机器学习基础 人工神经网络基础入门知识介绍 人工神经网络概述 共61页.ppt

人工智能-超声检测系统中信号降噪算法与缺陷的人工神经网络识别方法的研究与实现.pdf

人工智能-船舶柴油发电机转速人工神经网络自适应控制.pdf

人工智能-船舶发电机励磁系统人工神经网络控制研究.pdf

人工智能-单神经元和多层前向人工神经网络的研究与应用.pdf

人工智能-地区宏观经济预测中的人工神经网络模型与方法研究.pdf

人工智能-地铁遂道抗震设计和人工神经网络.pdf

：色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网 络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM 02的预测，包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预 测(从色貌属性参数到色度参数)，应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输 出色貌属性参数空间不是均匀的，对于网络预测精度用特殊方法评估，而对于逆向模型则可直接利用 B色差公式评 价。测试的结果表明：用神经网络对CIECAM 02模型的预测达到了较高的精度

电能 使用人工神经网络预测联合循环发电厂的电能输出（EP）。 特征包括每小时平均环境变量温度（T），环境压力（AP），相对湿度（RH）和排气真空（V），以预测工厂的每小时净电能输出（EP）。特征包括每小时平均周围环境变量-温度（T）在1.81°C和37.11°C的范围内-环境压力（AP）在992.89-1033.30毫巴的范围内-相对湿度（RH）在25.56％至100.16％的范围内-排气真空度（V ）在25.36-81.56 cm Hg的范围内-每小时净电能输出（EP）420.26-495.76 MW

掀起Keras的盖头来。虽然之前很多深度学习的课程种都有提到过Keras，但是Keras作为单独的一个项目进行全面的高阶教学，应该还是第一次。Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果。 视频大小：4.6G