基于浮栅器件的低位宽卷积神经网络研究基于浮栅器件的低位宽卷积神经网络研究摘要：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）作为一种深度学习模型，在计算机视觉和图像识别任务中取得了显著的成绩。然而，随着网络模型规模的不断扩大和数据量的增长，CNN的计算复杂度也呈指数级增长，严重影响了其实时性和能耗效率。为了克服这个问题，近年来研究者们开始探索低位宽（LowBit-width）的CNN模型。本文以浮栅器件为基础，对低位宽卷积神经网络进行研究，并从硬件设计角度提出了一种高效的方

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2024-12-05

基于时间复杂度的无线网络编码数据包传输次数优化分析无线网络编码是一种用于数据包传输的技术，它允许传输更少的数据包来实现更快的速率和更好的性能。当前，无线网络编码已成为无线通信领域中的研究热点。为了优化无线网络编码中数据包的传输次数，可以从时间复杂度的角度入手，进一步研究无线网络编码的优化策略。时间复杂度是算法中一个重要的参数，它表示该算法需要执行多少次基本操作来完成任务。在无线网络编码的数据包传输中，时间复杂度也是一个重要的参数，因为它决定了数据包传输所需的时间和资源。更低的时间复杂度意味着更少的传输次数

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2024-12-05

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度摘要：柔性作业车间是一种多工作中心、多流程的复杂制造环境。由于其复杂性和动态性，对于如何高效地进行动态调度一直是一个具有挑战性的问题。近年来，深度学习神经网络和量子遗传算法作为两种先进的优化技术，已经在许多领域取得显著的效果。本文提出了一种基于深度学习神经网络和量子遗传算法相结合的方法，用于解决柔性作业车间动态调度问题。通过深度学习神经网络对柔性作业车间进行建模和预测，然后利用量子遗传算法对调度

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2024-12-05

基于深度堆栈网络的心电信号识别标题：基于深度堆栈网络的心电信号识别摘要：心电信号是一种重要的生理信号，对心脏功能进行检测和诊断具有重要意义。然而，心电信号的处理和分析是一项具有挑战性的任务，主要原因在于心电信号包含丰富的信息，同时受到多种干扰和噪声的影响。传统的心电信号处理方法往往依赖于专业医生的经验，结果的准确性和鲁棒性较低。本论文针对该问题，提出了一种基于深度堆栈网络的心电信号识别方法。1.引言心电信号是测量心脏电活动的一种生理信号，对心脏疾病的预防、诊断和治疗起着重要的作用。然而，心电信号的识别任务

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2024-12-05

基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法摘要：随着电力系统的快速发展，用电量的预测成为了电力系统中一个非常重要的问题。准确的用电量预测可以帮助电力系统管理者优化电力调度和资源分配，从而提高电力系统的效率和可靠性。本论文提出了一种基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法，该算法利用LSSVM神经网络模型结合混沌优化算法来进行用电量的预测。关键词：用电量预测；混沌优化算法；LSSVM神经网络1.引言电力系统是现代社会运行的重要基础设施

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基于战术通信网的IEEE802.11协议MAC功能研究随着移动通信技术的飞速发展，无线网络技术也成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。其中，IEEE802.11协议是无线局域网标准之一，它为无线网络提供了良好的协议支持。本文将围绕基于战术通信网络的IEEE802.11协议MAC功能展开深入探讨。一、IEEE802.11协议MAC层IEEE802.11协议MAC层是指用于无线局域网的介质访问控制层。它的主要功能是控制无线信道的访问和分配，确保网络中所有设备的平等访问。802.11协议MAC层主要分为两种不

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基于有向转变中心性与控制力的长三角城市网络空间结构分析标题：基于有向转变中心性与控制力的长三角城市网络空间结构分析摘要：长三角地区作为中国经济最为发达的区域之一，其城市网络空间结构对于区域的经济发展具有重要作用。本文基于有向转变中心性和控制力的概念，对长三角城市网络空间结构进行了分析。通过构建城市网络，并计算各城市的有向转变中心性指标和控制力指标，探讨了长三角各城市之间的相互关系和空间结构特征。研究结果显示，上海具有最高的有向转变中心性和控制力，成为整个长三角地区的核心城市。并且，长三角城市的网络空间结构

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基于拉普拉斯特征映射和深度置信网络的半监督故障识别论文：基于拉普拉斯特征映射和深度置信网络的半监督故障识别摘要：本文提出了一种基于拉普拉斯特征映射和深度置信网络的半监督故障识别方法。该方法通过对故障数据进行拉普拉斯特征映射处理，并结合深度置信网络对特征进行自动学习和分类，最终实现半监督式故障识别。通过实验证明了该方法的有效性和可行性，具有很高的准确率和鲁棒性。关键词：拉普拉斯特征映射，深度置信网络，半监督故障识别，准确率，鲁棒性1.介绍在工程应用中，故障识别是一项非常重要的任务，它能够帮助我们及时发现设备

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基于支持向量机与BP神经网络的裂缝识别算法研究随着地质探测的深入和技术的不断进步，裂缝识别在石油勘探、地质灾害预测、地下水资源开发等领域中具有越来越重要的意义。本文主要研究基于支持向量机和BP神经网络的裂缝识别算法，探究其应用于实际工程中的可行性。一、支持向量机支持向量机又称为最大间隔分类器，是一种基于统计思想的机器学习算法，常被用于模式识别、分类、回归等领域。其基本思想是在高维空间中寻找能够将数据点分割开的超平面，使得分割后两类数据点之间的距离（间隔）最大化。在裂缝识别中，通过对地质样本进行特征提取，得

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基于改进BP神经网络的废旧产品再制造成本预测近年来，随着环境保护理念的逐渐注重，废旧产品再制造逐渐成为了一种重要的环保措施。然而，如何进行废旧产品再制造成本预测一直是困扰研究者的一个难题。传统的成本预测方法往往存在不足，如数据样本不足、预测效果不佳等问题。在这种情况下，利用神经网络进行废旧产品再制造成本预测成为了一种较为有效的方式。本文将重点研究基于改进BP神经网络的废旧产品再制造成本预测。一、神经网络简介神经网络是一种运用于机器学习和模式识别等领域的数学模型。它模仿了人类大脑神经元间的信息传递方式，实现

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基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法摘要：辐射源个体识别是电子信息领域中的重要研究问题，神经网络和模式识别等方法已被广泛应用于辐射源识别。本文提出了一种基于时频特征和快速熵的IFF辐射源个体识别方法。首先，使用短时傅里叶变换提取IFF信号的时频特征，然后通过归一化熵指标对时频特征进行简化，最后使用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。实验结果表明：该方法在IFF辐射源个体识别方面具有很好的性能。关键词：IFF辐射源、个体识别、时频特征、快速熵、支持向量机引言：

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基于深度自编码网络的激光制导混合信号分选系统设计随着现代信息技术的快速发展，激光技术在光学和电子领域中得到了广泛的应用。激光制导混合信号分选系统是一种能对多种信号进行精确分类和过滤的技术，已经在通信、雷达、医疗等领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于深度自编码网络的激光制导混合信号分选系统设计。一、激光制导混合信号分选系统的原理基于激光制导的混合信号分选系统一般由激光发射器、信号源、混合器、光探测器、数据处理器、显示器等组成。该系统的原理是通过激光器产生的激光束，经过混合器和信号源中的信号传入探测器，利用数

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基于改进型T-S模糊RBF神经网络的红外火焰探测器识别算法基于改进型T-S模糊RBF神经网络的红外火焰探测器识别算法摘要：红外火焰探测技术在火灾监测和报警系统中具有广泛应用。本文提出了一种基于改进型T-S模糊RBF神经网络的红外火焰探测器识别算法。首先，通过对红外火焰图像进行预处理，提取图像特征。然后，使用T-S模糊RBF神经网络进行模式分类。为了进一步提高分类性能，本文提出了一种改进型的T-S模糊RBF神经网络。实验结果表明，该算法具有较高的精确度和鲁棒性，能够有效地识别红外火焰探测器。1.引言红外火焰

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基于沙堆模型的无线Mesh网负载均衡算法基于沙堆模型的无线Mesh网络负载均衡算法随着移动通信技术的不断发展，无线Mesh网络（WMN）被广泛应用于城市覆盖和农村通信等领域。WMN是一种自组织网络，它由分布在节点之间的无线链路组成。在WMN中，数据流可以沿着多条路径传输，这提高了网络的可靠性和灵活性。但由于节点能力和拓扑结构的限制，网络容易出现拥塞和性能下降的情况。因此，如何实现WMN的负载均衡，是一个关键的问题。沙堆模型是一种简单但有效的负载均衡算法。该算法的基本思想是将网络中的流量视为沙子，节点视为容

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基于广义层合理论的无线电能传输纳米晶高性能屏蔽方法研究基于广义层合理论的无线电能传输纳米晶高性能屏蔽方法研究摘要随着无线通信技术的快速发展，无线电能传输成为了一种新的能源传输方式。然而，无线电能传输中的电磁波辐射会对周围环境造成较大的干扰。因此，研究无线电能传输的高性能屏蔽方法变得非常重要。本文基于广义层合理论，提出了一种基于纳米晶的高性能屏蔽方法。通过对纳米晶的优化设计和参数调节，实现了对无线电能传输的有效屏蔽，提高了系统的安全性和稳定性。关键词：广义层合理论；无线电能传输；纳米晶；屏蔽方法引言无线电能

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2024-12-05

基于新型基础设施加快5G网络与数据中心建设近年来，随着互联网的普及和科技的发展，新型基础设施建设日益成为国家经济和社会发展的重要方向。其中，5G网络和数据中心的建设已经成为各国竞相发展的焦点。本文将探讨如何利用新型基础设施加快5G网络和数据中心建设的进程。一、5G网络建设当前，5G通信技术已经成为全球互联网发展的重要方向，其提供的高速率和低延迟性能可以极大地促进各行业的数字化转型和智能化升级。因此，加快5G网络建设已经成为各国政府的重要任务之一。一方面，政府可以通过政策引导和资金支持，推动5G网络建设。例

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基于循环神经网络和条件随机场模型在电信标准地址分级中的应用研究基于循环神经网络和条件随机场模型在电信标准地址分级中的应用研究摘要：近年来，随着互联网的快速发展和大数据技术的兴起，电信标准地址分级成为了电信行业关注的热点问题。然而，由于电信标准地址不规范、信息缺失等原因，传统的地址分级方法往往存在准确率较低、可扩展性差等问题。为了解决这一问题，本文提出了基于循环神经网络和条件随机场模型的新的电信标准地址分级方法。实验结果表明，该方法在准确率和可扩展性方面均有显著提升，能够有效应用于电信行业。关键词：循环神经

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基于残差网络特征融合的高光谱图像分类基于残差网络特征融合的高光谱图像分类摘要：高光谱图像分类是一项重要的任务，可用于农业、环境、地质等领域。然而，高光谱图像的特征复杂，波段维度高，并且同时存在空间和光谱信息。为了充分利用这些信息，本文提出了一种基于残差网络特征融合的高光谱图像分类方法。该方法包括两个关键步骤：特征提取和特征融合。针对特征提取，我们采用了深度残差网络模型，以提取高光谱图像中的光谱和空间特征。为了进一步提取图像的上下文信息，我们还引入了注意力机制。在特征融合步骤中，我们使用了残差网络的特征分支

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基于概率神经网络的核动力装置异常运行工况识别方法设计基于概率神经网络的核动力装置异常运行工况识别方法设计摘要：核动力装置作为一种复杂的能源装置，其安全运行一直是人们关注的焦点之一。为了提高核动力装置的安全性和可靠性，本文提出了一种基于概率神经网络的异常运行工况识别方法。通过将概率神经网络应用于核动力装置的工况识别中，可以有效地检测出异常工况，提前做好相应的应对措施，保证核动力装置的正常运行。关键词：核动力装置；异常运行工况；概率神经网络；识别方法引言核动力装置是一种复杂的能源装置，其安全性和可靠性是人们关

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基于灰关联神经网络的铣削表面粗糙度预测基于灰关联神经网络的铣削表面粗糙度预测摘要：铣削是一种常用的金属加工方法，在工业生产中起到重要的作用。提高铣削表面的质量和精度对于提高产品的质量和性能至关重要。本文针对铣削表面粗糙度预测问题，提出一种基于灰关联神经网络的预测方法。通过将灰色关联分析与神经网络相结合，可以提高粗糙度预测的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在铣削表面粗糙度预测中具有较高的准确性和可靠性。关键词：铣削；表面粗糙度；灰色关联；神经网络；预测方法1.引言铣削是一种通过旋转刀具将金属材料从工件上

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