本文采用振动诊断法，在对汽车发动机进行结构及其典型故障分析，以及对振动信号的时域、频域及小波包进行深入分析的基础上，针对现场实测的EQ6102汽油型发动机机体表面振动信号与气缸盖固紧螺栓振动信号，提出了该型发动机的故障诊断流程，即对所测振动信号进行相关分析，根据发动机机体振动信号的频率特性，确定出故障气缸;然后对该故障气缸进行时域分析，得出峭度参量是汽油发动机故障的敏感时域参数;接着对该故障信号进行频域分析，由随转速增加的频率图及柴油发动机的典型故障定性分析确定出该发动机的故障类型;最后对该故障信号进行小波包分析，确定该种故障的特征频带。通过上述分析确定的发动机故障敏感参量，可以为神经网络等模式识别提供较为准确的特征参量。 关键词:汽车故障诊断；神经网络；系统仿真

工神经网络训练所包含的运算量随着网络中神经元的数量增多而加大，对于神经元较多的网络训练 很耗时。提高人工神经网络训练速度的一个方法是对训练算法优化以减少计算量。由于人工神经网络训练算法 包含大量的矩阵和向量运算，如果把优化的算法用运行在GPU上的OpenCLC语言实现，则训练速度相比传统 基于CPU计算的实现会提高很多。从硬件的并行计算能力着手，以RPROP算法为例，对其运行在GPU上的 OpenCLC语言实现作一些研究。

神经网络 使用OpenCL模拟人工神经网络。

Neural Networks And Learning Machine(神经网络与学习机)，神经网络经典名著

人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络（不使用角膜和张量流） 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量（

实现基于Python的BP神经网络数据预测模型，压缩包中包含文件如下：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、阈值。

为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D CNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3D CNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3D ShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

蔡氏电路matlab仿真代码对抗性个性化推荐排名 APR通过执行对抗训练来增强成对排名方法BPR。 为了说明其工作原理，此处通过在用户和项的嵌入向量上添加对抗性扰动来实现MF上的APR。 这是我们对该文件的正式实现： 何湘南，何占魁，杜小雨和蔡达生。 2018.推荐的对抗性个性化排名，在SIGIR'18的会议记录中。 （通讯作者：） 如果您使用这些代码，请引用我们的论文。 谢谢！ 环境 Python 2.7 TensorFlow> = r1.0 脾气暴躁> = 1.12 PS。 供您参考，我们的服务器环境为2.20 GHz和64 GiB内存的Intel Xeon CPU E5-2630。 我们建议您的可用内存大于16 GiB，以重现我们的实验。 快速开始 演示：APR的效果 该命令通过在第40个数据集yelp （--adv_epoch）中为预训练的MF模型（--restore）添加对抗性扰动来显示APR的效果。 加载预训练模型后，前40个时期为正常MF-BPR，然后进行对抗训练APR。 python AMF.py --dataset yelp --adv_epoch 40 --epoc

《精通MATLAB神经网络》由MATLAB入门篇、神经网络提高篇和神经网络综合实战篇3篇组成。MATLAB入门篇主要介绍MATLAB软件、基本运算、图形绘制、程序设计和Simulink仿真；神经网络提高篇讲述神经网络的主要内容，包括神经网络工具箱和GUI工具，以及感知器、线性、BP、径向基、自组织、反馈等各种不同的神经网络，讲述各种神经网络的性能分析与直观的图形结果，使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点，从而达到理解和应用神经网络的目的。