基于生成对抗网络的自动装卸目标物标注数据集生成方法基于生成对抗网络的自动装卸目标物标注数据集生成方法摘要：生成对抗网络（GANs）是一种有效的深度学习模型，其可用于生成逼真的图像和标注数据。在装卸目标物标注中，由于标注数据的稀缺性和标注过程的高昂成本，自动标注数据集生成成为一种解决方案。本论文提出了一种基于生成对抗网络的自动装卸目标物标注数据集生成方法，该方法通过生成对抗网络在真实图像和人工标注数据之间进行学习，生成逼真的标注数据，从而提高装卸目标物标注的效率和准确性。关键词：生成对抗网络，自动装卸目标物

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2024-12-05

基于物联网及NFC技术研究土鸡栖息位置与鸡肉品质相关性基于物联网及NFC技术研究土鸡栖息位置与鸡肉品质相关性摘要：近年来，随着消费者对于食品安全和品质的关注度日益提高，智能农业和追踪技术得到了广泛的应用。本文以土鸡鸡肉品质的提升为目标，通过结合物联网技术和NFC技术，研究土鸡栖息位置与鸡肉品质之间的相关性。通过对土鸡栖息环境的实时监测和鸡肉品质的综合评价，可以有效提高土鸡养殖的效益和品质。1.引言鸡肉是现代人餐桌上常见的食材之一，对于鸡肉的品质和安全性要求越来越高。然而，传统的饲养方式使得土鸡的养殖状况无

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2024-12-05

基于神经网络有限时间观测器的激光混沌系统同步控制研究AbstractInrecentyears,thesynchronizationcontrolofchaoticsystemshasbeenwidelystudiedduetoitsimportantapplicationsinsecurecommunicationandcryptography.Thispaperproposesasynchronizationcontrolmethodforalaserchaoticsystembasedonaneur

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2024-12-05

基于生成对抗网络的微地震数据去噪方法基于生成对抗网络的微地震数据去噪方法摘要：地震数据在地质勘探和地震研究中起着重要的作用，然而由于地下地震噪音的影响，地震数据常常受到噪声污染。为了提高地震数据的质量和准确性，本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的微地震数据去噪方法。该方法通过训练生成器网络和判别器网络来实现地震数据的去噪。实验结果表明，该方法能有效地去除地震数据中的噪声，提高地震数据的信噪比和分辨率。关键词：地震数据去噪；生成对抗网络；微地震；信噪比；分辨率1.引言地震数据在地质勘探和地震研究中扮演

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基于节点运动信息的链路稳定路由设计及其仿真分析随着无线传感器网络应用场景的增加，节点的运动难以避免，造成传感器网络链路不稳定的问题也日益凸显。针对这一问题，本文提出了基于节点运动信息的链路稳定路由设计方案，旨在通过优化链路路由，提高传感器网络的链路稳定性，确保数据的可靠传输。同时，在该方案的基础上，通过仿真分析的方式进一步评估其性能和可靠性。一、问题背景无线传感器网络是一种由大量通信能力有限的节点组成的网络，其应用场景涉及环境监测、智能交通、农业信息化等方面。在这些应用场景中，节点的运动是难以避免的现象。

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基于神经网络的飞行员头位跟踪方法研究基于神经网络的飞行员头位跟踪方法研究摘要：飞行员头位跟踪是飞行模拟器和虚拟现实飞行训练中的重要应用，该技术能够实时捕捉飞行员的头部运动，并将其应用到模拟器或虚拟现实环境中的视角控制中。本论文以神经网络为基础，研究了一种用于飞行员头位跟踪的新方法。通过基于神经网络的头部姿态估计和跟踪技术，能够实时准确地捕捉飞行员的头部运动，提高飞行模拟器和虚拟现实飞行训练的真实感和交互性。实验结果表明，该方法能够有效地减少头部跟踪误差，提高系统的稳定性和性能。关键词：飞行员头位跟踪，神经

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基于生成对抗网络和LSTM-CSO的少样本光伏功率短期预测基于生成对抗网络和LSTM-CSO的少样本光伏功率短期预测摘要：随着光伏发电在能源领域的广泛应用，对光伏功率进行准确预测具有重要意义。然而，由于太阳能发电的复杂性和少样本问题，光伏功率短期预测一直面临挑战。本文提出了基于生成对抗网络和LSTM-CSO方法的少样本光伏功率短期预测模型。首先，通过生成对抗网络学习光伏功率的概率分布，以增加训练样本数量并提高模型的泛化能力。然后，利用LSTM-CSO方法建立光伏功率短期预测模型，实现对未来一段时间内光伏功

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基于网络核心体的复杂网络控制分析基于网络核心体的复杂网络控制分析摘要：复杂网络是由大量的节点和连接构成的网络结构，其具备复杂的拓扑结构和动态行为，因此对复杂网络的控制和分析成为研究的重要课题。本文主要探讨了基于网络核心体的复杂网络控制分析方法及其应用，通过研究网络核心体的重要性和特征，提出了一种改进的控制策略，并将其应用于社交网络中的信息传播和传感器网络中的故障诊断。关键词：复杂网络、控制、网络核心体、信息传播、故障诊断一、引言复杂网络是近年来研究的热点，它广泛存在于生物、社会、技术以及通信等领域。复杂网

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基于窄带物联网的辐射监测系统设计基于窄带物联网的辐射监测系统设计摘要：随着无线通信技术的不断发展，人类的日常生活和工作环境日益导致辐射污染的问题。辐射对人体健康的影响引起了广泛关注。因此，设计一种基于窄带物联网的辐射监测系统来监测和报告辐射水平是非常必要的。本文首先介绍了辐射监测系统的相关背景和意义，然后详细介绍了系统设计的整体架构和各个组件的功能。最后，通过对实验结果的分析和评估，证明了该系统的可行性和有效性。1.引言随着科技的发展和社会的进步，无线通信设备如手机、Wi-Fi等常常成为我们日常生活和工作

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基于神经网络模型的砾性土液化预测标题：基于神经网络模型的砾性土液化预测摘要：砾性土液化在地震和工程施工中具有重要影响，因此准确预测砾性土液化的潜在风险对于工程设计和地震灾害防治具有重要意义。本文基于神经网络模型，结合相关因素和数据，对砾性土液化进行预测和分析。通过对砾性土液化机理的研究，获得相应的输入因素，构建神经网络模型，并采用合适的训练和预测方法进行模型验证和应用。1.引言砾性土液化是地震中常见的土壤灾害之一，其具有快速液化和流动特性，对建筑物和基础设施的稳定性和安全性造成威胁。因此，准确预测砾性土液

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基于隐形传态的量子网络监控基于隐形传态的量子网络监控摘要：随着量子通信和量子计算技术的迅速发展，保护量子通信网络的安全性成为一项重要任务。隐形传态作为一种传统密码学无法实现的量子通信技术，可以用于实现远程量子通信和网络监控，从而增强量子通信网络的安全性。本论文重点研究基于隐形传态的量子网络监控，并探讨其原理、应用和挑战。1.引言隐形传态是量子信息科学领域的重要研究方向之一，它可以实现远程量子通信，并在量子网络中实现监控和信息传输。传统的密码学方法往往在安全性和隐私保护方面存在一定的局限性，而隐形传态可以通

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基于神经网络的矮塔斜拉桥近断层地震响应参数敏感性分析标题：基于神经网络的矮塔斜拉桥近断层地震响应参数敏感性分析摘要：近断层地震对桥梁结构的地震响应具有很大的影响。矮塔斜拉桥作为一种新型桥梁结构，其地震响应参数敏感性分析对其设计和抗震能力评估具有重要意义。本文采用神经网络方法，对矮塔斜拉桥在近断层地震作用下的地震响应参数进行敏感性分析。通过人工神经网络模型训练和优化，获得了矮塔斜拉桥地震响应参数的敏感度，并对重要参数进行了排序和分析。本研究结果对矮塔斜拉桥的设计和优化提供了参考。关键词：矮塔斜拉桥；近断层地

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基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析随着工业化程度的不断提高，离散制造行业在不断地追求效率和质量的提升。在这个大的趋势背景下，物联网逐渐成为了离散制造车间的重要技术之一。利用物联网技术，可以实现对车间内的设备、工人等元素进行全面、精准的监控，以及对生产数据进行实时采集和分析，为车间生产提供重要的决策依据。本文将对基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术进行分析。一、物联网技术在离散制造车间中的应用离散制造车间中，物联网技术的应用涵盖了以下几个方面：1.设备监控：利用传感器对设备进行实时监控

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基于跳白块编码和深度神经网络对脉冲星候选体诊断图像的压缩研究基于跳白块编码和深度神经网络对脉冲星候选体诊断图像的压缩研究摘要：脉冲星是宇宙中一类非常稀有而重要的天体，研究脉冲星可以帮助我们更好地了解宇宙的演化过程。然而，由于脉冲星信号的复杂性和数据采集设备的限制，对脉冲星进行诊断需要大量的图像数据，在存储和传输方面带来了挑战。本文提出了一种基于跳白块编码和深度神经网络的脉冲星图像压缩方法，通过对输入图像进行预处理、特征提取和重构，实现了对脉冲星候选体诊断图像的高效压缩和准确恢复。1.引言脉冲星是宇宙中一类

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基于神经网络的FRP抗震加固混凝土柱破坏模式预测摘要本文探讨了基于神经网络的FRP抗震加固混凝土柱破坏模式预测的相关内容。通过建立混凝土柱的数值模型，选取经验响应谱分析方法对其进行抗震分析，并结合FRP增强材料对柱进行加固处理。进一步将获取到的数据用于训练神经网络，以实现对柱破坏模式的预测。最后，实验结果表明该方法可实现对柱破坏模式的有效预测。关键词：神经网络，FRP，抗震加固，混凝土柱，破坏模式预测1.前言随着城市化程度的提高，建筑物的密集度越来越高，地震对建筑物的影响也越来越重要。在现代建筑中，混凝土

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基于组合补偿网络的抗偏移恒流输出无线电能传输系统研究基于组合补偿网络的抗偏移恒流输出无线电能传输系统研究摘要：随着无线电能传输技术的不断发展，对于提高传输效率和传输距离的需求也越来越大。然而，在无线电能传输过程中，偏移和功率损耗等问题成为了限制其传输效率和距离的主要因素之一。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于组合补偿网络的抗偏移恒流输出无线电能传输系统。1.引言无线电能传输技术是一种将电能通过无线电波传输的技术，逐渐应用于无线充电、电动车充电等领域。然而，在实际应用中，由于电磁场干扰、功率衰减等因素的

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基于电力专用多核异构芯片架构的低压保护测控装置设计随着电力系统的快速发展，人们对电力保护测控装置的要求日益提高。然而，由于电器热效应的影响，当电路电流过载时，其运行的稳定性会受到很大的影响，因此，低压保护测控装置设计已成为实现电力系统全面安全保护的重要手段之一。在低压保护测控装置的设计中，选择合适的芯片架构十分重要。基于电力专用多核异构芯片架构是一种新型的系统架构，在结构上与传统芯片大有不同。它采用了一个主核处理器，辅以多个协处理器，通过分配任务至各个处理器来提高整个系统的性能。因此，本文将探讨基于电力专

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基于蒙特卡洛和神经网络的含高比例风电电网频率风险评估基于蒙特卡洛和神经网络的含高比例风电电网频率风险评估摘要：随着全球对可再生能源的需求增加，风能作为一种清洁、可再生的资源受到了广泛关注。然而，随着风电在电力系统中的比例增加，频率风险也随之增加。传统的频率稳定评估方法在考虑高比例风电的情况下往往存在一定的局限性。本文提出一种基于蒙特卡洛模拟和神经网络的频率风险评估方法，通过模拟风电波动和电力系统的相互作用，对风电电网的频率风险进行评估，揭示高比例风电对电力系统的影响和风险。实验结果表明，该方法能够有效评估

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基于联合压缩感知重构的网络通信服务目标数据检测技术随着物联网技术的发展，网络通信服务成为人们生活中不可或缺的一部分。数据检测作为网络通信服务的重要组成部分，需要高效准确地检测目标数据，在保证数据传输质量的同时，提高通信效率。本文将介绍一种基于联合压缩感知重构的网络通信服务目标数据检测技术。一、联合压缩感知重构介绍联合压缩感知重构是一种数据压缩、传输和重构的技术。该技术通过压缩原始数据并利用传感器数据对其进行重构，从而降低数据传输量和传输成本。联合压缩感知重构技术具有以下几个特点：1.空间多样性：通过使用多

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基于神经网络树和人工蜂群优化的数据聚类基于神经网络树和人工蜂群优化的数据聚类摘要：数据聚类是数据挖掘中的一个重要任务，它是将相似数据对象划分为同一类别的过程。传统的数据聚类方法对大规模数据集的处理存在一定的局限性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于神经网络树和人工蜂群优化的数据聚类方法。关键词：数据聚类；神经网络树；人工蜂群优化1.引言数据聚类是一种将相似数据对象划分为同一类别的技术，广泛应用于各个领域，如图像处理、模式识别和生物信息学等。传统的数据聚类方法包括K-means、DBSCAN和层次聚类等，

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