简介：摘要：互联网信息技术快速发展，经过多年技术研究以及技术创新之后，已经诞生出了独具特色的互联网信息技术以及相关人工智能识别技术，在人工智能技术进一步创新的过程中，也需要应用到各类算法功能。在此基础之上，便诞生了神经网络算法，合理应用神经网络算法可以帮助相关技术操作人员以及工作人员正确使用人工智能识别技术以及相关数据分析技术，同时，也可以逐步优化人工智能技术的主要使用流程。因此，笔者将在文章以下内容中，结合神经网络算法的实际应用要求，着重探索人工智能识别技术之中应用神经网络算法的重要途径与方法。

简介：行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性的问题,不同的摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人的图像差异较大.文章提出一种DGD（DomainGuidedDropout）卷积神经网络（CNN）与样本相对距离结合的行人重识别算法：首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域的数据中具有一般性及鲁棒性的特征;其次,通过计算各个特征样本之间的相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性的特征;最后,比较筛选出的特征间的欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

简介：摘要：众所周知，我国目前处于一个重要信息化和智能化背景之下，各种智能技术已经在各个领域内进行运用，并且随着时间的推移，这些智能技术均起到了很好的效果和作用，人脸识别技术正是其中之一。在现代社会发展过程中，人脸识别系统和算法已经在信息验证、人物信息识别等等方面进行运用，而且现代国内的电子商务和网络银行开始广泛进行运用，因此人脸识别算法无论是在当前还是未来的发展进程中，均具有很好的发展和应用前景，因此，在后续的发展过程中，需要重视人脸识别技术的发展。在本文中主要介绍一种基于RBF神经网络的人脸识别算法，其主要目的在于促进国内人脸识别水平得到对应的提升。

简介：摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。

简介：随着计算机处理能力的快速提高，彩色图像处理受到人们越来越多的关注。针对现有纹理识别算法计算速度慢，识别精度低等问题，本文提出了一种将颜色信息融人到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别。首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型，用小波变换（wT）进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征，然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别。本文对不同的自然纹理图像进行了实验，并将实验结果与文献”0做了比较。实验结果证明，本文方法的识别效果明显优于文献。

简介：结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点[1～5].本文主要研究了小波神经网络在路面破损识别中的应用,并与传统的BP神经网络作了对比.试验结果表明,在相同的训练样本情况下,小波神经网络的精度高于BP神经网络.为开发更为高效的路面破损自动检测系统提供新的思路.

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。

简介：摘要：随着近年来深度学习的迅速发展，不同的深度学习算法在各个领域取得了重大突破，其中卷积神经网络的“权值共享”的概念，使得大规模的网络训练变得简单，所以在图像识别领域中应用的十分广泛。本文首先介绍人像采集和图像预处理，接着利用经典卷积神经网络模型为人脸识别建模，然后评估模型性能，最后利用训练好的模型，并设置人像概率阈值，识别结果。

简介：摘要 手写数字识别技术在近年来的应用逐渐广泛，人们对手写数字识别技术的要求也逐渐增高。卷积神经网络模型由于其良好的功能越来越广地被应用与手写数字识别领域，识别精度也在逐渐提高。本文首先针对卷积神经网络的构成结构进行简单的叙述，之后针对卷积神经网络技术在手写数字识别领域中各种形式的优化与其应用进行综述，最后分析了目前手写数字识别技术的主要优点以及还存在的不足，并进一步展望未来的研究发展方向。

简介：摘要本文针对人工缺陷识别的缺点，提出了基于深度学习的输电设备缺陷识别方法，使用卷积神经网络进行图片的特征提取，避免了前期复杂繁琐的图片预处理，与此同时选用了ImageNet作为分类器进行缺陷判断。该方法经过实验验证，对常见的设备缺陷有较高的识别率，提高了输电线路巡检的自动化水平，降低了人工的劳动强度，便于快速准确的发现输电线路缺陷。

简介：摘要：近些年，随着社会发展，我国的科学技术水平不断进步，促进了信息网络时代到来。在电力生产企业中，数据系统已经被广泛应用，其中计量自动化系统就在电网企业中被广泛应用，而且也越加成熟。目前，在互联网安全中，验证码是安全措施中的第一道屏障。通过验证码识别技术，可以实现系统的自动登录，从而为系统数据的读取和存储提高智能化技术手段。本文主要讲述了，基于卷积神经网络的验证码识别技术在计量自动化系统中的应用。

简介：摘要：随着自动驾驶技术的发展，红绿灯识别成为了关键的技术之一。本文提出了一种基于神经网络的红绿灯识别方法，该方法采用卷积神经网络和循环神经网络结合的方式对红绿灯进行分类。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地识别不同场景下的红绿灯，准确率可以达到90%以上。

简介：摘要：为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程，文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络( CNN) 。首先，对人脸表情图像进行归一化预处理，并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后，采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后，采用 Softmax 分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器( GPU) 在 CK + 人脸表情数据库上进行了实验，结果表明了 CNN 用于人脸表情识别的性能和泛化能力。

简介：本文介绍神经网络的特点以及近年来有关神经网络与混沌理论、模糊计算和遗传算法等相结合的混合神经网络研究的动态,神经网络、模糊集理论和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物信息处理模式以获得智能信息处理功能的理论,并确定混沌---神经网络模型具有混沌解的参数空间

简介：针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。

简介：人工神经网络技术现已成为近年来的热点研究领域，由于神经网络具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、高的鲁棒性、联想记忆功能和推理意识功能等，能够实现目前基于计算理论层次上的模式识别理论所无法完成的模式信息处理工作。本文介绍了采用人工神经网络进行模式识别的方法，并给出了应用实例。

简介：人工神经网络是基于对人脑神经结构模拟而设计的一种数学计算方法,它是用一定量的神经元互联形成的一种计算结构,具有学习、记忆和计算等功能,及非线性和自适应的特点。在数据处理、模式识别、推断预测等方面具有明显优势,这是传统数学方法所不及的。[1]也正是这样的特点神经网络被广泛应用于工程问题的处理,本文基于矿山巷道围岩稳定性判别的工程背景,通过Matlab软件采用神经网络的方法对巷道围岩稳定性的类别进行判断。

简介：摘要:道路交通标志识别（TSR）系统是智能车辆的重要组成部分，它在车辆行驶过程中对出现的交通标志信息进行采集和识别，可及时地向驾驶员做出指示或警告，或者直接控制车辆的操作，以保持交通通畅和预防事故的发生。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别算法已经成为了许多领域的关键技术。神经网络作为一种强大的模式识别工具，在图像识别任务中发挥着重要作用。随着神经网络模型的不断扩展和复杂化，算法的性能优化成为了一个紧迫的问题。本研究旨在对基于神经网络的图像识别算法进行优化研究，以提高其准确率和效率。介绍神经网络在图像识别中的基本原理和应用场景。将深入探讨当前常用的图像识别神经网络模型，将重点关注神经网络算法优化的方法与技术，损失函数的设计、正则化技术和参数优化等。

简介：摘要：针对深度学习下的图像识别技术，分析图像识别和卷积神经网络的工作原理。通过了对AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet卷积模型的学习，总结了三种算法模型的各自特点，实现了深度学习环境的搭建，最后进行实验对比三个模型的分类准确率和训练效率，为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。