基于神经网络的社团检测算法基于神经网络的社团检测算法摘要：社团检测是图数据分析中的一个重要任务，其目的是识别出图中紧密连接的节点集合。近年来，随着神经网络在图数据分析中的广泛应用，基于神经网络的社团检测算法得到了很大的发展。本文针对神经网络在社团检测中的应用进行了系统的研究和总结，包括传统的模块化方法和新兴的图卷积神经网络方法。在实验部分，本文使用了几个典型的数据集进行了性能评估，并与其他方法进行了比较。结果表明，基于神经网络的社团检测算法在准确性和效率上都表现出良好的性能。关键词：社团检测，神经网络，图

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2024-12-05

基于融合策略粒子群优化BP神经网络的磨煤机出粉量优化基于融合策略粒子群优化BP神经网络的磨煤机出粉量优化摘要：磨煤机是煤粉制备的关键设备之一，其出粉量的优化对于提高燃煤系统的热效率和安全性具有重要意义。本文提出了一种基于融合策略粒子群优化（PSO）和反向传播（BP）神经网络的方法，用于磨煤机出粉量的优化。首先，利用PSO算法对BP神经网络的初始权值和偏置进行优化，然后使用BP神经网络进行训练，并通过反向传播算法更新权值和偏置。最后，通过实验验证了该方法的有效性和可行性。关键词：磨煤机；出粉量优化；粒子群优

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2024-12-05

基于神经网络方法的舰船轴系校中参数与振动特性灵敏度分析基于神经网络方法的舰船轴系校中参数与振动特性灵敏度分析摘要：舰船的轴系校中参数对于船舶的运行和乘船体验具有重要影响。本文使用神经网络方法研究舰船轴系校中参数与振动特性之间的关系，并分析了其灵敏度。研究表明，神经网络方法可以有效地预测舰船轴系校中参数与振动特性之间的关系，并且这种关系对于船舶的性能具有较大的影响。关键词：舰船轴系校中参数；振动特性；神经网络；灵敏度分析1.引言舰船的轴系校中参数是指船舶的主轴和副轴的位置、方向和角度等参数。这些参数对于船舶

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2024-12-05

基于直接中断触发的OMAP-L138双核通信设计IntroductionWiththegrowingtrendofconnectingdifferentdevicesandsystemsinthemodernworld,communicationbetweensystemswithdifferentarchitectureshasbecomeanessentialprerequisite.TheOMAP-L138double-coreprocessorprovidesdigitalsignalproces

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2024-12-05

基于神经网络结构化组合的下行链路SINR预测1.介绍SINR（信干噪比）是无线通信系统中的重要参数之一，它表示接收信号的强度与接收到的干扰和噪声的强度之间的比率。在无线通信系统中，SINR的大小直接影响通信质量和系统容量，因此准确预测下行链路的SINR非常关键。传统的SINR预测方法通常使用经验模型或基于几何图形的方法进行预测。然而，这些方法往往只考虑了简单的参数，忽略了信道非线性和实时变化的情况，因此预测的准确性很有限。因此，本文提出一种基于神经网络结构化组合的下行链路SINR预测方法，旨在提高SINR

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2024-12-05

基于神经网络方法的脏话识别研究综述标题：基于神经网络方法的脏话识别研究综述摘要：近年来，随着社交媒体和互联网的普及，网络言论已成为人们表达意见和沟通的主要方式之一。然而，网络上也存在大量涉及脏话、辱骂和不文明言论的问题。为了维护良好的网络环境和用户体验，研究者们开始关注脏话识别的技术。本文综述了基于神经网络方法的脏话识别研究，包括数据集的构建、特征提取和模型设计等方面，并对未来的研究方向进行了展望。1.引言网络言论的快速发展给社会带来了诸多问题，其中脏话和不文明言论是其中之一。脏话不仅对网络环境造成负面影

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基于遗传-神经网络算法的含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测研究基于遗传-神经网络算法的含均匀腐蚀缺陷油气管线爆破压力预测研究摘要：腐蚀缺陷是油气管线安全运行的主要隐患之一，预测腐蚀缺陷管线的爆破压力对于运维安全至关重要。本文针对含均匀腐蚀缺陷的油气管线，提出了一种基于遗传-神经网络算法的爆破压力预测方法。通过遗传算法的优化选择，对神经网络的初始权值和阈值进行了初始化，提高了网络的训练速度和精度。实验证明，基于遗传-神经网络算法的爆破压力预测方法能够有效提高预测的准确性和鲁棒性，为油气管线的运维和安全提供了

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基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法摘要：协同定位是一种通过多个节点之间的信息交互来提高定位精度的技术。本文提出了一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法。该算法利用多个节点的观测数据，通过连续观测融合的方式，估计出多个节点的位置和速度信息。同时，通过自适应渐消Sage-Husa滤波器对观测数据进行滤波，进一步提高了定位精度。实验结果表明，所提出的算法在定位精度和实时性方面具有较好的性能。关键词：协

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基于神经网络和遗传算法的板材韧性断裂准则参数优化及成形极限预测标题：基于神经网络和遗传算法的板材韧性断裂准则参数优化及成形极限预测摘要：本文提出了一种基于神经网络和遗传算法的建模方法，用于优化板材韧性断裂准则参数，以及预测板材的成形极限。通过建立神经网络模型，并结合遗传算法进行参数优化，能够更准确地预测板材在复杂工况下的断裂行为和极限变形。在实验中，选择了不同类型板材的试样进行测试，并得到了大量的实验数据。通过将实验数据输入神经网络模型，将模型输出作为目标函数，使用遗传算法获取最优的参数组合。研究结果表明

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基于神经网络技术的台站ups观测系统基于神经网络技术的台站UPS观测系统摘要随着信息技术的不断发展，计算机和网络在台站UPS（不间断电源）观测系统中起到了至关重要的作用。然而，传统的UPS观测系统在处理复杂的数据和实时监测方面存在一定的限制。本论文提出了基于神经网络技术的台站UPS观测系统，在实时监测和数据处理方面具有优越的性能。通过对观测数据进行实时分析和预测，该系统能够提供更准确的电源状态信息，并在电源故障发生时迅速做出响应。实验结果表明，该系统具有良好的性能和可靠性，在实际应用中具有广阔的发展前景。

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基于随机线性网络编码和UDP的可靠低时延传输方法随机线性网络编码（RLNC）被广泛应用于无线传感器网络（WSN）和行动自组织网络（MANET）中，已经被证明是一种有效的可靠传输方法。这种编码方法的特点是在数据包的传输过程中，将一组数据包编码为一个数据包，称为线性组合数据包，以提高传输效率。本文将讨论基于随机线性网络编码和UDP的可靠低时延传输方法。1.随机线性网络编码随机线性网络编码是一种将数据包编码为线性组合数据包的方法。一组数据包在传输过程中，将其编码成一个线性组合数据包，这个数据包包含了原始数据包的

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基于神经网络的水下对接引导算法基于神经网络的水下对接引导算法摘要：水下对接是一项关键而复杂的任务，需要精确的控制和准确的引导。传统的水下对接方法面临诸多挑战，例如水下环境中的动态变化、光照条件的不确定性以及传感器数据的噪声。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于神经网络的水下对接引导算法。该算法利用神经网络的优势进行特征学习和目标检测，以提高对接的准确性和稳定性。实验证明，该算法在水下对接任务中取得了较好的效果。关键词：水下对接；神经网络；特征学习；目标检测1.引言水下对接是一项广泛应用于海洋工程、水下机

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2024-12-05

基于神经网络的口碑商家推荐随着网络的普及和移动互联网的发展，电子商务平台逐渐取代传统的零售市场，人们的消费方式也发生了巨大改变。在这种情况下，如何为消费者推荐合适的商家，成为了电子商务平台发展的一个重要问题。本文将介绍一种基于神经网络的口碑商家推荐算法。1.引言随着电子商务平台的发展，人们现在更多地倾向于在网络上购物，这在很大程度上提高了他们的购物效率。但是，电子商务的浪潮也带来了一个问题：如何为消费者推荐合适的商家。传统的推荐算法主要基于关键词匹配，但这种算法易受到词义歧义和信息冗余的影响，推荐效果较为

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基于设备型号分类和BP神经网络的物联网流量异常检测随着物联网技术的普及和发展，越来越多的设备连接到互联网，形成一个庞大、复杂的网络系统。在这个网络系统中，流量异常和攻击事件可能会导致设备瘫痪、信息泄露等严重问题。因此，物联网流量异常检测变得越来越重要。本文将基于设备型号分类和BP神经网络的方法进行物联网流量异常检测，主要从以下几个方面展开讨论。一、设备型号分类在物联网中，每种设备的功能和数据流量都有所不同。因此，传统的流量检测方法可能无法满足不同设备的检测需求。针对这个问题，我们提出了设备型号分类的方法，

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基于神经网络PID控制的自动装配平台电液位置伺服系统基于神经网络PID控制的自动装配平台电液位置伺服系统摘要：本论文研究了基于神经网络PID控制的自动装配平台电液位置伺服系统。该系统利用神经网络PID控制算法实现对电液伺服系统的位置控制，提高了系统的控制精度和抗干扰能力。通过实验验证，结果表明该系统的稳定性和控制精度优于传统PID控制系统。关键词：自动装配平台；电液位置伺服系统；神经网络PID控制；控制精度1.引言自动装配平台在工业生产中起着重要的作用，能够提高生产效率和产品质量。而电液位置伺服系统作为自

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基于被动式网络流量测量数据的循环神经网络方法参数特征预测基于被动式网络流量测量数据的循环神经网络方法参数特征预测摘要：随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益突出。其中，网络流量监测和预测成为了保障网络安全的重要手段之一。本文提出了一种基于被动式网络流量测量数据的循环神经网络方法，用于预测网络流量参数特征。该方法利用循环神经网络的记忆性和顺序建模能力，从而有效地捕捉网络流量的时序特征，并实现对流量参数的精确预测。本文采用了试验数据进行了实验验证，结果表明所提方法能够较好地预测网络流量参数特征，具有较高的准

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基于移动Sink的无线传感器网络能量高效的驻留点路由算法基于移动Sink的无线传感器网络能量高效的驻留点路由算法摘要：无线传感器网络（WirelessSensorNetworks,WSNs）是一种由大量分布式的无线传感器节点组成的网络，被广泛应用于各个领域，例如环境监测、智能交通等。其中，能量消耗是传感器网络中最重要的问题之一。为了提高传感器网络的能量利用效率，本文提出了一种基于移动Sink的无线传感器网络能量高效的驻留点路由算法。引言：无线传感器网络是由许多分布式的无线传感器节点组成的网络，这些节点通常

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2024-12-05

基于能耗信任值的无线传感器网络Sybil攻击检测方法研究无线传感器网络（WSN）由于其能够实现多任务协调、实时监测、环境感知等优点，得到了广泛应用。然而，WSN不能依赖于固定的基础设施，因此容易受到攻击。Sybil攻击是一种常见的攻击手段，攻击者使用多个虚假身份伪装成多个节点，并进行虚假的通信和信息传递。传感器网络中若受到Sybil攻击，数据的可靠性将受到破坏，严重威胁着无线传感器网络的安全性。因此，需要寻找一种高效的方式来检测Sybil攻击。在Sybil攻击检测中，传统方法通常需要信任值和邻居节点的信息

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基于神经网络的燃气导流器型面优化研究基于神经网络的燃气导流器型面优化研究摘要：燃气导流器在燃气轮机中具有关键的作用，通过引导燃气流动，提高轮机的效率和稳定性。针对传统方法在导流器设计过程中存在的问题，本文提出了一种基于神经网络的导流器型面优化方法。首先，基于神经网络构建导流器型面模型，通过学习训练数据集，建立导流器型面的输入输出映射关系。然后，采用遗传算法优化神经网络模型，得到更优的型面设计。最后，通过对比分析实验结果与传统方法的对比，验证所提出方法的有效性。关键词：燃气导流器；型面优化；神经网络；遗传算

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2024-12-05

基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测摘要：随着农业的发展，番茄作为重要的经济作物，其目标检测技术的发展变得越来越重要。本文提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测方法。该方法通过提取特征、级联训练和多尺度融合三个步骤来实现目标检测。实验证明，该方法在番茄果实目标检测任务中具有良好的性能和鲁棒性。关键词：番茄果实目标检测、级联卷积神经网络、特征提取、级联训练、多尺度融合、性能评估1.引言目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在许多应用中都具有重要意义，比

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