主要创新点 提出了LaNet网络模型 继承了LeNet-5的参数共享、局部链接的特点。充分使用了AlexNet的Relu激活函数，和 dropout层

毕业论文中期汇报 答辩人：王 刚 指导老师：宫元九 教授

乳腺癌的抗癌药物是一个研究热点，ERα被认为是治疗乳腺癌的一个重要候选药物。本文基于抗癌药物筛选的热点问题，对候选药物化合物的多种分子标识符特征与其生物活性、ADMET性质之间的关系建立了数学模型，使用了线性回归、机器学习、神经网络、支持向量机、多目标优化等方法对化合物的生物数据进行了处理、预测、分类和参数值最优化，对候选药物化合物的选择提供了数据参考和可行思路。

使用 ResNet 对 Cifar10 进行学习训练，整个过程，包括数据集的处理，loss 计算，以及准确度计算，数据保存

行业分类-电信-一种基于模糊神经网路的供浆系统流量控制方法.rar

【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6)LSTM建模； 7)模型评估； 8)临床应用。

目前，由于PID结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统，常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究基于BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法，依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 关键词：主汽温，PID，BP神经网络，MATLAB仿真

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是对人类大脑系统特性的一种描述。简单地讲，它是一种数学模型，可以用电子线路来实现，用计算机程序来模拟，是人工智能的一种方法。神经网络通过对大量历史数据的计算来建立分类和预测模型。

CNN Explainer 是一个交互式可视化系统，旨在帮助非专业人士学习卷积神经网络(CNNs)。这个解释器展示了一个 10 层的神经网络，包含卷积层、激活函数、池化层等多个 CNN 初学者无论如何也绕不开的概念。

Neural Methods for Point-wise Dependency Estimation