文章-世纪中文出版社

采用深度卷积神经网络的识别故障结果及处理故障方法总结下载：314 浏览：3175

朱集锦《神经科学研究》 2021年9期

摘要:

本文主要对深度卷积神经网络相关内容进行分析，其中着重探究深度卷积神经网络识别故障结果及处理故障方法。对上述内容分析，有利于提升故障诊断的可靠性、准确率，提升故障处理的效率和质量。通过对上述相关内容的分析，以期为相关工作人员提供参考借鉴。

朱集锦《神经科学研究》 2021年8期

摘要:

机床一旦产生故障对整个生产有很大的影响，本文利用深度卷积神经网络构建模型对电气故障的图像进行训练学习，模型运行过程中，将收集到的图像输入模型内进行样本训练，构建的网络神经系统故障识别系统，并分析其结果与其他诊断故障方法进行对比，综合比较得出，深度卷积神经的应用得出较高的故障排除准确率。

基于tensorflow的深度卷积神经网络卷积运算的模块化编程教学设计下载：251 浏览：5296

卢洪斌1 刘寒刚2 《神经科学研究》 2021年4期

摘要:

深度卷积神经网络是图像分类和图像识别领域取得重大突破的核心所在，本文基于tensorflow平台对深度卷积神经网络模型编程的方法进行了模块划分和模块组合的教学设计，通过把复杂的深度卷积神经网络中的卷积运算划分为不同功能模块的组合，使初学者对深度卷积神经网络的卷积运算提取图像特征的过程和具体代码实现更易于理解和掌握，可有效地提高教学效果。

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