导读:本文包含了神经网络计算论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,函数,神经元,溢洪道,卷积,模型,水文地质。
神经网络计算论文文献综述
孙建华[1]（2019）在《基于小波神经网络的水文地质参数计算与应用分析》一文中研究指出在BP神经网络的基础上引入小波分析函数对其进行改进,并应用于邹庄煤矿某采区水文地质参数计算和疏放水降深预测,再将小波神经网络与其它传统计算方法对比,结果表明:小波神经网络在水文地质参数计算和水文地质分析时具有极强的优势。(本文来源于《西部探矿工程》期刊2019年12期）
王旭,王晶,张伟功[2]（2019）在《基于神经元容错度分析的神经网络裁剪与近似计算技术研究》一文中研究指出本文将神经元裁剪和近似计算技术相结合,首先提出基于统计排序的神经元容错能力量化方法.然后,为了识别神经元的裁剪度,根据神经元的容错能力提出神经元重要程度排序算法.其次,引入轻量级的重训练,提出循环裁剪法,以探寻最优裁剪率.最后,根据神经元的容错能力,在神经网络运行过程中使用近似计算技术进一步降低功耗开销.本文通过两个实验,证明了该技术的有效性,其中以MNIST为例,在精度损失小于5%的情况下,压缩率达到50%,节能1.35倍.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年11期）
王秀青,曾慧,韩东梅,刘颖,吕锋[3]（2019）在《基于脉冲神经网络的类脑计算》一文中研究指出针对当前重要国际科技前沿——类脑计算进行研究,讨论了类脑计算的研究内容、特点和研究现状.类脑计算不是简单的人脑神经元的模拟和神经元模型的应用,而是对人脑的信息处理规律、复杂的工作模式及思维、学习、推理、决策本质性机理的深层次模拟.脉冲神经网络比传统神经网络具有更好的生物似真性,并能同时融入时、空信息,更适用于受人类推理、判断、决策等思维过程启发的类脑计算.因此,介绍了脉冲神经网络的特点、脉冲神经元模型、脉冲编码,以及脉冲神经网络在模式识别等领域中的应用,并对基于脉冲神经网络的类脑计算方法和神经形态芯片的研究现状及未来的发展进行了讨论.基于脉冲神经网络的类脑计算会对未来的生活、经济发展产生深远影响.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年12期）
郑海亮,郝伟,陈立,闫涛[4]（2019）在《基于神经网络的汽油机充气模型模拟计算》一文中研究指出发动机电控系统中的充气模型输出相对充气量,对发动机控制起着至关重要的作用,所以充气模型的标定也是整个发动机台架标定过程的重点内容。本文利用Python编程语言基于谷歌的Tensorflow深度学习框架搭建了神经网络模型,实现了充气模型的主要功能。模拟计算结果表明,神经网络模型计算结果满足充气模型台架标定标准要求甚至表现更加优秀,而且神经网络模型在模型灵活性、拟合程度、标定难易程度还有应用扩展等方面具备很大的优势。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（3）》期刊2019-10-22）
付明星,李悦冬,潘书磊,戴经纬,王雁冰[5]（2019）在《基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法》一文中研究指出导体温度作为运行电缆的关键状态参数,是影响电缆载流能力、绝缘性能的重要因素。针对传统方法难以克服电缆本身物性参数和外部环境变化影响的局限,构建了以电缆运行电流和电缆实时外表面温度为输入,以导体温度为输出的Elman神经网络模型,并引入粒子群算法优化网络的初始权值和阈值。最后,提出了具体的电缆导体温度动态计算方法,通过设计不同工况下电缆温升实验,进而验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提方法的计算准确度可以不受电缆物性参数、负荷变化方式及外部环境变化的影响,有助于实现电缆导体温度的实时监测。(本文来源于《高压电器》期刊2019年10期）
李峰[6]（2019）在《基于数值计算和人工神经网络的桥梁施工监控技术》一文中研究指出混凝土连续刚构桥梁结构复杂,施工难度大。为保证桥梁施工进度和质量,使其最终的成桥线形满足设计要求,需对施工过程进行实时监控。本文以某大桥为工程背景,介绍桥梁施工线形控制技术。对该大桥进行了结构有限元计算与分析,提供箱梁各施工节段的立模标高(预拱度控制);在施工过程中对箱梁线形跟踪测量,并运用人工神经网络系统进行预拱度信息预测和调整,确定最佳预拱度。结果表明,该大桥主桥施工过程和成桥技术状态满足设计规范要求。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2019年10期）
魏志强,胡杨[7]（2019）在《基于BP神经网络的不可预期燃油计算方法》一文中研究指出以空客A320机型的航线签派数据为基础,首先根据咨询通告的方法计算不可预期燃油标准;然后采用新的方法,引入BP神经网络来预测航线燃油,根据预测的航线燃油计算新不可预期燃油标准。计算结果表明,新方法可以灵活地对每个航班的不可预期燃油进行计算,在保证安全的前提下有效地减少航班的不可预期燃油加载。(本文来源于《飞行力学》期刊2019年06期）
陈茂聪[8]（2019）在《溢洪道流量系数计算的相关性分析——基于人工神经网络模型》一文中研究指出采用人工神经网络(ANN)解析模型对溢洪道的流量系数进行了研究。在实验室内采用宽7.5 cm、深15.0 cm、长5 m的试验水槽模型获得了11个不同水头350个的流量系数数据集。根据实验室测量相同水头的公式计算了流量系数验证实验装置的准确性。建立了流量系数的神经网络模型。结果表明,人工神经网络模型与实验数据之间的相关系数R=0.993,ANN模型与实验结果具有较好的一致性。(本文来源于《水利科学与寒区工程》期刊2019年04期）
王江,陈文[9]（2019）在《基于组合神经网络的时间分数阶扩散方程计算方法》一文中研究指出该文首次采用一种组合神经网络的方法,求解了一维时间分数阶扩散方程.组合神经网络是由径向基函数(RBF)神经网络与幂激励前向神经网络相结合所构造出的一种新型网络结构.首先,利用该网络结构构造出符合时间分数阶扩散方程条件的数值求解格式,同时设置误差函数,使原问题转化为求解误差函数极小值问题;然后,结合神经网络模型中的梯度下降学习算法进行循环迭代,从而获得神经网络的最优权值以及各项最优参数,最终得到问题的数值解.数值算例验证了该方法的可行性、有效性和数值精度.该文工作为时间分数阶扩散方程的求解开辟了一条新的途径.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年07期）
周非,李阳,范馨月[10]（2019）在《图像分类卷积神经网络的反馈损失计算方法改进》一文中研究指出当前在图像分类领域,卷积神经网络主要通过反向传播算法训练权重和偏置.在参数的训练过程中,网络的实际输出与样本标签之间的反馈损失计算方式会影响到卷积神经网络对图像的最终分类性能.本文研究发现,当增大训练样本标签的维度,提高不同类别标签间的最小汉明距离,并通过sigmoid激活函数结合交叉熵计算反馈损失时,所得到的卷积网络模型对图像的分类能力优于使用softmax激活函数结合独热编码计算反馈损失所得到的卷积网络模型的分类能力.本文使用多种卷积神经网络结构,并结合多个数据集进行训练和测试,所得到的仿真结果证明了本文观点的正确性.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年07期）
神经网络计算论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文将神经元裁剪和近似计算技术相结合,首先提出基于统计排序的神经元容错能力量化方法.然后,为了识别神经元的裁剪度,根据神经元的容错能力提出神经元重要程度排序算法.其次,引入轻量级的重训练,提出循环裁剪法,以探寻最优裁剪率.最后,根据神经元的容错能力,在神经网络运行过程中使用近似计算技术进一步降低功耗开销.本文通过两个实验,证明了该技术的有效性,其中以MNIST为例,在精度损失小于5%的情况下,压缩率达到50%,节能1.35倍.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
神经网络计算论文参考文献
[1].孙建华.基于小波神经网络的水文地质参数计算与应用分析[J].西部探矿工程.2019
[2].王旭,王晶,张伟功.基于神经元容错度分析的神经网络裁剪与近似计算技术研究[J].微电子学与计算机.2019
[3].王秀青,曾慧,韩东梅,刘颖,吕锋.基于脉冲神经网络的类脑计算[J].北京工业大学学报.2019
[4].郑海亮,郝伟,陈立,闫涛.基于神经网络的汽油机充气模型模拟计算[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（3）.2019
[5].付明星,李悦冬,潘书磊,戴经纬,王雁冰.基于Elman神经网络的高压电缆导体温度动态计算方法[J].高压电器.2019
[6].李峰.基于数值计算和人工神经网络的桥梁施工监控技术[J].公路交通科技(应用技术版).2019
[7].魏志强,胡杨.基于BP神经网络的不可预期燃油计算方法[J].飞行力学.2019
[8].陈茂聪.溢洪道流量系数计算的相关性分析——基于人工神经网络模型[J].水利科学与寒区工程.2019
[9].王江,陈文.基于组合神经网络的时间分数阶扩散方程计算方法[J].应用数学和力学.2019
[10].周非,李阳,范馨月.图像分类卷积神经网络的反馈损失计算方法改进[J].小型微型计算机系统.2019
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