基于神经网络和Laplace渐近方法的边坡可靠度分析边坡是指由于土质的不稳定性导致山体或土堆在重力作用下发生滑坡的现象。边坡的稳定性分析是岩土工程中的重要问题之一，可以评估边坡的安全性。在过去的几十年里，边坡可靠度分析已成为边坡稳定性评估的重要手段之一。本文将基于神经网络和Laplace渐近方法，来探讨边坡可靠度分析的方法与应用。边坡可靠度分析是一种综合考虑不确定性和变异性的方法，能够提供一个定量的安全度量指标。传统的边坡可靠度分析方法主要基于概率论和统计学理论，针对边坡不同参数的概率分布进行随机模拟和统

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2024-12-05

基于解耦并联机构的核主泵螺栓检测环形平台粗精两级快速调整基于解耦并联机构的核主泵螺栓检测环形平台粗精两级快速调整摘要：核主泵螺栓的松动会影响核主泵的正常运行，因此螺栓的检测变得非常重要。本文基于解耦并联机构的核主泵螺栓检测环形平台，提出了一种粗精两级的快速调整方法，通过对螺栓进行粗定位和精定位两个阶段的调整，能够显著提高螺栓检测的准确度和效率。1.引言核主泵螺栓的松动会影响核主泵的密封性和稳定性，进而影响核电站的正常运行。因此，对螺栓的及时检测和调整非常重要。传统的螺栓检测方法通常需要大量的人力和时间，且

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2024-12-05

基于长短期记忆网络的PMU不良数据检测方法随着电力系统的规模和复杂程度越来越高，电力系统中各种类型的不良数据成为了电力运行中一大难题。其中最重要的一种不良数据是PMU（同步相量测量单元）数据的异常。在电力系统中，PMU是一种能够实时采集电网状态信息的高速数字测量设备。它可以通过采集电网各种参数数据，如电流、电压、相角和频率等，为电力系统监控和控制提供可靠的测量值。因此，如何有效检测和处理其异常数据是提高电力系统运行管理水平的重要问题。基于长短期记忆网络的PMU不良数据检测算法是一种新的方法，它可以有效地检

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基于申威众核处理器的NSGA-Ⅱ并行和优化方法摘要：本文主要研究基于申威众核处理器的NSGA-Ⅱ并行和优化方法。首先介绍了NSGA-Ⅱ算法的基本思想和流程，然后详细介绍了申威众核处理器的特点、体系结构及其优化策略。接着，本文提出了一种将NSGA-Ⅱ算法与申威众核处理器优化策略相结合的并行优化方法，并进行了实验验证。最后对本文工作进行了总结和展望。关键词：NSGA-Ⅱ算法；申威众核处理器；并行优化方法；体系结构1.前言优化问题一直是计算机领域中的研究热点之一。NSGA-Ⅱ算法作为一种多目标优化算法，在实际应

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基于神经网络的热防护服装模型优化基于神经网络的热防护服装模型优化摘要热防护服装在极端环境中保护人体免受高温损伤具有重要意义。为了提高热防护服装的性能，本论文提出了一种基于神经网络的热防护服装模型优化方法。首先，我们利用数据采集设备收集了大量涉及人体热散发与服装特性的实验数据。然后，我们利用神经网络模型对这些数据进行训练，并优化模型的参数，以实现最佳的热防护效果。最后，我们对优化后的模型进行了验证实验，证明其在提高热防护服装性能方面的有效性。本研究对于改进热防护服装设计和提高人体的工作效率具有重要的实际意义

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基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用摘要：径向基过程神经网络（RadialBasisFunctionProcessNeuralNetwork，以下简称RBPNN）是一种基于径向基函数的前向神经网络，具有良好的非线性建模能力和逼近性能。组合核函数是一种将多个核函数进行组合的方法，通过将不同类型的核函数进行加权组合，使得组合核函数综合了各个核函数的优点。本文将组合核函数应用到径向基过程神经网络中，提出了一种基于组合核函数的径向基过

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基于神经网络模型的COPD诊断信息敏感数据自动挖掘方法基于神经网络模型的COPD诊断信息敏感数据自动挖掘方法摘要：慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种常见的呼吸疾病，对患者的生活质量和健康状况产生了极大的影响。随着医疗信息化的发展，大量的COPD患者诊断信息被记录在医疗数据库中。这些敏感的医疗数据对于改善COPD的预后和治疗决策非常重要，但是如何挖掘这些数据中的有用信息却是一个挑战。本文提出了一种基于神经网络模型的COPD诊断信息自动挖掘方法，通过对COPD患者的大量数据进行学习和分析，提取出有用的信息，改

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基于节点传输贡献量的省间联络线潮流近似计算随着电力系统的日益复杂和规模的不断扩大，省间联络线的安全运行和稳定性成为电力系统运行中的重要问题。为了能够有效地监控和控制省间联络线的潮流，需要精确地计算潮流分布情况，提高对系统的控制能力和响应时间，以确保系统的稳定性和安全性。传统的潮流计算方法往往依赖于整个电网模型，包含了大量的节点和支路，计算复杂度很高，耗时长，而且对于省间联络线的影响并不明显。因此，基于节点传输功率贡献量的省间联络线潮流近似计算方法逐渐被引入电网潮流计算中。基于节点传输功率贡献量的省间联络线

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基于隐变量后验生成对抗网络的不平衡学习基于隐变量后验生成对抗网络的不平衡学习摘要：生成对抗网络（GANs）是一种强大的机器学习方法，可用于生成逼真的样本。然而，在一些实际应用中，训练数据中存在类别不平衡问题，这导致生成模型偏向于生成主导类别的样本，而忽视了罕见类别。为解决这一问题，本文提出基于隐变量后验生成对抗网络的不平衡学习方法。该方法通过引入隐变量后验信息，对生成器的训练进行调整并提供更均衡的类别样本生成能力。实验证明，该方法能够有效改善不平衡学习问题，并提高生成样本的多样性和真实性。1.引言生成对抗

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基于神经网络的三维重构研究基于神经网络的三维重构研究摘要：近年来，随着神经网络技术的迅猛发展，三维重构成为了研究的热点。传统的三维重构方法主要基于几何学原理，需要依赖于大量的计算和手工操作。而基于神经网络的三维重构方法能够利用大数据和深度学习模型，实现自动化、高效率和高精度的三维重构。本文首先介绍了三维重构的基本概念和相关技术，然后详细探讨了基于神经网络的三维重构方法，并对比了传统方法和神经网络方法的优缺点。最后，给出了未来的发展方向和研究挑战。关键词：三维重构、神经网络、深度学习、自动化、高精度1.引言

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基于神经网络参数估计的多时间序列股市分析方法探讨随着计算机技术的不断进步以及数据处理能力的增强，神经网络在股市分析领域中得到了广泛的应用。其中，基于神经网络参数估计的多时间序列股市分析方法是一种较为有效的手段。本文旨在探讨这种方法的相关理论与实践，并探究其在股市预测中的应用前景。一、多时间序列模型简介多时间序列模型（MTS）是一种可以对多个时间序列数据进行建模和预测的方法。MTS模型利用多个时间序列数据之间的关系来进行预测，在股市分析领域得到了广泛的应用。MTS模型可以被应用于各种股市数据类型，如股票价格

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基于轻量级神经网络的地基云图识别基于轻量级神经网络的地基云图识别摘要：地基云图识别在气象学、农业以及环境监测领域具有重要的应用价值。然而，传统的地基云图识别方法在准确性和效率上存在一定的局限性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于轻量级神经网络的地基云图识别方法。首先，我们设计了一个简单而高效的神经网络架构，以实现地基云图的分类任务。然后，通过在大规模云图数据集上进行训练和优化，我们验证了该方法的可行性和有效性。实验结果表明，该方法在地基云图识别上具有良好的准确性和实时性，可为相关领域的应用提供有力支持。

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基于神经网络的含间隙串联机器人误差控制仿真研究基于神经网络的含间隙串联机器人误差控制仿真研究摘要：随着机器人在工业生产中的广泛应用，误差控制变得尤为重要。与此同时，串联机器人系统的控制策略也成为研究的热点。本研究基于神经网络的误差控制方法，针对含有间隙的串联机器人系统进行了仿真研究。通过对机器人系统建模与控制器设计，仿真结果表明，所提出的基于神经网络的控制策略能够有效地减小误差，提高机器人系统的精确性和鲁棒性。关键词：神经网络，误差控制，串联机器人系统，间隙，仿真1.引言机器人系统在工业生产中的应用越来越

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基于神经网络模型的的股价预测研究标题：基于神经网络模型的股价预测研究摘要：股价的预测一直是金融市场研究的热门课题之一，而近年来神经网络模型在股价预测方面表现出了良好的性能。本文针对基于神经网络模型的股价预测展开研究，以深入探讨其原理、方法和应用。首先介绍了神经网络模型的基本概念和原理，接着探讨了神经网络模型在股价预测中的应用，包括数据预处理、模型构建和训练过程。最后，本文通过实证分析和案例研究验证了基于神经网络模型的股价预测的有效性与准确性，同时也对其未来的研究方向进行了展望。关键词：神经网络模型；股价预

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基于目标本质无振荡重构的无网格SPH方法及其应用研究基于目标本质无振荡重构的无网格SPH方法及其应用研究摘要：无网格SPH（SmoothedParticleHydrodynamics）方法是一种在流体力学数值模拟中广泛应用的方法。然而，传统的无网格SPH方法在处理复杂流体现象时存在振荡问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于目标本质无振荡重构的无网格SPH方法，并将其应用于流体动力学模拟中。关键词：无网格SPH，振荡问题，流体力学模拟，重构1.引言无网格SPH方法是一种基于粒子网格的流体力学数值模拟方法

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基于网络核密度的网约车上下客热点识别基于网络核密度的网约车上下客热点识别摘要：随着共享经济的兴起，网约车成为了一种越来越受欢迎的交通方式。为了提高网约车的效率和用户满意度，研究网络核密度用于网约车上下客热点的识别具有重要意义。本文基于网络核密度的方法，对网约车上下客热点进行识别，并在实际数据集上进行了验证。1.引言随着智能手机的普及和互联网技术的发展，网约车行业迅速发展壮大。然而，网约车的高峰期和地域集中现象给城市交通带来了诸多问题，如拥堵和司机等待时间长等。因此，研究如何识别网约车上下客热点，优化车辆调

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基于网络传输增益-匹配经济指数的配电物联网载波通信匹配优化方法随着智能电网的不断发展，配电物联网的建设成为了电力行业的重点工作。而在配电物联网中，通信技术的选择和优化对于其稳定性和可靠性具有重要影响。本文旨在探讨如何利用网络传输增益-匹配经济指数进行配电物联网载波通信的匹配优化，从而实现更高效、更可靠的通信。一、网络传输增益-匹配经济指数概述网络传输增益是网络传输中衡量通信质量的指标。网络传输增益取决于信道传输的损耗、干扰和抗干扰能力等因素。而匹配经济指数是一种在经济学中常见的指标，用于衡量资源的利用效率

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基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统随着无线电通信技术的快速发展，人们对频谱资源的需求越来越大，同时频谱资源的稀缺性也日益凸显。频谱监测识别技术是保障频谱资源合理利用的重要手段，能够实现频谱监测、识别和管理。本文将介绍一种基于软件无线电与神经网络的频谱监测识别系统，该系统可以通过软件定义的方式对信号进行频谱分析，并通过神经网络进行信号识别和分类。一、频谱监测识别系统的设计与实现1.系统设计基于软件无线电技术的频谱监测识别系统主要包括三个模块：前端数据获取模块、频谱分析模块和信号识别分类模块。前端数据

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基于贝叶斯优化CNN-BiGRU混合神经网络的短期负荷预测标题：基于贝叶斯优化CNN-BiGRU混合神经网络的短期负荷预测摘要：随着电力系统规模的不断扩大和负荷需求的快速增长，准确预测短期负荷对电力系统的运行和调度具有重要意义。本文提出了一种基于贝叶斯优化CNN-BiGRU混合神经网络的短期负荷预测方法。该方法将卷积神经网络（CNN）和双向门控循环神经网络（BiGRU）相结合，利用CNN提取时间序列数据的时空特征，再通过BiGRU进行序列建模，以实现更准确的负荷预测。同时，采用贝叶斯优化方法对模型进行参数

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基于生成对抗网络的图像识别基于生成对抗网络的图像识别摘要：生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，通过对抗训练的方式来生成逼真的图像。在本论文中，我们研究了基于GAN的图像识别方法。首先，我们介绍了GAN的基本原理和结构。然后，我们讨论了GAN在图像生成和图像识别中的应用。最后，我们提出了一种结合GAN和卷积神经网络（CNN）的图像识别方法，并在几个常见的数据集上进行了实验。关键词：生成对抗网络，图像识别，卷积神经网络1.引言在过去的几年中，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成

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