摘要应当为读者提供一个快速的文章概览，确保读者在短时间内了解文章的核心内容和重要结论。方法：清晰地描述您使用的主要方法或技术。例如，您是否采用了深度学习、遗传算法、有限元分析等。问题解决：描述论文解决的主要问题或挑战。例如，“通过采用神经网络技术，本研究成功地预测了特定地区的气候变化。”主要结果：简洁地介绍您的主要发现或结论。例如，“通过PINN方法，模型预测的准确率提高了15%。”简练性：避免冗

Matlab实现等高线图

长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，在处理时间序列数据方面展现出卓越的性能。它能够有效地学习并记忆长期的依赖关系，克服了传统循环神经网络难以捕捉远距离信息的问题。在实际应用中，LSTM广泛应用于语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域，并展现出强大的预测能力。本文将详细介绍如何利用MATLAB实现LSTM模型，并将其应用于多输入单输出的回归预测任务。1. 问题描述回归预测的目标是根

摘要电机是工业生产中不可或缺的关键设备，其故障会对生产效率和安全造成严重影响。因此，电机故障诊断已成为工业领域的研究热点。本文提出了一种基于 BP 神经网络的电机数据特征提取与故障诊断方法。该方法通过 BP 神经网络提取电机振动信号中的故障特征，并根据这些特征对电机故障进行诊断。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率。引言电机故障诊断是工业生产中一项重要的任务。传统的电机故障诊断方法主要依赖

桥梁作为重要的交通基础设施，其安全运行直接关系到人民生命财产安全和社会经济发展。桥梁墙面裂缝的出现是结构老化和损伤的重要标志，及时准确地识别和评估裂缝对于桥梁的维护和保养至关重要。传统的裂缝检测方法依赖于人工目视检查，效率低、主观性强，易受环境和人为因素影响，难以满足现代桥梁维护管理的需求。因此，开发一套基于计算机视觉的自动化桥梁墙面裂缝检测识别系统，实现高效、客观、准确的裂缝检测及维护决策，具有

随着工业生产的不断发展，设备故障问题日益凸显，对其进行精准识别和快速诊断成为了保障生产安全、提高生产效率的关键。本文提出了一种基于格拉姆角场 (Gram Angular Field, GAF) 和双通道卷积神经网络 (Parallel Convolutional Neural Network, PCNN) 融合注意力机制 (Multi-head Self-Attention, MSA) 的新型故障

采用 DNN 深度神经网络作为模型训练架构，具体如图 3 所示．模型输入。

海洋占据了地球表面超过70%的面积，是一个神秘而广阔的领域。人类对海洋的探索从未停止，而海洋声学则成为了解这个水下世界的关键工具。海洋声学，顾名思义，是研究声音在海洋中的传播规律及其应用的一门学科。它涵盖了声波在海水中的传播特性、声波与海洋环境的相互作用、声波的产生与接收等方面，并广泛应用于军事、渔业、海洋勘探、海洋环境监测等多个领域。海洋声学的起源与发展海洋声学的起源可以追溯到19世纪，当时人们

在金融市场中，股价的预测一直是投资者和交易员关注的重要问题之一。准确地预测股价变动可以帮助投资者制定更好的投资策略，从而获得更高的收益。随着机器学习和人工智能的发展，利用这些技术来进行股价预测已经成为研究的热点之一。近年来，深度学习在股价预测中取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是应用最广泛的深度学习模型之一。CNN可以有效地提取输入数据中的局部特征，而L

伴随我国经济发展突飞猛进,电气化的应用越来越广,异步电动机因其经济、安全、高效、低耗被广泛应用于工业生产的各个领域。电动机一旦发生故障不仅会损坏电机本身,还会影响整个工业生产环节,从而造成巨大的经济损失。因此,如何对电机加强保护,对电机故障诊断提出了更高要求。本文对人工神经网络的基本原理进行了研究。利用MATLAB软件,建立基于BP网络的故障诊断结构,根据故障样本数据对网络进行训练,从而实现了对电