人工智能之从零理解人工神经网络
人工智能之从零理解人工神经网络 引 人工智能并非是一个新型的词汇，从十九世纪五十年代开始，人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善，人工智能的发展并不顺利。直到九十年代发展出了基于统计学的数学工具，人工智能才得到飞速的发展。 人工智能既是为机器增加人的智能能力，最直观的想法是研究人脑的运行机制，之后构建出一套网络系统来模拟人脑的工作原理来进行学习和工作。人工...
【经济调度】基于多目标宇宙优化算法优化人工神经网络环境经济调度研究（Matlab代码实现）
1 概述基于多目标宇宙优化算法（Multi-Objective Universe Optimization Algorithm, MOUA）优化人工神经网络环境经济调度是一种用于解决环境经济调度问题的研究方法。它结合了多目标优化和人工神经网络技术，旨在寻找一组最优解来平衡经济效益和环境影响。环境经济调度是指在环境保护和经济效益之间进行权衡和调整，以实现可持续发展的目标。在这个问题中，我们需要考虑....
【FFNN负荷预测】基于人工神经网络的空压机负荷预测（Matlab代码实现）
1 概述摘要：空气压缩机系统约占美国和欧盟工业用电量的10%。由于许多研究已经证明了使用人工神经网络进行空压机性能预测的有效性，因此仍然需要预测空压机的电气负荷曲线。本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线，这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。采用两层前馈神经网络和长短期记忆两种人工神经网络对空压机的电气负荷进行预测。对具有三种不同控制机构的压缩....
基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测研究（Matlab代码实现）
1 概述本文为能源消耗的时间序列预测，在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。对于基于Kaggle训练集预测能源消耗的时间序列预测，从以下研究：1. 数据探索与可视化：首先，探索和分析你的训练集数据。了解数据的特征、分布和关系，并使用适当的可视化技术来揭示其中的模式和趋势。2. 数据预处理：对数据进行预处理，以便于模型的训练和预测。这可能包括处理....
基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别（Matlab代码实现）
1 概述伪造语音识别是当前智能语音技术研究的一个重要研究领域，是集信息安全、语音学、人工智能等跨学科交叉的应用性研究方向。当前社会新型犯罪中电信诈骗案件频发，急需一种能够自动有效区分语音真伪的方法。本文结合提出的最大稠密卷积神经网络(Max Dense Convolution Neural Network,MDCN)和频谱注意力模块(Spec-Attention Block)，实现了噪声环境的准....
基于人工神经网络的空压机负荷预测（Matlab代码实现）
1 概述本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线，这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。使用两层前馈神经网络和长短期记忆两个人工神经网络来预测空压机的电气负荷。2 运行结果2.1 算例12.2 算例22.3 算例3部分代码：close all clear all % load data load('data/ac1Data.mat') % assi....
采用多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测（Matlab代码实现）
1 概述该项目为能源消耗的时间序列预测，在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。2 运行结果 3 参考文献[1]程静,郑定成,吴继权.基于时间序列ARMA模型的广东省能源需求预测[J].能源工程,2010(01):1-5.DOI:10.16189/j.cnki.nygc.2010.01.012.4 Matlab代码seed = 52 ....
基于人工神经网络的车牌识别系统的研究（Matlab代码实现）
1 概述车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一,受到越来越多人们的关注。 本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究,设计了一个完整的车牌识别系统,并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。 在车牌的定位部分,本文采用的是基于颜色特征和纹理特征的车牌定位方法。该方法首先将彩色图片从RGB空间转换到HIS空间,利用蓝底白字车牌中蓝色的色度....
比量子化学方法快六个数量级，一种基于绝热状态的绝热人工神经网络方法，可加速对偶氮苯衍生物及此类分子的模拟
光诱导化学过程在自然界中无处不在，并具有广泛的技术应用。例如，光异构化可以使具有光可切换支架的药物被光激活。原则上，具有所需光物理特性（如高异构化量子产率）的光开关，可以通过反应模拟的虚拟筛选来识别。然而在实践中，这些模拟很少用于筛选，因为它们需要数百条轨迹和昂贵的量子化学方法来解释非绝热激发态效应。在这里，哈佛大学与麻省理工学院的研究人员，开发了一种基于绝热状态的绝热人工神经网络（DANN），....
基于Transformer的人工神经网络，将有机结构的图像转换为分子结构
人类正在进入人工智能时代。化学也将被现代的深度学习方法所改变，这需要大量定性数据来进行神经网络训练。好消息是，化学数据「很好保存」。即使某种化合物最初是在 100 年前合成的，关于其结构、性质和合成方式的信息仍然与今天相关。 坏消息是，没有公认的标准方法来呈现化学公式。化学家通常使用许多技巧以简写符号的方式来表示熟悉的化学基团。但化学家的个人习惯不同，惯例也会改变。对于计算机算法来说，这项任务似....
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