基于ECG信号的高精度血糖监测标题：基于ECG信号的高精度血糖监测摘要：随着生活水平的提高和生活方式的改变，糖尿病等血糖相关疾病的发病率呈现上升的趋势。对血糖进行准确监测对于疾病的控制和治疗至关重要。传统的血糖监测方法需要进行创伤性的血液抽取，不仅不方便且可能引起感染等并发症。因此，发展一种非侵入性且高精度的血糖监测方法迫在眉睫。本文基于ECG信号提出了一种新的血糖监测方法，并通过实验验证其高精度性能。一、引言糖尿病是全球公共卫生问题之一，血糖监测是疾病控制和治疗的重要手段。传统的监测方法存在一定的局限性

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于ARM内核的侧向深浅电流发生电路研究引言侧向深浅电流发生电路，是一种基于ARM内核的电路设计方案。这种电路的设计理念是利用ARM芯片的高性能处理能力和控制能力，来实现复杂功能的实时控制和数据处理。同时，通过特殊的电流控制电路，可以实现高精度的电流输出，满足各种实际应用需要。此文将介绍基于ARM内核的侧向深浅电流发生电路的设计原理和性能分析。设计原理该电路主要分为三个部分：ARM内核处理单元、电流控制器和电流输出单元。ARM内核处理单元是整个电路的核心，它负责数据接收、处理、以及输出控制信号。电流控制器

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究摘要：本文针对复杂环境中的线风速数据融合问题展开研究，提出了一种基于IFWA-BP神经网络的融合方法。该方法将干净线风速数据和噪声污染的线风速数据通过IFWA模糊-加权平均融合器进行线风速值的融合，然后通过BP神经网络进行预测和修正。实验结果表明，IFWA-BP神经网络在线风速数据融合方面具有较好的性能，可以有效地提高线风速的准确性和稳定性。关键词：线风速数据；融合；IFWA-BP神经网络1.引言随着现代气象科学的

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计摘要：随着计算机视觉的快速发展，深度学习模型在目标检测和识别任务上取得了显著的成果。然而，由于其复杂的网络结构和计算量大，深度学习模型的实时推理仍然是一个挑战。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于FPGA的YOLOv3-tiny卷积神经网络加速设计。通过在FPGA上实现YOLOv3-tiny模型中的卷积和池化操作，将推理时间降低到接近实时的水平。实验结果表明，该设计在保持检测精度的同时，能够显

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断论文题目：基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断摘要：随着工业化进程的不断加快，工业生态安全问题日益引起人们的重视。本文提出了一种基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断方法。首先，通过对工业生态系统中的主要指标进行分析和选择，建立了评价指标体系；然后，利用BP神经网络对评价指标进行训练和预测，得出工业生态安全评价结果；最后，通过对评价结果进行障碍因子分析，诊断工业生态安全中存在的问题，并提出相应的对策和措施。实验结果表明，基于

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于CNN-Bi-LSTM网络的锂离子电池剩余使用寿命预测基于CNN-Bi-LSTM网络的锂离子电池剩余使用寿命预测摘要：锂离子电池是目前最常用的可充电电池之一，广泛应用于移动通信、电动汽车和可再生能源储存等领域。然而，随着锂离子电池的使用时间增加，其电池容量不断下降，导致电池剩余使用寿命变短。准确预测锂离子电池的剩余使用寿命对于电池的维护和管理至关重要。本文提出了一种基于CNN-Bi-LSTM网络的方法来预测锂离子电池的剩余使用寿命。该方法将卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于dropout-MC递归神经网络的锂电池剩余寿命预测基于Dropout-MC递归神经网络的锂电池剩余寿命预测摘要：锂电池是一种常见的电力源，被广泛应用于电动车、移动设备等领域。然而，锂电池剩余寿命预测一直是一个具有挑战性的问题。本文提出了基于Dropout-MC递归神经网络的锂电池剩余寿命预测方法。我们采用递归神经网络结构，结合Dropout-MC技术进行参数不确定性推断，提高了预测的准确性。实验结果表明，所提出的方法在锂电池剩余寿命预测中取得了较好的性能。1.引言锂电池是一种重要的可充电电池，具有高

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

四网协同及LTE组网关键技术随着通信技术的不断发展，人们对于无线通信的需求越来越高，而这也推动了四网协同及LTE组网等关键技术的发展。本文将从四网协同和LTE组网两个方面进行阐述，介绍其技术原理和应用。一、四网协同技术四网协同即将GSM、WCDMA、CDMA2000和TD-SCDMA这四种不同制式的无线通信网进行整合，在不同的网络之间进行无缝切换，并且使用户可以通过单一的终端实现多种网络的通信服务。四网协同技术的实现需要解决以下几个关键问题：1.多制式换手技术在不同的网络之间进行无缝切换，需要实现多制式换

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

在电力通信预警中优化的BP神经网络模型研究随着电力通信在现代社会中的不断发展和应用，其安全性和可靠性也成为了重要的问题。预警系统作为保障电力通信安全性和可靠性的重要手段，需要具备高精度、高效性的特点。在此基础上，优化BP神经网络模型成为实现精准预警的关键。一、电力通信预警系统概述电力通信预警系统是指根据电力通信系统的运行情况和故障数据，通过信息处理和分析，提前发现电力通信设备出现异常、故障或可能造成故障的因素，及时发出预警信息，为电力通信系统的安全稳定运行提供重要支持。电力通信预警系统主要分为数据采集、数

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

双备份无缝切换卫星通信链路在“蓝鲸1号”的应用随着现代通信技术的不断发展和卫星通信的广泛应用，保障卫星通信稳定、高效、安全的运行成为了卫星应用领域的关键问题。双备份无缝切换卫星通信链路便是一种应对该问题的有效手段，对于“蓝鲸1号”这类高度依赖卫星通信的重要应用更是必不可少。一、双备份无缝切换卫星通信链路的基本原理双备份无缝切换卫星通信链路是指在卫星中继系统中，通过增加备份通信链路并使得主备份通信链路间实现无缝切换来提高卫星整体的可用性和稳定性。简单来讲，就是当主通信链路出现故障时，备份链路会自动接管，从而

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卷积神经网络在垃圾分类识别中的应用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，由于其在图像识别和计算机视觉任务中的优异表现，被广泛应用于垃圾分类识别。垃圾分类是一项重要的环境保护任务，旨在将垃圾分为可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等不同类别，以便进行适当的处理和资源回收。本文将深入探讨卷积神经网络在垃圾分类识别中的应用，包括网络结构、数据预处理、训练和评估等方面。首先，卷积神经网络适用于垃圾分类识别的主要原因是其在图像识别任务中的卓越表现。CNN具有的

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卫星通信和物联网技术在水文数据传输中的应用随着科技的不断发展和进步，卫星通信和物联网技术在水文数据传输中的应用越来越普遍。水文监测是对水资源进行合理规划和开发的重要手段，而卫星通信和物联网技术的应用为水文监测提供了更加高效和可靠的手段。一、卫星通信技术在水文数据传输中的应用1.卫星通信的优势卫星通信具有广域覆盖、抗干扰性强、信息传输容量大等优势，使其成为在水文监测中最可靠的通信手段之一。在实际应用中，卫星通信主要应用于水文监测中的数据采集和数据传输两方面。2.卫星遥感技术在水文监测中的应用卫星遥感技术可被

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卷积神经网络在新型非富勒烯受体分子生成与性能预测上的应用卷积神经网络(CNN)是一种源自人类视觉神经系统的建模方法，已经在图像和语音识别等领域取得巨大成功。近年来，随着能源危机和环境污染的日益严重，太阳能电池作为一种可再生能源的代表受到了广泛关注。为了提高太阳能电池的效率，研究人员发现了一种新型的非富勒烯受体分子，其在太阳能电池中的应用能够显著提高光电转换效率。然而，由于该领域的分子设计和性能预测十分复杂，传统的实验方法往往耗时耗力且不具备高通量性。因此，将卷积神经网络用于新型非富勒烯受体分子的生成与性能

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

双冗余机制下的传输线特征阻抗分析双冗余机制下的传输线特征阻抗分析摘要：在现代通信系统中，传输线是一种常见的电路元件，其特征阻抗是传输线性能的重要指标之一。传输线特征阻抗的准确计算对于系统的稳定性和信号传输质量至关重要。本文将重点研究双冗余机制下的传输线特征阻抗，并分析其影响因素。通过理论分析和实验验证，本文得出了一些有价值的结论，并提出了一些优化建议。1.引言在通信系统中，传输线通常用于将信号从发射端传输到接收端。传输线的特征阻抗决定了信号在传输线上的行为和传输质量。传输线特征阻抗的准确计算对于系统的稳定

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卷积神经网络的发展与应用综述自20世纪80年代起，神经网络就开始应用于图像识别领域。但是，由于数据量和计算能力的限制，神经网络在图像识别领域的进展缓慢。直到2012年，AlexKrizhevsky率领的团队提出了用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在ImageNet图像分类挑战赛上取得了惊人的结果，引起了科学界的广泛关注，也标志着卷积神经网络进入了一个新的发展阶段。卷积神经网络是由多层人工神经元组成的一种前馈神经网络，是一种专门用来处理具有层级结构的数据的神经网络

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卷积神经网络压缩中的知识蒸馏技术综述知识蒸馏技术是一种有效的模型压缩方法，用于将复杂的模型知识转移到更简单的模型上。在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）的压缩中，知识蒸馏技术可以帮助将大型的深层网络压缩为更小、更轻量级的网络，同时保留原始模型的性能。一、引言卷积神经网络在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，但由于网络结构越来越复杂，参数数量也越来越多，这导致了网络的存储和计算成本的大幅增加。为了解决这一问题，研究人员提出了各种网络压缩技术，其中知识蒸馏技术在卷积

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

双边LCC感应耦合式无线电能传输系统的稳定性分析与效率优化设计论文题目：双边LCC感应耦合式无线电能传输系统的稳定性分析与效率优化设计摘要：双边LCC感应耦合式无线电能传输系统是一种新型的无线电能传输技术，其通过磁场感应耦合的方式实现无线电能的传输。本文首先介绍了双边LCC感应耦合式无线电能传输系统的原理和结构，然后对其稳定性进行了分析，包括稳定性条件、受到的外界干扰以及系统的稳定性分析方法。接着，针对系统存在的效率问题，提出了一种效率优化设计方法，通过改进系统的参数和控制策略，提高系统的传输效率。最后，

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卷积神经网络过拟合问题研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是近年来深度学习领域中最热门的神经网络模型之一，广泛应用于图像识别、计算机视觉、自然语言处理等领域。然而，CNN也存在着过拟合问题，即在训练集上表现良好但在测试集上表现不佳的现象。本文旨在探究卷积神经网络的过拟合问题，并提出一些解决方法。一、卷积神经网络的过拟合问题过拟合是机器学习中常见的问题，它指的是模型在训练集上表现良好但在测试集上表现不佳的现象。卷积神经网络同样也存在着过拟合问题。引起CNN过拟合的

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

含SVG的双馈系统切换型次同步振荡及其非光滑分岔特性分析标题：含SVG的双馈系统切换型次同步振荡及其非光滑分岔特性分析摘要：本文针对含SVG的双馈系统切换型次同步振荡进行了研究，并分析了其非光滑分岔特性。首先，介绍了双馈系统和SVG的基本原理。然后，探讨了切换型次同步振荡的概念和特性，并利用数学建模方法深入分析了振荡的稳定性。最后，研究了非光滑分岔现象在双馈系统中的表现，并通过仿真实验验证了分析结果。关键词：双馈系统、SVG、切换型次同步振荡、非光滑分岔、数学建模、仿真实验1.引言双馈系统是一种常见的电力

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

卷积神经网络的架构与应用发展卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一类非常流行的深度学习模型，主要应用于图像和视频处理领域。它基于卷积操作、池化操作、ReLU激活函数和全连接层等基本组件构建而成，可以自动地从原始数据中学习特征并进行分类、识别、检测等任务。本文将从CNN的架构和应用两个方面探讨其发展历程。一、CNN的架构CNN是一种前向反馈神经网络，其中每一层（除最后一层之外）都由卷积层、池化层和ReLU激活函数组成，最后一层一般为全连接层。卷积层用于提取图像的本征

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05