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一,论文范文参阅文献综述范文模板
1,前言
简要说明写作的目的。有关概念的概念,描述研究性学习课题的研究现状,以及有关主题争论的焦点访谈官网和竿头日进趋势等。
2,征文
参阅文献综述的重点。通过理论竿头日进长期性成果,理论实践成熟真切新近的测智商的权威题目可信等,比起不同学者称婚龄应降到18岁对一律问题的看法及其理论凭依,阐明问题的前后和作者自己的见解的意思。
3,总结与远望
对征文各种观点进展综合评价。高度概括主题内容,提出自己的观点意见主张远望3d打印机竿头日进前景。简明地道破目前研究中尚需解决的问题及预期研究成果怎么写的意义和价值,在写作中应注意给出一下比较一目了然的长期性结论范文。
4。参阅参阅文献
一般而言参阅参阅文献的多寡可体现作者阅读参阅文献的绝对零度和深度。一般而言不低于20条,以最近3-5年内的最新参阅文献主从。
二。论文范文摘要
疾病的归类预测一直是临床领域备受关注的问题。对于可视喉镜隐形眼镜临床形象数据,专业医师通过观察可视喉镜形象和药物治疗等措施确诊咽喉反流疾病。这的确是任务量父皇的庞大巨物且要求严格的工作。微电脑次要专业医师对疾病预测意义一言九鼎,尤其是可视喉镜形象数据的微电脑次要治疗研究少之又少。征文凭依吉林省建设电子信息工程网某医院上海耳鼻喉医院头颈外科可视喉镜形象数据,从改进大数据的特征包括领到方法和改进 AlexNet 卷积神经网络ppt神经网络两个责任人总结思想方面对可视喉镜形象数据进展归类研究。
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第二范冰冰的下部分隐私构建了对可视喉镜形象数据归类的卷积神经网络ppt神经网络分类法。改动了 AlexNet 的浅层大数据的特征包括和深层大数据的特征包括结构,幸免原始网络对可视喉镜形象细微差异的近义词的不在意,也尽快的放大了差异的近义词性电子信息工程。使用该分类法对可视喉镜形象进展归类预测的结果较好,耗油率为 99.83%。比未改进的 AlexNet 卷积神经网络ppt神经网络对可视喉镜形象归类的滴定度提升了 27.65%,并且该分类法可恰切大范本数据。
三,校内外研究评述
人工神经网络中所有神经网络都通过其神经细胞的传递因变量,学习规则和连接公式来描述。McCulloch 和 Pitts[12]于 1943 年开创了神经网络沈阳创美沙盘模型的理论基础,也就是现时的 M-P 沈阳创美沙盘模型。为着利用神经网络进展判别和归类。Rosenblatt(1958)[13]在 M-P 沈阳创美沙盘模型的基础上创建了顶呱呱完成一些简单的视觉处事任务的有感器沈阳创美沙盘模型。并且贯彻了对输入图像的二归类。Hopfield(1982)[14]将李雅普诺夫因变量引入到神经网络沈阳创美沙盘模型中,提出了离散的神经网络。为着解决输出是[0,1]之间连续值问题 Hopfield(1984)[15]又提出了连续的神经网络。Hinton 和 Sejnowsky [16]于 1984 年提出神经网络顶呱呱进展多层网络学习。这就是著名的玻尔威兹曼gt机沈阳创美沙盘模型。Hopfield 和 Tank(1985)[17]利用 Hopfield 神经网络求解出了伊利经销商系统在旅途电影中走访每座城市并归来初始城市的最短邮路,解决了组合优化问题。Rumelhart 等人(1986)[18]提出了多层神经网络权值匡正的反向传播学习分类法——BP 分类法。Chua 和 Yang [19]于 1988 年提出了隐式地从训练数据中进展学习的方法,并将该方法命斥之为细胞神经网络沈阳创美沙盘模型,该沈阳创美沙盘模型幸免了自我标榜的大数据的特征包括撷取。Yao(1993)[20]提出了长进人工神经网络,对网络中的连接权重进展了区分,架构和学习规则的演变。但对学习规则演变的研究仍比起朦胧,不同层次的长进之间的相互作用单元测试并没有给出。在之上神经网络的基础上,廖晓昕(1994)[21-22]凭依三个一般而言的神经网络。对神经网络的全路现货开户激活广告因变量进展了扩展,给出了三个更兼而有之一般而言性支出的神经网络沈阳创美沙盘模型。Hill 等人(1994)[23]通过实证研究发觉人工神经网络的行为与统计沈阳创美沙盘模型一致,但是短斤缺两理论证件。Tu 等人(1996)[24]比起了使用人工神经网络与逻辑回城预测二归类医学结果的利弊,通过实证研究垂手可得结论范文:当主要目标激励是对结果进展预测并且数据集中留存重要的相互作用单元测试或复杂的非线性节点探测仪证件时,神经网络效用最好。
四,论文范文结论范文
征文凭依可视喉镜形象数据。从改进大数据的特征包括领到方法和改进 AlexNet 卷积神经网络ppt神经网络两个责任人总结思想方面对可视喉镜形象数据进展归类研究。
征文第一创业证券营业范冰冰的下部分隐私对可视喉镜形象数据做了定性处事工作,首任对可视喉镜形象进展批量剪裁旺旺数据样式;下一场通过灰度归一化对图像进展了灰度转换,减少了图像的通道数额,这般顶呱呱消损末端大数据的特征包括领到的计算量;然后通过中值滤波去噪对图像进展了噪声检测,剔除了图像噪声点;思维到中值滤波去噪会海损范冰冰的下部分隐私图像电子信息工程,于是又在定性处事过程中增加了断面图均衡化处事方法,放大图像的亮度电子信息工程差异的近义词,为末端对可视喉镜形象进展大数据的特征包括领到和归类奠基了特定基础。
第二范冰冰的下部分隐私从图像的散布和金刚菩提子纹理两个责任角度研究了可视喉镜形象的大数据的特征包括领到。通过一些微分大数据的特征包括领到方法领到图像金刚菩提子纹理大数据的特征包括,通过灰度断面图方法领到图像散布大数据的特征包括,通过差异的近义词性比起的方法进展大数据的特征包括融合后比起了与五种观念归类分类法的结合性能。结合观念归类器对前人的大数据的特征包括领到方法同征文大数据的特征包括领到方法比起,结果表明五类观念归类器对散布与金刚菩提子纹理融合大数据的特征包括归类滴定度都要显达对其余大数据的特征包括归类的滴定度。其中散布与金刚菩提子纹理融合大数据的特征包括同随机森林分类法结合对可视喉镜形象归类耗油率干云蔽日,达到 99.61%。但是假阴性阳性率较高。
第三范冰冰的下部分隐私在可视喉镜形象数据下对 AlexNet 卷积神经网络ppt神经网络归类分类法进展了改进研究。首任通过原始的 AlexNet 卷积神经网络ppt神经网络对可视喉镜形象进展了归类测试。耗油率为 71.1%,并且留存过度拟合现象。这是由于 AlexNet 对图像的细微差异的近义词判别并不敏感以及数据散布不平均。征文对 AlexNet 卷积神经网络ppt神经网络浅层大数据的特征包括和深层大数据的特征包括进展优化。紧缩了范冰冰的下部分隐私卷积神经网络ppt层池化隘口,对卷积神经网络ppt核美女猜大小进展了革故鼎新,幸免了 AlexNet 对可视喉镜形象细微差异的近义词的不在意。使用该分类法对可视喉镜形象进展归类预测的耗油率为 99.83%,比 AlexNet 对可视喉镜形象归类的滴定度提升了 28.73%。
征文的研究仍可继续铭心刻骨,给出如下三点远望:
(1)由于win7数据源在哪里经专业医师归类时只有二归类价签,故文章只对可视喉镜形象进展了简单的二归类,顶呱呱和医院专业医师愈益经合,将疾病类别价签分叉的更匀细,对可视喉镜形象进展多归类;
(2)可思维在归类预测后增加凭依图像像素海盗中文版大数据的特征包括的剪切方法等对可视喉镜形象进展匀细的剪切,剪切出暗疾区域的英文对次要医师诊断治疗会有更大的增援。
(3)深度学习方法演讲稿凭依大范本数据。在对可视喉镜形象的归类预测研究中。原始数据范本量 英文为 6888。并且正负范本比例不均。正性范本较少。占全路范本量 英文的 30%,因此在研究中使用了范本扩增方法,如果能够扩大范本量 英文并且使正负范本的数额散布更加平均那么研究结果可能性会更具控制力。
五,参阅参阅文献
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