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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

3 篇 学位论文

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 3 篇 控制科学与工程
- 3 篇 计算机科学与技术...
- 3 篇 软件工程
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 材料科学与工程（可...
3 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 理学
- 1 篇 数学
- 1 篇 系统科学

主题

3 篇 分段线性激活函数
1 篇 轻量级卷积神经网...
1 篇 mittag-leffler稳...
1 篇 分数阶
1 篇 太阳能电池片
1 篇 hopfield神经网络
1 篇 微分解卷积
1 篇 稳定性
1 篇 忆阻突触
1 篇 硬件电路实现
1 篇 神经网络
1 篇 墨西哥帽型激活函...
1 篇 忆阻器
1 篇 图像分类
1 篇 多稳定性

机构

1 篇 东南大学
1 篇 沈阳建筑大学
1 篇 常州大学

作者

1 篇 孙宇宁
1 篇 丁首魁
1 篇 刘贤贤

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=分段线性激活函数"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于轻量级卷积神经网络的电池片缺陷识别

基于轻量级卷积神经网络的电池片缺陷识别

引用

作者：孙宇宁沈阳建筑大学

学位级别：硕士

随着全球社会努力向更清洁、更可持续的能源过渡,将太阳能融入主流能源系统变得越来越重要,在追求可持续能源实践的过程中,太阳能的意义不仅在于其环境效益,对经济繁荣和社会进步的影响而言,最大限度地提高太阳能系统的效率和可靠性是... 详细信息

随着全球社会努力向更清洁、更可持续的能源过渡,将太阳能融入主流能源系统变得越来越重要,在追求可持续能源实践的过程中,太阳能的意义不仅在于其环境效益,对经济繁荣和社会进步的影响而言,最大限度地提高太阳能系统的效率和可靠性是至关重要的一步。其中先进的缺陷识别技术在优化生产流程和提高产品质量方面发挥着重要作用,并且具有巨大的影响力。太阳能电池板缺陷识别技术推动了生产流程的持续改进,通过利用人工智能、机器学习和自动视觉检测系统等尖端方法,可以简化缺陷识别,加快缺陷分析,并增强太阳能电池板制造的决策过程。针对太阳能电池板EL(Electroluminescence)图像中缺陷的识别问题,本文提出了一种基于缺陷图像分类的轻量级卷积神经网络算法。仿真实验结果表明,所提出的网络模型方法在太阳能电池片自建数据集的缺陷识别任务中展现出卓越的识别性能,相较于基准方法准确率提高了6.8个百分点,达到了95.8%。通过微分解卷积和分段线性激活函数展现了轻量级卷积神经网络应用的改进潜力,连接更为稀疏和高效的网络架构模型不仅加速了收敛,在一定程度上解决神经元静默问题。为了减少传统通道注意力机制导致的降维所带来的负面影响引入更加灵活的通道注意力机制,这种自适应方法在网络信道之间进行有效的信息交换,促进更好的特征表示和分类精度。在训练阶段,利用双通道样本数据混类增强和标签平滑技术,进一步丰富模型的泛化能力来提高识别精度,通过生成不同的混类增广样本和预测概率的正则化,网络模型在处理不同数据分布和减少预测误差的能力显著增强,这种全面的训练策略不仅增强了模型的鲁棒性,还确保了对未知数据的适应性,有助于在实际应用中更准确地识别缺陷。本文所提出的网络模型与传统方法相比在太阳能电池板缺陷识别方面取得了进步,表现出了优越的性能和鲁棒性,突出了轻量级卷积神经网络在图像识别和分类领域应用的进一步发展潜力,同时本文模型实现了显著的识别准确性和效率,具有一定的应用前景。

关键词：太阳能电池片图像分类轻量级卷积神经网络微分解卷积分段线性激活函数

来源：评论

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基于忆阻的分数阶神经网络的多稳定性分析

基于忆阻的分数阶神经网络的多稳定性分析

引用

作者：刘贤贤东南大学

学位级别：硕士

近年来,关于神经网络多稳定性的研究已涌现出了许多有价值的成果,但这些成果基本上都是基于传统的整数阶神经网络模型。分数阶微分方程具有“记忆”和“遗传”特性,这一典型的特性可以更好地刻画复杂的动力学行为。忆阻是记忆和电阻的简... 详细信息

近年来,关于神经网络多稳定性的研究已涌现出了许多有价值的成果,但这些成果基本上都是基于传统的整数阶神经网络模型。分数阶微分方程具有“记忆”和“遗传”特性,这一典型的特性可以更好地刻画复杂的动力学行为。忆阻是记忆和电阻的简称,是一种能够高度模拟生物神经元突触功能的电子元件。本文利用分数阶微积分理论、压缩映射原理、不动点定理、分数阶线性系统的比较原则和Lyapunov函数等方法分别对分数阶忆阻竞争神经网络和分数阶时滞忆阻Hopfield神经网络的多稳定性进行了研究。全文共分四章,主要内容如下:第一章介绍了忆阻神经网络的研究意义、整数阶神经网络的多稳定性、分数阶忆阻神经网络稳定性的研究意义与现状分析,并在此基础上对本文的主要研究内容和主要创新点进行了阐述。第二章讨论了带有分段线性激活函数的分数阶忆阻竞争神经网络的多个平衡点的共存性及其复杂动力学行为。根据忆阻切换阈值的特性,基于压缩映射原理、Lyapunov函数方法及分数阶微积分理论给出了n维分数阶忆阻竞争神经网络有4~n个平衡点,且其中的3~n个是Mittag-Leffler稳定的。与传统的神经网络相比,平衡点的数目由3~n个增加到了4~n个,稳定平衡点的数目由2~n个增加到了3~n个,即系统的存储容量增大了。最后通过两个数值仿真验证了理论的正确性和有效性。第三章研究了带有墨西哥帽型激活函数的分数阶时滞忆阻Hopfield神经网络的多稳定性。根据墨西哥帽型激活函数的几何特性,基于不动点定理、Lyapunov函数方法、分数阶线性系统的比较原则和分数阶微分方程理论,给出了n维分数阶时滞忆阻Hopfield神经网络有5~n个平衡点,其中3~n个平衡点是局部稳定的充分判据。最后通过数值仿真验证了理论的正确性与有效性。第四章总结了全文的主要研究内容,并对未来的进一步工作进行了展望。

关键词：分数阶忆阻器神经网络分段线性激活函数墨西哥帽型激活函数 Mittag-Leffler稳定性稳定性

来源：评论

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分段线性简化的神经元网络动力学分析与硬件实验研究

分段线性简化的神经元网络动力学分析与硬件实验研究

引用

作者：丁首魁常州大学

学位级别：硕士

神经元的动力学特性是神经系统行为的基础。神经元网络是由生物神经系统抽象而得到的,其动力学效应是人工智能应用的基础。此外,硬件实现是神经元网路应用的硬件承载形式。在神经元网络中,激活函数控制了神经元输入-输出信号的关系,对... 详细信息

神经元的动力学特性是神经系统行为的基础。神经元网络是由生物神经系统抽象而得到的,其动力学效应是人工智能应用的基础。此外,硬件实现是神经元网路应用的硬件承载形式。在神经元网络中,激活函数控制了神经元输入-输出信号的关系,对神经元网络的动力学行为至关重要。然而,一些常用的激活函数存在硬件电路无法实现或实现复杂等问题,大大阻碍了神经元网络的实际应用。为解决这一问题,本文提出了一种简单硬件电路实现的分段线性激活函数(PWL-AF),研究了分段线性简化的神经元网络模型,并在此基础上讨论了考虑忆阻电磁感应下的神经元网络模型动力学效应。首先,以Hopfield神经网络(HNN)为研究对象,构建了分段线性简化的Hopfield神经网络(PWL-HNN)模型。对分段线性激活函数和初始条件相关的动力学行为进行数值仿真,仿真结果表明,分段线性简化的HNN展现出与基于双曲正切激活函数的HNN模型类似的动力学行为。特别地,由于分段线性激活函数中断点电压的存在,研究发现了多达六种共存吸引子的多稳态行为,为基于多稳定性的潜在应用提供了帮助。最后,设计并制作了分段线性激活函数的简单硬件电路,硬件实现了构建的PWL-HNN模型,并开展了硬件实验研究。硬件实验结果与数值仿真结果一致,表明分段线性简化HNN模型的可行性。同时,忆阻可有效模拟神经网络中由神经元膜电位差诱发的电磁感应效应,更加真实地反映神经网络中的电生理环境。在PWL-HNN模型的基础上,构建了忆阻突触耦合的PWL-HNN模型。理论分析结果表明,忆阻PWL-HNN具有五个平衡点,包括一个不稳定鞍焦,两个不稳定鞍点和两个稳定的结点(或焦点)。研究了模型中分段线性激活函数、忆阻耦合强度和初始条件诱发的动力学行为。通过局部吸引盆和相轨图发现,忆阻PWL-HNN模型存在共存混沌、周期极限环和稳定点吸引子的多稳态行为。此外,设计并实现了忆阻PWL-HNN模型的简单硬件电路,实验结果验证了理论分析和数值仿真的正确性。

关键词：分段线性激活函数 Hopfield神经网络忆阻突触多稳定性硬件电路实现

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