导读:本文包含了神经类型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,卷积,面神经,类型,遥感,林分,图像。
神经类型论文文献综述
乐艺[1]（2019）在《基于卷积神经网络的舰船图像类型识别》一文中研究指出舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
姚滔涛,汪敏,陈广贤,余瑾,许能贵[2]（2019）在《不同类型面部神经麻痹应用针药结合的治疗效果差异和原因探讨》一文中研究指出目的:分析针药结合在不同类型面部神经麻痹中的治疗作用并探讨效果差异产生原因。方法:将2016年6月—2018年5月间本院收治的符合研究标准的面部神经麻痹患者纳入研究,共80例。根据面部神经麻痹的类型分为中枢性面部神经麻痹组(即中枢组,27例)和周围性面部神经麻痹组(即周围组,53例),所有患者均采用针药结合进行治疗4周。比较两组的临床疗效,治疗前后肌电图(复合肌肉动作电位波幅和短潜伏期)变化及治疗前、治疗后1周、2周、3周和4周的面神经功能评分。结果:经治疗后,周围组临床总有效率为94. 34%(50/53),中枢组临床总有有效率为77. 78%,两组相比,差异显着,有统计学意义(χ~2=9. 013,P=0. 021)。治疗后第1周开始,周围组研究对象的面神经功能评分开始下降且差异有统计学意义(P <0. 05),而中枢组则是在治疗后第2周开始面神经功能评分开始下降且差异有统计学意义(P <0. 05)。数据结果显示,经治疗后,周围组各时间的神经功能评分均显着低于中枢组,P <0. 05。经治疗4周后,两组患者的CMAP波幅明显升高,R1潜伏期明显降低,P <0. 05。结论:针药结合能够显着缓解面神经麻痹患者临床症状、改善患者面部神经功能,升高CMAP波幅和降低R1潜伏期水平,发挥治疗作用,在周围性面神经麻痹的治疗效果优于中枢性面神经麻痹。(本文来源于《辽宁中医杂志》期刊2019年10期）
毛振宇,李方利,叶玉明,王朋朋,袁秋实[3]（2019）在《基于BP神经网络算法的电缆局部放电类型模式识别》一文中研究指出利用计算机技术的模式识别已被运用到了局部放电分析领域。与人工识别相比,其识别结果准确,识别速度快,有很大的发展潜力。现研究了基于BP神经网络算法的电缆局部放电模式识别技术,简述了模式识别的原理,重点研究了BP神经网络的结构及算法,并利用BP神经网络对电缆典型绝缘缺陷局部放电类型进行模式识别。(本文来源于《机电信息》期刊2019年27期）
钱力,张樱馨,宋俊秀[4]（2019）在《基于模糊神经网络的不同资源禀赋类型连片特困地区减贫绩效评价》一文中研究指出基于资源性贫困这一原始性贫困视角,结合各连片特困地区的资源禀赋特征,将14个连片特困地区划分为资源禀赋丰富区、资源禀赋中度区、资源禀赋匮乏区3个类别区域。通过构建以农村贫困发生率、农村常住居民基本经济状况、贫困居民居住卫生教育相关指标为输入层,以农村减贫人口为输出层的模糊神经网络,对2014—2016年3类型资源禀赋连片特困地区的减贫绩效进行评价分析。研究发现:各类型资源禀赋连片特困地区减贫绩效呈现逐年上升趋势,但仍有较大提升空间;不同类型片区内部减贫绩效区域差异性较大;连片特困地区资源禀赋越丰富的地区减贫绩效越显着。(本文来源于《重庆理工大学学报(社会科学)》期刊2019年09期）
张晶晶,党爽,万晨[5]（2019）在《基于神经网络的地貌类型自动划分方法研究》一文中研究指出针对我国复杂多变的地貌形态结构特点,深入研究了基于卷积神经网络的基本地貌类型的自动划分方法。从地貌类型的成因与影响地貌类型形成的特征描述因子为基础地貌划分原则,从选定的地形因子的定量化分析和定性描述出发,确定能描述地貌形态特征的选定影响因子,将其与DEM数据一起送入卷积神经网络,学习平原与山地的形态结构特征,得到初选平原与山地特征区。再结合决策表对初选特征区进行筛选,实现对中国平原和山地等基本地貌类型的自动划分。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年26期）
江涛,王新杰[6]（2019）在《基于卷积神经网络的高分二号影像林分类型分类》一文中研究指出【目的】基于遥感影像的林分类型分类在现代林业中是一项重要的应用。本文试图构建一个基于高分二号(GF-2)影像林分类型分类的卷积神经网络(CNN)模型,探索CNN在遥感图像像素级分类这一领域的发展潜力。【方法】以GF-2卫星遥感影像为数据源,利用Tensorflow(一种开源用于机器学习的框架)构建4种不同图像斑块大小(m=5,7,9,11)为输入的CNN,同时以传统的神经网络模型——多层感知器(MLP)为基准,比较不同图像斑块大小下的CNN分类图的分类效果和分类精度。【结果】实验分类结果表明:CNN(m=9)得出最高的分类精确度,总体精度比MLP和CNN(m=5,7,11)分别高出10.91%和6.55%、1.3%、2.54%。分类图的可视化结果也表明CNN(m=9)更好地解决了"椒盐现象"与过度平滑后的边界不确定性问题。【结论】CNN能够在利用高分影像光谱特征的同时充分挖掘影像的空间特征,从而提高分类精度,同时在利用CNN基于遥感影像分类时,根据数据源以及地物的特点选择合适的图像斑块大小作为输入是提高分类精度与分类效果的关键措施。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2019年09期）
蒋光元,罗超,彭形,滕志鹏,毕愉苗[7]（2019）在《经皮穿刺微球囊压迫叁叉神经节治疗不同类型叁叉神经痛疗效观察》一文中研究指出目的探讨经皮穿刺叁叉神经节微球囊压迫术(PBC)治疗叁叉神经痛(TN)的疗效。方法回顾性分析134例采用PBC治疗TN病例资料,其中原发性TN 107例,继发性TN 27例。分析总结术后疗效、并发症与恢复情况。结果术后随访时间20～45个月,平均24个月,原发性TN总体有效率95.3%,无效率4.7%,复发率8.8%;继发性TN总体有效率92.6%,无效率7.4%,复发率12%。结论 PBC术治疗TN临床效果确切,复发较少,是TN有效治疗方法,适应证广,适合不同类型TN。(本文来源于《中国微侵袭神经外科杂志》期刊2019年08期）
王迪[8]（2019）在《深度卷积神经网络在湿地类型信息提取中的应用研究》一文中研究指出高分辨率遥感影像能够详细的描述地面物体的细节信息和复杂程度,与中低分辨率遥感影像相比,其在地物纹理、形状、光谱特征等方面都有更出色的表现,因此被广泛应用于地物分类、地表观测、自然资源动态监测等领域。而针对中低分辨率遥感影像的基于像元的分类方法和浅层机器学习算法无法满足高分辨率遥感影像的分类需求,如何使高分辨率遥感影像的分类效率和精度得到提高,已成为当前研究的热点。随着计算机性能的不断提高与人工智能的深入发展,大批学者已将深度学习方法应用于各个领域。研究表明,深度学习方法能够有效解决海量影像分类判别等前沿问题,为基于深度学习方法对高分辨率遥感影像的分类研究提供了可靠支撑。近年来,深度卷积神经网络作为深度学习模型,在图像识别领域实现了重大突破。其核心思想是利用模型局部感受野、权值共享、池化操作等结合起来,优化网络,使其具有一定程度的平移、缩放、扭曲变形等的不变性。本文基于深度卷积神经网络模型,提取了高分辨率遥感影像的湿地类型信息,更好的表达深度特征,挖掘地物信息。本文主要研究内容包括:(1)研究遥感影像传统监督分类与非监督分类方法;对深度学习方法进行研究,从网络结构、参数设置等方面对深度卷积神经网络进行分析;将传统分类方法与深度卷积神经网络分类方法进行比较分析。(2)以黑龙江公别拉河国家级自然保护区为研究区,基于2018年6月高分二号(GF-2)多光谱遥感影像数据。对湿地类型信息进行面向对象的多尺度分割,对20、30、40、50、100、150六种分割尺度进行比较,确定最佳分割效果。(3)将分割后的湿地类型信息通过深度卷积神经网络模型,构建深度网络结构、调整模型参数,实现自动识别和信息提取。通过对训练集和验证集以外的测试样本进行自动分类,获得较高精度的分类结果,体现了模型对数据特征学习的泛化能力。研究结果表明,深度卷积神经网络作为一种深层结构模型,能更深入的挖掘地物信息,表达深度特征。通过遥感影像多尺度分割结合深度卷积神经网络对影像信息进行自动识别、提取,可以获得更高的分类精度和分类效率。证明了卷积神经网络应用于高分辨率遥感影像分类的可行性和可靠性。(本文来源于《哈尔滨师范大学》期刊2019-06-01）
李政[9]（2019）在《不同神经类型的篮球运动员应激反应特征研究》一文中研究指出篮球运动越来越普及,各种职业联赛的训练方式也到达了顶级水平,在训练方式趋于接近的时候,要想提高运动员的竞技水平,越来越离不开心理训练的较量,心理素质的比拼,在相同竞技环境中,谁的心理素质占据上风,就有很大的潜力来掌控比赛并赢得比赛。神经类型是运动员遴选中不可或缺的一部分,它为选拔一名优质的篮球运动员奠定了基础,不同的篮球运动员在比赛中有不同的位置和任务。应激反应是运动员对比赛过程中所遭遇突发情况而做出的应答性反应,运动员在面对应激源时,大脑机能水平和身体反应素质对外界环境所做出的应付策略。通过本文的研究,明确神经类型和应激对篮球运动员的具体影响,明确不同神经类型的运动员的角色扮演,找出不同神经类型的篮球运动员在面对应激时的应付策略,从而对篮球技术的进一步提高提供帮助。本论题以高校体育学院篮球专选运动员的神经类型和应激反应为研究对象,以高校体育学院篮球专选运动员为观察对象和调查对象,来分析高校体育学院篮球专选运动员的神经类型和应激反应。采用文献资料、心理测量、专家访谈及数据统计的研究方法对测试者进行心理测试及问卷调查。第一步通过《80.8神经类型测试量表》对被试者进行神经类型的测试,通过他们的得分数、错百分率、漏百分率得出被试者的神经类型,第二步通过《运动员临场应激评价方式量表》及《运动员临场应激应付方式量表》得出被试者应激反应及应付方式,第叁步通过对比数据分析不同神经类型的篮球运动员各自的应激反应特征。经数据分析对比,前锋位置的神经类型是1-4型为主,这类篮球运动员为最佳型、灵活型,在遭遇教练批评时,前锋运动员更倾向于情感来应对刺激源,在对手成功时,前锋运动员更倾向于采用进攻——任务来应对应激源。中锋的神经类型以5-6型为主,这类篮球运动员为稳定型,他们的临场应付评价方式中存在差别的是失误以及裁判处罚中,中锋运动员在失误中更倾向于用情感的应付方式来应对应激源,在裁判处罚时,更倾向于进攻——任务的方式来应对应激源。后卫的神经类型以5-6、7-9型为主,在失误情景下,后卫的主要应对方式多是情感,当面临裁判处罚和人群嘈杂的环境中都是倾向于采用进攻——任务的应对方式来面对应激源。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-05-30）
胡威[10]（2019）在《基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别》一文中研究指出随着人工智能、大数据等最新前沿技术大面积落地及推广,近年来以卷积神经网络为基础的深度学习领域一直是科学研究领域的热点。基于深度学习技术在图像检索分类和特征提取融合等方面的优势,本文主要内容以卷积神经网络为基础将其应用于医学图像分割领域并进行分类判别研究,以实现将深度学习技术应用于医学图像数据分析研究。针对医学图像中的细胞尺寸大小不同、形态各异、纹理变化多样等特点,导致难以分割出精准的细胞区域问题,本文提出了一种基于卷积神经网络结合边缘聚类的新算法用于细胞图像分割。(1)首先用染色校正预处理方式提高原始图像样本的色彩对比度,(2)然后利用卷积神经网络得到初步的分割结果,(3)最后通过边缘聚类方式以提升分割结果的连续性和完整性。此外,本文中还利用了深度学习目标检测技术做细胞区域目标检测,也取得了一定的实现效果,更加直观显示细胞图像中有效目标区域,帮助广大医学工作者识别判定,为病理学家提供一些客观的数据参考。实验表明:相较于经典的卷积神经网络、模糊聚类、阈值分割等其他细胞图像分割算法,本文提出的细胞分割方法在分割结果的完整度方面提升了6.15%;较经典的VGG19结构提升了1.17%。在实际临床医学诊断过程中,细胞的尺寸大小通常用作评判细胞生理状态类型好坏的参考依据,在此基础上本文使用了目前较为流行的计算机视觉技术,以此方式获得分割图像中细胞颗粒的基本属性特征,即周长、面积等,并通过支持向量机分类器进行细胞类型判别。另外,本文还结合了现有机器学习中常用方法将细胞颗粒进行分类聚类操作,也得到了一些有效识别分类的效果。(本文来源于《上海师范大学》期刊2019-05-01）
神经类型论文开题报告
（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：
目的:分析针药结合在不同类型面部神经麻痹中的治疗作用并探讨效果差异产生原因。方法:将2016年6月—2018年5月间本院收治的符合研究标准的面部神经麻痹患者纳入研究,共80例。根据面部神经麻痹的类型分为中枢性面部神经麻痹组(即中枢组,27例)和周围性面部神经麻痹组(即周围组,53例),所有患者均采用针药结合进行治疗4周。比较两组的临床疗效,治疗前后肌电图(复合肌肉动作电位波幅和短潜伏期)变化及治疗前、治疗后1周、2周、3周和4周的面神经功能评分。结果:经治疗后,周围组临床总有效率为94. 34%(50/53),中枢组临床总有有效率为77. 78%,两组相比,差异显着,有统计学意义(χ~2=9. 013,P=0. 021)。治疗后第1周开始,周围组研究对象的面神经功能评分开始下降且差异有统计学意义(P <0. 05),而中枢组则是在治疗后第2周开始面神经功能评分开始下降且差异有统计学意义(P <0. 05)。数据结果显示,经治疗后,周围组各时间的神经功能评分均显着低于中枢组,P <0. 05。经治疗4周后,两组患者的CMAP波幅明显升高,R1潜伏期明显降低,P <0. 05。结论:针药结合能够显着缓解面神经麻痹患者临床症状、改善患者面部神经功能,升高CMAP波幅和降低R1潜伏期水平,发挥治疗作用,在周围性面神经麻痹的治疗效果优于中枢性面神经麻痹。
（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。
神经类型论文参考文献
[1].乐艺.基于卷积神经网络的舰船图像类型识别[J].舰船科学技术.2019
[2].姚滔涛,汪敏,陈广贤,余瑾,许能贵.不同类型面部神经麻痹应用针药结合的治疗效果差异和原因探讨[J].辽宁中医杂志.2019
[3].毛振宇,李方利,叶玉明,王朋朋,袁秋实.基于BP神经网络算法的电缆局部放电类型模式识别[J].机电信息.2019
[4].钱力,张樱馨,宋俊秀.基于模糊神经网络的不同资源禀赋类型连片特困地区减贫绩效评价[J].重庆理工大学学报(社会科学).2019
[5].张晶晶,党爽,万晨.基于神经网络的地貌类型自动划分方法研究[J].电脑知识与技术.2019
[6].江涛,王新杰.基于卷积神经网络的高分二号影像林分类型分类[J].北京林业大学学报.2019
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[8].王迪.深度卷积神经网络在湿地类型信息提取中的应用研究[D].哈尔滨师范大学.2019
[9].李政.不同神经类型的篮球运动员应激反应特征研究[D].山东师范大学.2019
[10].胡威.基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别[D].上海师范大学.2019
论文知识图
![视网膜细胞间的缝隙连接[96]](http://image.cnki.net/GetImage.ashx?id=1013020760.nh0011&suffix=.jpg)
