数,可显示并简单操作分析能谱,对给定射线能谱仪实现射线能谱解析。(本文来源于《成都理工大学》期刊2015-04-01）
余世鹏,杨劲松,刘广明[6]（2014）在《基于离散小波变换与模糊神经算法的河口日水位预测》一文中研究指出为了对受特殊复杂环境因子干扰的河口日水位中长期动态实现有效预测,将离散小波变换(DWT)和模糊神经(NF)算法结合,构建长江河口日水位中长期动态的联合预测模型DWT-NF。引入DWT方法对原始水位信号序列进行分解和减噪,筛选出最优DWT分解因子组合TD(D3+D4+D8)序列作为预测模型的输入。引入NF算法构建水位预测子模型,从滞后1~5天的TD序列中筛选出最优输入组合,确定河口日水位预测的最优DWT-NF模型结构,其中叁条港水位预测的最优联合模型结构以滞后1~3天的TD序列为输入、以高斯函数和43分别作为NF子模型第一层的隶属度函数及其规则数,青龙港水位预测的最优联合模型结构以滞后1~4天的TD序列为输入、以钟型函数和24分别作为NF子模型第一层的隶属度函数及其规则数。综合比较表明,DWT-NF模型的预测效果显着优于其他联合模型及常规模型,尤其对河口未来中长期水位变化趋势的预测效果显着。(本文来源于《水力发电学报》期刊2014年06期）
余世鹏,杨劲松,刘广明,姚荣江,王相平[7]（2014）在《基于模糊神经算法的区域地下水盐分动态预测》一文中研究指出为探讨前馈型人工神经网络BP-ANN(back propagation artificial neural network)和模糊神经NF(neuro-fuzzy)2种神经网络算法在区域地下水盐分动态预测中的应用过程与效果,首先通过经典统计分析确定区域地下水盐分动态的主要驱动因子以及可用的模型输入因子组合,采用"试错法"确定神经网络模型的最优结构,进而开展地下水盐分中长期动态的有效模拟预测。结果表明,在长江河口寅阳和大兴地区以降水动态为单输入的NF(5-gbellmf-160)和以降水与内河水盐分动态为双输入的NF(4-gaussmf-100)为最优预测模型。研究表明神经网络模型对地下水盐分动态的预测精度优于常规线性模型,其中,NF、BP-ANN、线性模型在寅阳测点的预测相关系数分别为0.565、0.445、0.261,在大兴测点的预测相关系数分别为0.886、0.784、0.543。与BP-ANN、线性模型相比,基于模糊神经算法的NF模型具有更好的误差纠错和仿真能力,在寅阳和大兴测点的预测误差分别降低了30%以上和50%以上。相关研究结果在区域水盐动态科学预警研究领域有较好地应用前景。(本文来源于《农业工程学报》期刊2014年18期）
刘旭[8]（2014）在《基于模糊神经算法的纯电动汽车电动助力转向控制》一文中研究指出纯电动汽车能够实现零排放,可以解决汽车对环境的污染问题,对保护生态环境具有重大意义。但是由于纯电动助力汽车没有发动机和油泵,所以只能使用电动助力转向(Electric Power Steering,简称EPS)。而且汽车转向系统经历了传统的机械转向系统、常规液压助力转向系统、电控液压助力转向系统、电动助力转向系统四个发展阶段,并有继续向电子化和智能化发展的趋势。此外EPS系统相比较于以往的汽车转向系统有安全、环保、节能、装置灵活、调整简单等优越之处,近年来一直是国内汽车转向的研究热点,具有广阔的应用前景。由于电动助力转向系统是一个非线性的多输入多输出系统,存在非线性、时变性和不确定性,并且不容易建立精确的系统数学模型,应用传统的控制理论不能很好的解决EPS系统中存在的一些问题,因此本文将基于神经网络的模糊控制技术用于EPS系统中,通过Simulink仿真实验研究了系统动态特性以及模糊神经网络对系统性能的影响。本文在EPS系统国内外的研究现状、特点、工作原理、结构组成的基础上,通过对汽车EPS系统的动力学、运动学和负载特性分析,分别建立了机械转向系统数学模型和EPS系统数学模型,并对其助力特性、转向随从性和系统稳定性进行了分析；然后设计了一种基于神经网络的模糊控制器,并将其应用于EPS系统中,建立EPS系统仿真模型；最后通过仿真实验结果表明,模糊神经网络控制器可以有效的克服EPS系统的非线性和参数变化对系统性能的影响,从而提高系统的鲁棒性,并能较好地满足助力要求。与传统的PID控制相比,模糊神经网络控制具有鲁棒性好,超调量小,自适应能力强等优点,是一种有应用前景的智能控制方法。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
魏明桦,郑金贵[9]（2014）在《基于改进BP神经算法的农产品价格预测模型的构建与实现》一文中研究指出为了提高农产品价格预测精度,提出一种改进的BP神经网络模型。先通过定性分析得到影响农产品价格波动的因子,然后采用MIV方法选择强影响力的因子作为神经网络输入节点。并采用改进的算法进行学习,寻找最优的BP网络结构。利用改进后的模型,实现了农产品价格的高精度仿真。(本文来源于《唐山师范学院学报》期刊2014年02期）
罗伟[10]（2013）在《基于遗传神经算法的DCT智能换挡》一文中研究指出汽车的最佳挡位受到行车数据样本、路况等多种因素共同的影响,换挡控制策略的选择直接决定了汽车换挡的动力性和经济性。本文提出一种基于遗传神经算法的DCT智能换挡方法,首先利用神经网络方法对车辆行车数据、驾驶人员意图等进行学习,建立档位与综合指标间的关系模型,并用遗传算法对神经网络连接权重进行优化,最后利用AdaBoost集成学习方法,将遗传神经网络模型的精度进一步提高,仿真结果表明了该方法的有效性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2013年19期）
神经算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章提出了一种以模糊神经网络(FNN)为核心算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断系统。该系统分为数据采集、特征提取和波形识别叁部分,通过识别齿轮磨损、齿轮点浊和齿轮断齿叁种重要齿轮故障的波形,不仅可以在线检测风电机组齿轮箱运行状态,而且可以对潜在故障进行预警。FNN是对模糊逻辑和神经网络优缺点进行深入分析,再将两者优点相结合的一种算法。通过对振动信号进行分析和处理,用以上叁种故障波形对FNN进行训练,同时采取多振动传感器的方式,确保了振动信号的准确性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
神经算法论文参考文献
[1].汤双霞.基于改进神经算法在课堂人脸识别学情分析应用研究[J].信息系统工程.2019
[2].孟祥萍,田凯乔,王磊.基于模糊神经算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断[J].科技创新与应用.2017
[3].张红玉.基于改进BP神经算法的家用太阳能热水器耗电性能预测研究[D].杭州电子科技大学.2017
[4].梁美玉,郭慧,蒋龙云,龙海燕.基于BP神经算法可预测的快速瓦斯传感器研究[J].煤矿机械.2016
[5].李飞.基于蒙特卡罗模拟和人工神经算法的伽马射线能谱数据处理技术[D].成都理工大学.2015
[6].余世鹏,杨劲松,刘广明.基于离散小波变换与模糊神经算法的河口日水位预测[J].水力发电学报.2014
[7].余世鹏,杨劲松,刘广明,姚荣江,王相平.基于模糊神经算法的区域地下水盐分动态预测[J].农业工程学报.2014
[8].刘旭.基于模糊神经算法的纯电动汽车电动助力转向控制[D].东北大学.2014
[9].魏明桦,郑金贵.基于改进BP神经算法的农产品价格预测模型的构建与实现[J].唐山师范学院学报.2014
[10].罗伟.基于遗传神经算法的DCT智能换挡[J].制造业自动化.2013