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针对露天矿燃油消耗问题,利用粒子群优化算法对BP网络的权值和偏置进行优化,建立了基于粒子群优化BP神经网络的露天矿卡车油耗量预测网络模型.该方法使用由PSO优化的BP模型来拟合影响露天矿卡车油耗众多因素与油耗值之间的复杂关系.仿真结果表明:模型具有预测精度高、稳定性好等特点,适用于露天矿卡车油耗的预测,在露天矿燃油消耗预测中具一定的实用价值.

专门针对视觉，我们创建了一个名为torchvision的包，其中包含用于常见数据集（例如 Imagenet，CIFAR10，MNIST 等）的数据加载器，以及用于图像（即torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader）的数据转换器。 在本教程中，我们将使用 CIFAR10 数据集。 它具有以下类别：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”。 CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，即尺寸为32x32像素的 3 通道彩色图像。 classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')