基于卷积神经网络的楼梯识别顾昊;曲毅【摘 要】深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一.运用卷积神经网络对大量楼梯图片进行网络训练,使机器人在识别楼梯或类似障碍物时能自主攀爬.采用当前主流深度学习框架Caffe,使用卷积神经网络AlexNet和ResNet对楼梯图片集进行训练和测试.实验得出,ResNet的识别准确率为96.5％,Al...

基于深度学习的网络威胁情报分析随着互联网和物联网的不断发展，网络安全问题也越来越突出。各种网络攻击和威胁不断涌现，如何及时、准确地识别、预测和防范网络威胁，成为了互联网时代的关键课题。这就需要利用基于深度学习的网络威胁情报分析技术，对网络威胁进行分析和预测，发现和阻拦黑客的攻击，保护企业和个人的安全。一、深度学习的应用未识别的网络深度学习是机器学习的一种分支，它使用一系列算法模拟人脑神经系统的工作...

贝叶斯网络在模式识别中的应用随着科技不断发展，模式识别技术已经成为人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于自然语言处理、图像识别、信号处理等方面。模式识别的目的是通过对数据的学习和分析，寻出数据中的规律和潜在关系，为后续的预测和决策提供有力支持。其中，贝叶斯网络作为一种强大的工具，正在被越来越多的研究者所关注和采用。未识别的网络一、了解贝叶斯网络的原理贝叶斯网络是一种基于概率模型的图结构，用于描述...

基于卷积神经网络的番茄病害识别研究摘要：番茄是一种常见的蔬菜，但常常容易受到各种病害的威胁，这不仅会造成经济上的损失，还会影响人们的健康和生计。传统的繁琐的番茄病害识别方法已经无法满足人们的需求，因此，基于卷积神经网络的番茄病害识别成为了当前研究热点之一。本论文主要介绍了基于卷积神经网络的番茄病害识别的研究。首先，对卷积神经网络进行了介绍，并对建立模型的方法进行了详细介绍。随后，针对不同类型的番茄...

流量识别的LSTM网络模型构建与优化随着互联网的不断发展，网络流量的规模和复杂性也在快速增长。为了解决这一问题，流量识别技术应运而生。它可以对网络流量进行有效分类和识别，从而提高网络安全、网络管理和性能优化等方面的效果。本文将介绍一种基于LSTM（长短期记忆）网络的流量识别模型，并对其进行优化，提高准确性和效率。1. LSTM网络模型简介LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，在处理序列数据时...

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于卷积神经网络的古文字识别系统设计与实现陈盈祾，潘玉霞（三亚学院信息与智能工程学院，海南三亚572000）摘要：古文字作为中国上下五千年以来的使用文字，记录了我国从古至今的文化发展历史，对于我国的历史文化研究具有十分重要的作用。对古文字的识别能够将那些珍贵的文献材料转换为电子文档，便于这些珍贵文献材料的保存和传播。该文将深度学习中经典的卷积神经网络技术应用...

基于BP神经网络地图符号的识别在数字化的时代，地图符号辨识成为了一个重要的研究领域。随着人们对地图信息需求的增加，对地图符号的自动识别得到了广泛的关注。近些年来，基于BP神经网络的地图符号识别成为了研究的热点，其准确率和实时性得到了较好的保证。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于诸多领域的问题求解中。它通过不断调整神经元之间的权值，使得输出与实际值的误差最小化。在地图符号识别中，B...

物联网环境下的流量识别及防护技术研究随着物联网技术的快速发展，各种智能设备和传感器的普及，人与人、人与事物之间的互联越来越紧密。这些设备和传感器产生的数据流量也愈发庞大，其中既有正常的信息流量，也有恶意的攻击流量。对于网络安全而言，流量识别和防护是其中非常重要的一环。流量识别技术的意义就在于，能够对网络传输的数据流量进行智能化的识别和分析，对真正的恶意流量进行及时的拦截和处理，而对于正常流量的传输...

基于卷积神经网络的异常检测技术研究随着互联网技术的不断发展，人们使用网络日益频繁，而网络中的异常行为也随之增加，如网络入侵、数据篡改、黑客攻击等等。这些异常行为不仅会影响企业的业务运行，也会危及个人隐私和安全。因此，如何及时发现和阻止这些异常行为成为了信息安全领域面临的重要问题。而基于卷积神经网络的异常检测技术作为一种新型技术，备受关注。一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional...

基于神经网络的无人机图像识别研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，无人机图像识别技术得到了大力发展。利用无人机拍摄的图像数据，可以通过计算机视觉和深度学习的技术手段，实现对特定目标的高效自动检测、定位和识别。这种技术既可以应用于公共安全领域、军事侦查领域，也可以用于人类生活领域，让无人机成为了一种具有广泛应用前景的智能化工具。本文将以神经网络为基础，探讨无人机图像识别的相关研究及其发展方向。一、...

基于神经网络的产品突破性创新机遇识别作者：马德荣 曹国忠 杨雯丹来源：《河北工业科技》2022年第04期        摘 要：為了帮助企业在进行技术研发之前识别出最有潜力的技术，提高产品突破性创新的成功概率，提出了一种在模糊前端阶段进行突破性创新机遇识别的定量方法。首先，通过文献研究，确定产品突破性创新的路径特征，并提取产品突破性创新的相关影响因素，通过建...

基于神经网络的OCR文字识别技术研究随着科技的不断进步，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术也在逐步提升。OCR技术是将印刷体或手写体文字转换为可编辑文本或机器可读的格式，使得计算机可以对其进行分析和处理。基于OCR技术，越来越多的移动设备已经支持将图像上的文字转换成文本，比如扫描全球乱码小说或者收据都能实现文本化。近年来，神经网络技术的发展对于O...

基于深度卷积神经网络的目标识别技术随着人工智能技术的飞速发展，深度学习越来越受到人们的关注。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的神经网络模型，已经在图像处理、语音识别、自然语言分析等领域取得了很好的效果，应用广泛。本文主要探讨基于深度卷积神经网络的目标识别技术。1. 卷积神经网络简介CNN是一种前馈神经网络，常用于图像和视频处理。该算...

基于CNN算法的车辆识别技术研究近年来，随着计算机技术的不断发展和深度学习算法的广泛应用，基于CNN算法的车辆识别技术逐渐成为了研究热点。一、 车辆识别技术的概述车辆识别技术可以通过分析车辆特征，从而对车辆进行识别。它主要可以应用在智能交通系统、公安系统等领域，实现车辆追踪、车辆管理等功能。 传统的车辆识别技术主要依靠图像处理算法，但是在汽车较大、形态多变的情况下，精准地识别汽车变得较为困难。这时...

基于多层神经网络的图像识别方法研究随着计算机技术和人工智能的不断发展，图像识别技术也得到了极大的发展。在现代生活中，我们经常会遇到各种各样的图像识别问题，例如自动驾驶车辆的无人驾驶技术、人脸识别技术、疾病诊断技术等等。而基于多层神经网络的图像识别方法也成为了最为广泛应用的一种图像识别技术之一。一、多层神经网络的基本原理首先，我们需要了解多层神经网络的基本原理。多层神经网络是一种类似于人类神经系统的...

基于深度学习的网络垃圾邮件识别技术研究随着互联网的发展，网络垃圾邮件也越来越多，用户日常收到的邮件中会包含大量的垃圾邮件，影响了用户的工作效率，甚至威胁了用户的安全。为了减轻用户的不安和烦恼，网络垃圾邮件识别技术已成为目前研究的热点之一。本文将介绍基于深度学习的网络垃圾邮件识别技术的研究。一、深度学习技术深度学习技术起源于神经网络技术，是一种基于人类大脑神经元工作原理的人工神经网络，其处理方式的本...

基于卷积神经网络的花卉识别算法研究近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像识别领域取得了许多惊人的成果。其中，基于CNN的花卉识别算法，尤其备受关注。本文将深入探讨这一领域的研究现状，以及未来的发展方向。一、基础知识在开始讨论之前，有必要先了解一些基础知识。首先，卷积神经网络是一种深度学习算法，它的主要特点是具有多层神经元，前一层的输出作为后一...

基于卷积神经网络的表面肌电信号手势识别罗利梦，许芷毓，谢晓辉，李磊（西南民族大学，成都610225）摘要：在当前科学技术快速发展的大背景下，通过应用卷积神经网络原理，能够将表面肌电信号的手势通过一维多通道的方式识别出来，避免在前期采用复杂的方法对表面信号进行预处理以及对信息采用手工提取方法所花费的时间。基于此，以右手为活动手，分析了握拳、向左、向右以及展拳4种手势时的表面肌电信号。将不同手势的肌电...

基于神经网络的图像识别技术及其应用图像识别技术是一种基于图像分析的技术，通过计算机对数字图像进行处理，得出图像中的基本信息，并将其转化为机器可以理解的数据。随着人工智能技术的发展，图像识别技术得到了广泛的应用。其中，基于神经网络的图像识别技术是一种较为先进的技术，具有很高的精度和灵敏度。一、神经网络的基本概念神经网络是一种基于生物神经元行为研究的计算机科学模型，它能够模仿人脑中神经元之间的...

• 100•昆虫的有效识别是农林业病虫害防治的必要环节，也是研究和维护生态环境的重要前提。蜻蜓是一种理想型环境指示昆虫，蜻蜓的识别研究在环境检测和保护方面有着重要的现实意义。本文使用收集的处于生态环境中的蜻蜓数据集，采用多模态深度学习网络模型设计思路，构建了以SqueezeNet 为主干分类网络的蜻蜓识别系统，识别准确率高于传统手工设计特征的算法，并且避免了传统算法只能识别标本图片的局限性。昆虫的...

关于模式识别的一些认识模式识别的概念和认识什么是模式呢？广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。但模式所指的不是事物本身，而是我们从事物获取的信息。因此模式往往表现为具有时间或空间分布的信息。人们在观察各种事物的时候，一般是从一些具体的个别事物或者很小一部分开始的，然后经过长期的积累。随着对观察到的事物或者现象的数量不断增加，就开始在人的大脑...

基于卷积神经网络的交通标志识别技术近年来，随着计算机视觉技术的发展，基于卷积神经网络的交通标志识别技术已经逐渐成为了研究热点。在实际应用中，交通标志识别技术可以用于自动驾驶、智能交通、安防等领域，极大地方便了社会交通管理和智能化系统的应用。一、基础概念卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习的算法，是由Yann Lecun等人于1998年提...

基于网络流量的异常检测与分析随着互联网技术的不断发展，网络已成为人们生活和工作中不可缺少的一部分。伴随着网络规模的不断扩大，网络中的异常情况也越来越多。为了保证网络的安全性和稳定性，网络异常检测与分析成为了当今互联网领域中的热门话题。未识别的网络网络流量是指在网络中传输的各种数据、信号和信息的总量。网络流量是网络异常检测和分析的重要基础，因此对网络流量的分析和处理是网络异常检测和分析的关键。目前，...

基于神经网络的垃圾分类识别系统随着全球环保意识的提高，垃圾分类成为了人们关注的热点话题。而在实践中，由于垃圾分类的复杂度和人工操作的繁琐性，很多人难以正确分类处理垃圾，从而影响环境和自身健康。因此，开发一种快速、高效的垃圾分类识别系统变得非常必要。随着人工智能技术的日益成熟，基于神经网络的垃圾分类识别系统应运而生。一、神经网络技术神经网络是一种广泛应用于机器学习和深度学习领域的人工智能技术。它的工...

基于Transformer的网络异常检测系统 基于Transformer的网络异常检测系统随着互联网的快速发展和普及，网络异常和安全威胁日益增多，传统的网络异常检测方法已经无法满足日益复杂的网络环境和攻击手段。而基于深度学习的异常检测方法逐渐成为研究热点。本文将介绍基于Transformer的网络异常检测系统的设计和实现。一、绪论网络异常检测是指通过对网络数据进行监测和分析，从中发现和识别出网络中...

基于数据分析与可视化的网络异常检测实例分析一、引言随着互联网的快速发展和普及，网络异常现象的出现成为了一个非常严重的问题。网络异常会导致系统的崩溃、数据丢失以及用户无法正常访问等一系列的问题。因此，对于网络异常的及时检测和处理变得尤为重要。本文将以一个具体实例为基础，利用数据分析和可视化的方法来进行网络异常检测的分析。二、背景介绍网络异常指的是在网络系统中出现的与正常行为模式不符的事件或情况。这些...

基于大数据的网络流量分析与异常检测研究随着互联网的普及及网络技术的飞速发展，网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。随之而来的是网络攻击、网络病毒和黑客等网络安全威胁。在现代社会中，网络安全已经成为非常重要的问题。在互联网的爆炸式增长过程中，大量的网络数据也增加了网络安全威胁的风险。对于大型网络系统，如何有效地进行网络流量分析和异常检测已经成为了关键的技术问题。在基于大数据的网络流量分析和异常检测...

情感在人们的日常生活中起着至关重要的作用。目前，情感识别的研究对象有文本、语音、脑电以及其他的生理信号等。情感识别已经成为人工智能、计算机科学和医疗健康等领域的研究重点。早期的情感识别主要是基于面部表情或者语音来进行识别，后来有基于心率、肌电、呼吸等外围生理信号进行情感识别。与上述的方式相比，脑电（Electroencephalogram，EEG）信号作为中枢神经生理信号，其不会因为人们的主观因素...

9网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software EngineeringIPv6是国际通用的互联网工程IETF 设计的互联网协议。而随着互联网的应用越来越广，上一代IPv4互联网协议已经无法适应当今时代的发展和人们对互联网的应用需求，因此IPv6互联网协议应运而生。而随着IPv6...

改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法张利，邱存月，张凯鑫，张大波+，罗浩辽宁大学信息学院，沈阳110036+通信作者E-mail:*************** 摘要：针对传统卷积神经网络（CNN ）为获得高准确率不断堆叠卷积层、池化层致使模型结构复杂、训练时间长且数据处理方式单一的问题，提出改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法。首先，对原始振动数据进行小波降噪和小波包降噪两种数据处...