蜀瑞創(chuàng)新為大家科普:開關(guān)柜后臺軟件-專家診斷系統(tǒng)是一種基于先進技術(shù)的智能化監(jiān)測與診斷平臺,旨在通過實時數(shù)據(jù)采集、分析和人工智能算法,對開關(guān)柜
發(fā)表于 04-14 14:28
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多層。 每一層都由若干個神經(jīng)元構(gòu)成,神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。信號在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) :
發(fā)表于 02-12 15:53
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隨著汽車電控系統(tǒng)復(fù)雜度及消費者對于汽車售后服務(wù)水平要求的提升,診斷系統(tǒng)開發(fā)在整車開發(fā)中的重要度日益突出。經(jīng)過多年的實踐,經(jīng)緯恒潤積累了豐富的經(jīng)驗,業(yè)務(wù)涵蓋診斷協(xié)議及功能定義、
發(fā)表于 12-18 16:30
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蜀瑞創(chuàng)新智能開關(guān)專家診斷系統(tǒng)能夠?qū)﹂_關(guān)設(shè)備進行實時數(shù)據(jù)采集及歷史數(shù)據(jù)的讀取,并對采集數(shù)據(jù)進行處理分析,解析開關(guān)設(shè)備的運行狀態(tài),包括對機械特性分析、機械壽命預(yù)測、燃弧時間分析、斷路器壽命預(yù)測、對開關(guān)設(shè)備故障
發(fā)表于 07-24 11:37
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識方法,它具有以下特點: 非線性映射能力 :神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理非線性問題,可以很好地擬合復(fù)雜的非線性系統(tǒng)
發(fā)表于 07-11 11:12
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關(guān)系與區(qū)別,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來發(fā)展等多個方面,詳細(xì)闡述BP
發(fā)表于 07-10 15:20
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RNN(Recurrent Neural Network)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理序列數(shù)據(jù),具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)
發(fā)表于 07-05 09:52
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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)實際上是同一個概念,只是不同的翻譯方式
發(fā)表于 07-04 14:54
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結(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用場景等方面都存在一定的差異。以下是對這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)比較: 基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個神經(jīng)元之間
發(fā)表于 07-04 09:49
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反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network,簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)
發(fā)表于 07-03 11:00
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù),可以用于建模和預(yù)測變量之間的關(guān)系。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦啟發(fā)的計算模型,由大量的節(jié)點(神經(jīng)元)組成,這些節(jié)點
發(fā)表于 07-03 10:23
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,簡稱DNN)則是指具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)。那么,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否屬于DNN呢?
發(fā)表于 07-03 10:18
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Network)有相似之處,但它們之間還是存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。 一、引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計算模型,它由大量的神經(jīng)元(或稱為節(jié)點)組成,這些神經(jīng)元
發(fā)表于 07-03 10:14
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結(jié)構(gòu)、原理、應(yīng)用場景等方面都存在一定的差異。以下是對這兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較: 基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每個神經(jīng)元之間
發(fā)表于 07-03 10:12
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Networks,簡稱BPNN)是兩種
發(fā)表于 07-02 14:24
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