导读:本文包含了神经阈值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:阈值,神经网络,电能,齿轮箱,电流,神经纤维,周围神经。
神经阈值论文文献综述
刘贯伟,张云峰,夏丽娜[1]（2019）在《基于自适应局部固定阈值法和BP神经网络的人民币冠字号识别方法》一文中研究指出人民币冠字号,由于前四位和后六位的颜色不一致,在可见光图像上呈现出前后像素值不一致的现象,造成冠字号切分准确度降低,或丢失有效信息,或掺杂冗余信息,从而影响冠字号的识别率。本文针对这一问题,提出了一种适用于人民币的自适应局部固定阈值法,能够准确切分冠字号字符;切分后的冠字号图像规则化为特征向量,利用BP神经网络算法进行样本训练,得到冠字号识别模型。利用本文中的方法对2005版人民币进行识别测试,字符识(本文来源于《电子世界》期刊2019年15期）
厉建宾,张旭东,吴彬彬,窦智,李豪杰[2]（2019）在《结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数自动识别方法》一文中研究指出针对当前电能表示数识别算法识别复杂的电能表图像准确率不高的问题,提出一种结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数识别算法。该算法含有两个模块:示数区域定位模块和识别模块。首先,定位模块以"你只需要看一次"(YOLO)算法为基础,提出一种适合电表示数区域特点的检测模型来进行快速检测;然后,示数区域识别模块将对检测到的示数区域图像使用灰度值进行分类;对字轮式电表采用均值切分方法,而对液晶屏式电表示数采用多阈值软切分方法,得到液晶屏示数的一系列切分方案。最后,使用训练好的单字符识别网络对两种电表的切分图像进行识别,再对液晶屏式电表进行切分方案的筛选来得到最终的识别结果。对比实验显示,所提出的算法在电表示数检测准确度上比YOLO算法提高9个百分点,在液晶屏示数的识别准确度上比单阈值切分方法高出22个百分点。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年S1期）
凌振宝,王大任,蔡靖[3]（2019）在《基于差分阈值法和BP神经网络算法的心肌梗死诊断》一文中研究指出目的使用差分阈值法和BP神经网络算法对采集的心电信号进行分析,建立了心肌梗死疾病病发模型,实现心肌梗死疾病的诊断。方法首先使用差分阈值法对患有心肌梗死症状患者的心电数据进行分析并提取特征点,再使用BP神经网络算法对提取数据进行分类来实现疾病的诊断。结果该诊断模型的准确率可以达到95.65%,对患有心肌梗死风险人群的日常监护和就医指导有很大的帮助。结论基于差分阈值法和BP神经网络算法可实现心肌梗死的初步诊断。(本文来源于《中国老年学杂志》期刊2019年07期）
刘少江[4]（2019）在《结合改进差分阈值法和深度神经网络的移动车辆检测技术研究》一文中研究指出随着人工智能及大数据处理技术的不断发展,能够实现大范围、全方位、实时性,准确性、海量数据处理的智能交通系统已成为未来交通系统的发展方向。车辆目标的检测及识别跟踪技术的研究,作为计算机视觉领域的研究热点,在智能交通系统上具有广泛应用,可以解决例如肇事车辆追查、行车跟随、车辆信息采集等问题,并且可以通过编写为智能算法来完成目前需要投入大量人力和时间成本的交通车辆管理工作。尤其对于目前新兴的无人驾驶领域,车辆目标检测及识别算法是其所需具备的关键技术之一,通过该技术,无人驾驶汽车可以准确避让车辆,确保行车安全。因此,对车辆目标的检测及跟踪技术的研究,具有重要的理论意义和实用价值。本论文主要的研究内容和创新点包括:1.提出了一种改进差分阈值算法,该算法在帧间差分阈值算法的基础上,结合了背景去除法进行预处理,并采用了一种移动目标分簇法来提高检测精度,并在图像差分的环节上采用动态阈值的方法来减少光线对检测效果的影响。该算法具有传统帧间差分阈值法实现过程简单,检测实时性高,抗噪声效果好等优势,而且可以解决帧间差分阈值法的“双影”现象,并且相比叁帧差分阈值法来说,检测框的检测效果更好。从检测的实验效果来看,本文提出的算法具有检测效果好,受光线和噪声干扰影响小的优势。2.本文采用一种深度神经网络结构来对检测的目标进行识别,采用了YOLO3的新深度神经网络结构Darknet-53来进行特征提取,并采用YOLO3的logistic函数来处理分类问题,具有车辆目标识别及区分效率快等优点。从实验分析情况来看,能够很好地对移动车辆目标进行标识跟踪,取得了一定的实用效果。本论文主要分为了目标检测及目标分类两大技术环节,实现对监控场景中的移动车辆进行实时地检测并标识。所以可以应用在移动车辆目标检测及跟踪。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-03）
王红君,赵元路,赵辉,岳有军[5]（2019）在《基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断》一文中研究指出针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的信号进行诊断。小波阈值能更好地对EEMD分解中的高频分量进行去噪处理,CS-BP神经网络具有准确的模式识别精度和出色的全局寻优能力。通过实例仿真表明,提出的故障诊断方法具有良好的诊断精度、速度和成功率,具有较高的应用价值。(本文来源于《机械传动》期刊2019年01期）
余玲,董瑞鸿,宋秋艳,甄月巧,赵明明[6]（2019）在《黄芪桂枝汤治疗糖尿病足疗效及对患者周围神经感觉阈值、微炎症状态的影响》一文中研究指出目的探讨黄芪桂枝汤治疗糖尿病足(DF)疗效及对患者周围神经感觉阈值、微炎症状态的影响。方法以本院2015年2月-2017年3月收治的144例DF患者为研究对象,随机数字表法分为治疗组(72例,含中轻度46例,重度26例)与对照组(72例,含中轻度52例,重度20例)。对照组患者给予甲钴胺片口服,治疗组在此基础上加服黄芪桂枝汤,连续治疗2周后,对两组DF患者临床疗效、血糖指标、足部临床症状改善时间、周围神经感觉阈值,以及微炎症反应指标的水平进行比较。结果治疗组有效率为91.67%,对照组为80.56%,差异有统计学意义(P<0.05),中轻度治疗组有效率为93.48%,高于同级对照组(P<0.05),重度治疗组有效率为88.46%,与同级对照组差异无统计学意义(P>0.05);中轻度治疗组、重度治疗组治疗后的空腹血糖(FBG)、糖化血糖蛋白(HbAlc)与餐后2 h血糖(2 h PG)水平均出现降低,明显低于同级对照组(P均<0.05);中轻度治疗组、重度治疗组治疗后的足部溃疡肉芽组织出现时间以及愈合时间明显缩短,明显短于同级对照组(P均<0.05);中轻度治疗组、重度治疗组治疗后的IL-6、TNF-α、C反应蛋白(CRP)水平与周围神经感觉阈值水平均明显降低,低于同级对照组(P均<0.05)。结论黄芪桂枝汤可以明显提高DF患者临床疗效,显着缩短DF患者治疗疗程,改善微炎症反应,利于DF患者周围感觉神经功能的恢复。(本文来源于《中国皮肤性病学杂志》期刊2019年01期）
王乾娜,刘秋佳,叶意红,杨凌毓,贺新民[7]（2018）在《电针少阳经特定穴与非经非穴对偏头痛大鼠血清中相关神经递质及50%缩足阈值的影响》一文中研究指出目的观察电针少阳经特定穴与非经非穴治疗偏头痛大鼠镇痛作用及血清中5-羟色胺(5-HT)、P物质(SP),降钙素原相关肽(CGRP)含量变化的差异。方法将40只SD大鼠按随机数字表法随机分为空白组、模型组、电针少阳经特定穴组,非经非穴组,每组10只。均正常饲养7天,第8天空白组在皮下注射等量生理盐水,30min后捆绑束缚30min,其余3组按10mg/kg皮下注射硝酸甘油注射剂造模后,模型组30min后捆绑束缚30min,电针少阳经特定穴组及非经非穴组于30min后分别行相应穴位电针治疗30min。同时在纤维丝疼痛测试仪(Von frey filament)下观察造模前后及治疗后大鼠50%缩足阈值(50%PWT),各组大鼠在酶联免疫吸附测定法(ELISA)中测定血清5-HT,SP,CGRP的含量。结果与空白组相比,模型组大鼠血清中5-HT含量明显降低(P <0. 01),SP,CGRP含量明显增高(P <0. 01),50%PWT降低(P <0. 01),与模型组相比,电针少阳经特定穴组偏头痛大鼠血清中5-HT含量明显升高(P <0. 01),SP,CGRP含量较模型组明显降低(P <0. 01),50%PWT显着提高(P <0. 01),非经非穴组无统计学意义(P> 0. 05)。与非经非穴组相比,电针少阳经特定穴中5-HT含量明显降低(P <0. 01),SP,CGRP含量明显增高(P <0. 01),50%PWT降低(P <0. 01)。结论电针少阳经特定穴可显着改善偏头痛大鼠的疼痛程度,效果优于非经非穴,该研究为临床应用电针少阳经特定穴治疗偏头痛提供了一定的临床依据。(本文来源于《时珍国医国药》期刊2018年11期）
王猛,王振亚,邓洁琳,孟冠南,黄兵[8]（2018）在《肿瘤坏死因子α对心房神经丛功能和房颤阈值的影响》一文中研究指出目的探讨炎症因子肿瘤坏死因子α(TNF-α)对心房神经丛(GP)功能及心房颤动阈值(AF-TH)的影响。方法采用随机数字表法将14只健康成年家犬分为实验组7只和对照组7只。实验组向心房右前GP(ARGP)中注入0. 1 ml TNF-α(0. 1 mg/ml),对照组向ARGP中注入等体积的生理盐水。将电极置于ARGP并发放高频刺激(20 Hz,0. 1 ms脉宽)引起窦率减慢,测得窦率减慢的最大值作为ARGP的功能指标,并将微电极插入ARGP记录其神经活性。在基础状态和干预30 min后,分别测定各组ARGP的功能和活性,并测定右心房和右肺静脉各位点的AF-TH。结果实验组在干预后高频刺激ARGP引起窦率减慢的百分比显着增大,且ARGP神经放电频率[(70±6)次/min比(36±7)次/min,P <0. 01]和幅度[(0. 42±0. 08) m V比(0. 16±0. 06) m V,P <0. 01]均显着增大,右心房及右肺静脉各位点AF-TH降低;对照组以上指标无显着改变。结论 TNF-α可显著提高心房自主神经节的活性和功能,并降低心房与肺静脉各位点的AF-TH。(本文来源于《中国心血管杂志》期刊2018年05期）
于永斌,戚敏惠,尼玛扎西,王琳[9]（2019）在《基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法》一文中研究指出针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1 000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年03期）
马维忆,田文静,李彩霞,汪晓泊[10]（2018）在《电流感觉阈值在Ⅱ型糖尿病患者周围小神经纤维受损中的应用研究》一文中研究指出目的:应用电流感觉阈值(Current Perception Threshold,CPT)检测仪检测糖尿病患者周围小神经纤维,评估神经受损程度。方法:采用美国Neurotron公司CPT检测仪,选取50例有症状的糖尿病患者(糖尿病组)及健康者(正常组)的双侧正中、尺神经及腓深、腓浅神经进行对照分析,记录电极放在无名指及拇趾用叁种不同频率(2 000Hz、250Hz、5Hz)的正弦波刺激进行测试,所测数据输入由其检测仪软件处理系统,自动分析出神经纤维受损程度。结果:双上肢正中神经、尺神经、双下肢腓浅、腓深神经的CPT检测,两组人员于2 000Hz、250Hz、5Hz不同频率刺激下所得CPT值进行比较,均显示P<0.01,两组之间有统计学差异。结论:CPT可补充常规运动感觉神经传导测定无法检测细有髓神经纤维及无髓神经纤维的缺陷,联合常规神经传导测定,可提高糖尿病神经病变的早期诊断率。(本文来源于《青海医药杂志》期刊2018年06期）
神经阈值论文开题报告
（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：
针对当前电能表示数识别算法识别复杂的电能表图像准确率不高的问题,提出一种结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数识别算法。该算法含有两个模块:示数区域定位模块和识别模块。首先,定位模块以"你只需要看一次"(YOLO)算法为基础,提出一种适合电表示数区域特点的检测模型来进行快速检测;然后,示数区域识别模块将对检测到的示数区域图像使用灰度值进行分类;对字轮式电表采用均值切分方法,而对液晶屏式电表示数采用多阈值软切分方法,得到液晶屏示数的一系列切分方案。最后,使用训练好的单字符识别网络对两种电表的切分图像进行识别,再对液晶屏式电表进行切分方案的筛选来得到最终的识别结果。对比实验显示,所提出的算法在电表示数检测准确度上比YOLO算法提高9个百分点,在液晶屏示数的识别准确度上比单阈值切分方法高出22个百分点。
（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。
神经阈值论文参考文献
[1].刘贯伟,张云峰,夏丽娜.基于自适应局部固定阈值法和BP神经网络的人民币冠字号识别方法[J].电子世界.2019
[2].厉建宾,张旭东,吴彬彬,窦智,李豪杰.结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数自动识别方法[J].计算机应用.2019
[3].凌振宝,王大任,蔡靖.基于差分阈值法和BP神经网络算法的心肌梗死诊断[J].中国老年学杂志.2019
[4].刘少江.结合改进差分阈值法和深度神经网络的移动车辆检测技术研究[D].华南理工大学.2019
[5].王红君,赵元路,赵辉,岳有军.基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断[J].机械传动.2019
[6].余玲,董瑞鸿,宋秋艳,甄月巧,赵明明.黄芪桂枝汤治疗糖尿病足疗效及对患者周围神经感觉阈值、微炎症状态的影响[J].中国皮肤性病学杂志.2019
[7].王乾娜,刘秋佳,叶意红,杨凌毓,贺新民.电针少阳经特定穴与非经非穴对偏头痛大鼠血清中相关神经递质及50%缩足阈值的影响[J].时珍国医国药.2018
[8].王猛,王振亚,邓洁琳,孟冠南,黄兵.肿瘤坏死因子α对心房神经丛功能和房颤阈值的影响[J].中国心血管杂志.2018
[9].于永斌,戚敏惠,尼玛扎西,王琳.基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法[J].计算机应用.2019
[10].马维忆,田文静,李彩霞,汪晓泊.电流感觉阈值在Ⅱ型糖尿病患者周围小神经纤维受损中的应用研究[J].青海医药杂志.2018
论文知识图
