在计算机技术急速发展的社会背景下，视觉任务领域算法要求越来越高，使得推理速度概念的推出。卷积神经网络具有较大的参数量，并且占用计算资源与内存较大，而嵌入式设备的各项功能不能满足相关要求，因此，嵌入式平台的硬件计算需要采用加速推理技术的实现。

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。

我们提出了一种双帧神经网络结构，以提高室内场景识别的准确性。视觉几何组（VGG）网络框架由11层网络和13层网络卷积组成。11层网络有8个卷积层、5个池化层和3个全连接层。这个13层结构框架由5个池化层、10个卷积层和3个全连接层组成。前一个网络用于处理全局信息，后一个网络用于处理详细信息。我们可以通过全局和局部组合方法获得更多的图像信息。然后将11类室内场景数据集应用于该网络。通过改变光照条件和拍摄设备，给出了四组对比实验，展示了不同条件下网络结构的识别准确率。从实验结果可以发现，本文研究的多帧算法可以显着提高实验结果的准确性。

由于电力营销管理系统中产生的数据量巨大，类型繁多，因此用户使用起来就极为不便，就需要一种新型计算方法来处理这些问题。传统的数理统计方法难以满足用户的需要，需要引用新型的数据管理办法实现电力营销管理系统的统一管理、智能存储、数据处理、数据分析、数据可视化等应用，有助于用户提高电力营销管理系统大数据的处理能力。

通过对交通事故影响因素及相关性分析，筛选出主要影响交通事故死亡人数的影响指标为GDP、人口数、机动车驾驶人数、公路里程、公路旅客周转量、公路货运量、公路货运周转量，利用GM（1，1）、BP神经网络分别对1998-2017年交通事故死亡人数进行拟合，GM（1，1）、BP神经网络拟合平均误差分别为9.22%，1.95%，由此说明BP神经网络拟合效果优于GM（1，1），利用GM（1，1）、BP神经网络模型分别对2018-2019年交通事故死亡人数进行预测，GM（1，1）预测2018-2019年交通事故死亡人数分别为5.2、4.7万人，BP神经网络预测2018-2019年交通事故死亡人数皆为6.0万人，GM（1，1）、BP神经网络预测平均误差分别为21.4%、4.8%，由此说明BP神经网络预测结果更加准确，该预测方法、结果为交通部门管理工作提供参考，实现交通事故向预防性转变。

在信息化时代，技术人员正在着力研究人工智能技术。而神经网络技术就是人工智能的一个重要体现。目前，该技术在各行各业当中都有着较高的应用价值。本文主要从神经网络的非线性、兼容性及存储能力等方面，介绍神经网络技术的实际应用优势及操作注意事项。并简要介绍了该技术在机械工程中的运用技巧，目的是利用先进的信息技术来提升我国的机械化发展水平，解决生产经营工作的发展难题。

轨道交通发展较快，轴承作为最重要的零件之一，其性能直接关系到铁路交通的运营效率。尽管轴承的制作工艺已经很成熟，但是在恶劣的工作环境下，还是不可避免的会发生故障，因此，轴承故障诊断系统的研究就显得尤为重要，本文利用BP神经网络进行故障类型识别，通过小波变换，选取合适的小波基函数进行信号的降噪处理，来对故障轴承的振动信号进行识别并判断故障类型。

智能电网的发展促进电力行业发生巨大变革，在智能电表及大数据技术的应用下，我国对于用电量的预测结果也越来越准确。本研究尝试建立LSTM神经网络分析模型，为用电量预测提供一种思路，结果表明这一模型的准确性良好，值得推广。

模糊神经网络兼具模糊理论与神经网络技术的优点，在机器学习领域已取得广泛应用。提出基于SOM-PCM聚类方法改进的T-S模糊神经网络，增强了网络运算速度。将改进的网络运用于继电保护设备评价，通过算例验证了方法的可用性。

单一的图像是一项具有挑战性但又有意义的任务，已被应用于城市规划和公共安全等多个领域。本文调查了自2017年以来17篇基于卷积神经网络的人群计数算法研究。以所调查的文章提出的卷积神经网络的改进方向作为分类依据，将其大致归类并进行比较和介绍。

本文基于联邦神经网络原理，设计应用于交通信号灯图形识别的联邦神经网络算法。研究内容包括：交通信号灯图像预处理、联邦神经网络算法设计、神经网络优化、结果展示。

伴随着现代科学技术的发展，各行各业中也开始逐渐运用先进技术，基于神经网络自适应控制技术开发的控制系统呈现出了新兴科技产业的蓬勃朝气。神经网络自适应控制及其发展应用是非常值得研究的课题，本文首先对神经网络自适应控制相关进行了简单概述，其次对神经网络自适应控制的发展优势进行了分析，最后针对神经网络自适应控制的应用进行了研究。

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。

气路故障诊断是航空发动机预测与健康管理的重要组成部分。通过将气路诊断信息转化为维修操作建议，可以方便工程人员确定发动机需要更换和维修的部件范围，降低维修成本。结合深度学习可以对数据特征进行自动获取的特点，提出了一种基于一维卷积神经网络的气路故障诊断方法；训练的诊断模型在测试集上的准确率达到了98.4%，有较好的诊断效果。

在我国社会经济不断发展的背景下，我国社会群众人均可支配收入不断提高，生活水平和质量有了明显的上升，人们对于在身体健康方面的消费支出数值不断增加。乳制品作为人们喜爱且受众范围较广的能够提高人们身体健康水平的营养物品，在我国消费市场中占有巨大的份额。乳制品的质量安全是其发展过程中的核心问题，需要采取科学严密的措施，加强乳制品质量控制，为人们提供更加放心、安全的乳制品。本文对新时期乳制品质量安全风险预警中运用神经网络进行了深入的研究与分析，并提出一些合理的意见和措施，旨在进一步促进我国乳制品综合质量提高。

将现代信息技术应用到水文水资源领域可以提高水环境保护能力和防汛抗旱能力，各项信息技术都能够进行实时监测与获取，在了解水资源环境实际情况的基础上制定完善策略。信息技术的应用推动了各行各业的进一步发展，为了提高水文水资源的信息化建设水平，则需要了解各项信息技术的特点以及在水文事业中的应用效果，根据工作开展的实际需要实现技术的合理选择，为水文水资源管理工作的开展提供技术支撑。

为评价淮河流域水质，以淮河流域部分断面采集点的十年水文数据为基础，取其中四项水质因子用附加动量法的BP神经网络算法，建立BP评价模型，从而对淮河流域水质进行准确评价。结果表明：基于附加动量法BP神经网络法的评价模型拟合度较好，网络模型迭代次数减少，提高了算法模型的运行速度,在12个水文采集点随机选取100组数据，90％的评价结果与实际结果相同，采用ＢＰ神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性。

随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，电力行业在我国发展十分迅速，基于我国电力系统自动化水平较低，难以实现对窃电行为的精确跟踪和反馈，将小波神经网络与反窃电评价指标体系结合构建了窃电系统神经网络模型。模型采用典型的输入、隐含、输出三层网络结构，确定各层节点数分别为８个、７个、１个，为满足窃电信息追踪的非线性映射关系，采用连续可微的Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为隐层节点激活函数，采用线性型激活函数作为输出层激活函数。通过选取某一用户一定时间段的用电信息进行仿真分析，结果表明：建立的窃电网络模型获得的窃电嫌疑系数与实际情况基本一致，输入和输出关系正确，能够对窃电情况进行有效评价。

计算机联锁是轨道交通信号控制的关键设备，它是保障列车列车安全、高效、可靠的行车和车站运营的关键设备。目前，我国铁路电脑联锁系统的生命周期管理办法，主要是参照现行的继电联锁装置的相关法规，缺少对其进行分析和评价的方法，从而制约了对其寿命进行科学的管理。从系统的架构上，研究了一种利用神经网络进行计算机联锁系统寿命评价的新方法。

背景在光伏应用越来越广泛的今天，如何提高光伏集中式发电系统的效率，成为一个重要研究方向。在本研究中，我们对基于光伏集中式发电系统的效率提升进行了探讨和优化。方法我们使用了一种新颖的神经网络预测模型，该模型能够准确预测光伏阵列的发电性能，并优化控制策略来提高系统效率。同时，我们还通过引入发电量损失调度策略，进一步提高了光伏集中式发电系统的效率。结果经过优化后，光伏集中式发电系统的总效率提高了22%，且在各种环境条件下，该系统的稳定性也得到了显著提升。此外，通过引入损失调度策略，我们进一步降低了系统的功率损耗，使发电效率提升了12%。意义具有实际意义的是，这些研究结果不仅提高了光伏集中式发电系统的效率，同时也为光伏发电系统的控制策略制定提供了新的参考依据。总的来说，该研究有望提供一种有效的方法，旨在提高光伏发电系统的能源利用效率，为实现可持续发展提供技术支持。