水产品出口贸易在我国农产品对外贸易中占有重要地位,然而中美贸易摩擦已经在一定程度上影响到我国水产品的出口。文章以水产品出口额增长率作为警情指标,通过时差相关分析和均数原则分别确定警兆指标和警情区间,构建了我国水产品出口贸易风险预警指标体系。根据各警兆指标的特点采用ARIMA模型、线性回归等方法对警兆指标进行预测,将所得预测值同历史数据相结合,建立双隐层3层BP神经网络。在此基础上对我国水产品未来风险进行了系统预警,并将预测值和实际值对比,得出预测值准确性良好,未来3年我国水产品出口贸易将面临较大的风险,出口额持续下跌,需做重度防范。最后针对预警结果提出了促进水产品出口结构转型和质量标准体系建设,逐步扩大水产品国内销售市场并培育多元化国际新兴市场,政府要积极协助,水产行业和协会要强化自身作用等建议。

海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24～48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。

牵引变流器是电力机车电能转换的关键设备，不仅承担着牵引变流的重要任务，还确保电力机车主电路的稳定运行。本文以HXD1牵引变流器为研究对象，深入分析了牵引变流器的故障特征，通过db3小波变换对变流器输出电压进行变换，成功提取了故障特征信息，对传统的BP神经网络进行了针对性改进，并结合变流器的故障特征构建了诊断模型。经过验证，该模型展现出了良好的诊断性能，为电力机车的故障诊断提供了有效的新方法。

本文提出了一种基于增强型LSTM神经网络(A-LSTM)的数字预失真线性化模型，以更好的补偿5G宽带射频功放的动态非线性特性。模型的输入层在引入延迟抽头模拟功放线性记忆效应的基础上，对每一个延迟抽头进行非线性级数展开用于补偿功放的非线性记忆效应，从而更好地抑制功放的动态非线性失真导致的带内失真以及带外频谱扩展等问题。为验证模型的有效性，本文采用100MHz的5GNR信号作为测试信号，对一个中心频率为2.6GHz的5G射频功放进行数字预失真线性化实验。实验结果表明，基于增强型LSTM神经网络数字预失真器的带外抑制可达16dB,相比于其他几种预失真器展现出更好的线性化效果，验证了基于增强型LSTM神经网络数字预失真器的有效性。

为提高对虾饲料的利用率，减少养殖成本，提高养殖效益，提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据，通过CNN挖掘输入数据间的内在联系，提取出数据特征信息，利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息，使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性，进一步提升模型的性能。结果表明，本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型，其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明，本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测，可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。

为评估金枪鱼延绳钓系统运行质量、降低人工成本,以及从金枪鱼延绳钓系统电子监控EMS系统中提取浮球、金枪鱼数量等信息,本文提出一种基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统浮球及金枪鱼目标检测方法,从HNY722远洋渔船EMS系统视频监控数据中截取包含有目标浮球和金枪鱼的15 578帧关键帧,将所有关键帧及其标记文件划分为14 178个训练数据及1 400个验证数据,基于YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x等4种YOLOV5神经网络模型,设计分组训练试验对比训练效果。结果表明:参与训练的4种神经网络模型均可完成金枪鱼延绳钓电子监控系统的目标检测任务,但网络模型的选择对广义交并比损失(GIoU loss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)、多类别平均精度值(mAP)等参数具有显著性影响(P<0.05),对目标分类损失(classification loss)参数无显著性影响(P>0.05);检测效果表现较好的模型是YOLOV5l和YOLOV5m,二者的mAP@0.5值分别为99.1%和99.2%,召回率分别为98.4%和98.3%,但YOLOV5m网络模型在GIoU损失等表现上劣于YOLOV5l。研究表明,4种网络模型中YOLOV5l模型是最适合应用于金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测的网络模型。

为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt（LM）神经网络、遗传算法（genetic algorithm, GA）和主成分分析（PCA）算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.004 7、1.872 7×10-4（溶解氧）和0.006 5、9.428 7×10-4（氨氮）,适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。

为解决因外来海洋生物领域实体复杂且实体间存在嵌套导致命名实体识别效果较差等问题,提出基于融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元网络(BiGRU)-条件随机场(CRF)网络模型进行外来海洋生物命名实体识别,并构造词向量、词性特征向量等特征作为网络模型的联合输入,以提升网络模型识别效果。结果表明:使用融合多特征向量的CNN-BiGRU-CRF网络模型对外来海洋生物名称实体、时间实体、地名实体3类实体上的命名实体识别结果平均准确率达到了90.62%,平均召回率达到了89.50%,平均F1值达到了90.05%,较传统命名实体识别方法均有较大提高。研究表明,本研究中提出的网络模型可以充分提取文本特征,解决了文本的长距离依赖问题,对外来海洋生物领域的命名实体识别具有较好的识别效果。

管制中的冲突识别是管制工作体现出有效性和针对性的重要影响因素。飞行冲突识别和调配活动是管制工作效果保障的重要核心因素。在空中交通管制的冲突场景识别模型设计的工作中，需要分别针对性的分析和确认冲突的类型，管制调配的流程以及管制指令数据的规划。结合上述因素对航迹数据变化的实际情况和时序特征，时空相关特性，提出相应的基于神经网络的冲突调配模型，以便更好的为空中交通管制以及冲突场景的识别和判断，提供重要的支持提升交通管制工作的精准性和有效性。

随着城市化进程的不断加快和人们绿色出行意识的增强，公交车逐渐成为大多数市民上班出行的首选交通工具。然而与高铁飞机等交通工具相比，公交车安全监测系统仍不够健全，可能会发生自燃、侧翻、胎压失衡等突发情况。基于此，本项目研究了一种多传感器网络与深度学习技术相融合的公交车智能安全监测系统，旨在及时发现公交车安全隐患，降低危险事故发生率，保证乘客生命安全，提高公交安全水平。

本文研究了基于神经网络的薄荷生长环境对成分提取的影响预测与优化。利用神经网络，预测薄荷在不同生长阶段的成分含量，并优化成分提取过程。通过收集生长环境数据和植物状态图像，建立预测模型，优化提取条件，以提高薄荷的成分提取效率和品质。该项目将结合传统薄荷学知识与现代技术，为薄荷产业提供创新方法，提升薄荷的质量和有效成分的利用率。该研究为薄荷种植和成分优化提供了数据驱动的决策支持，具有实际应用价值，并为相关领域的进一步研究奠定了基础。

为探究固化剂种类、掺量水平以及养护龄期对废弃固化土强度特性的影响，通过BP神经网络技术建立了6个输入节点、1个输出节点的单隐含层BP模型，计算各材料掺量和龄期对固化土强度的权重贡献和权重贡献率，对不同固化剂掺量和养护龄期下固化土的抗压强度值进行预测，并与实测结果进行对比分析。结果表明：预测值和实测值相关性较高，表明该模型有较高的拟合度，性能优异；养护龄期对固化土强度影响最大，固化材料种类对抗压强度影响从大到小依次是：水泥、粉煤灰、无水氯化钙、萘系减水剂、聚乙烯醇纤维。

随着战争智能化趋势的推进，智能技术在战争领域得到了广泛而深入的应用。本文针对战争智能化趋势下的图像处理方法进行研究，在目标检测中复杂背景下目标检测的算法占据越发重要的地位，本文搭建了目标检测网络并应用到目标检测中，获取目标位置信息。

近年来，计算机视觉技术迅猛发展，尤其是目标检测领域备受瞩目，目标检测技术在自动驾驶、智能监控、图像搜索等诸多领域有着重要的应用价值，随着深度学习的兴起，全卷积神经网络作为一种强大的模型结构，为目标检测任务带来了新的机遇和挑战。本文将深入剖析基于全卷积神经网络的计算机视觉目标检测算法，包括其核心思想、算法设计及实现流程等方面，为读者提供一个清晰的认识和全面的理解。

乳腺癌的早期诊断和治疗是提高患者生存率的关键。为探索诊断和治疗乳腺癌的新思路，本文以乳腺癌数据集为研究对象，提出一种基于BP神经网络的乳腺癌分类预测模型。结果显示，结合BP神经网络能够较好地解决非线性的映射问题，BP神经网络模型在乳腺癌分类任务上具有较高的准确性和鲁棒性，为乳腺癌的分类、预测问题提供了建设性的依据。

本文首先结合道路状况和驾驶系统条件改进了标准NaSch模型，求解得出交通流特征；其次利用BP神经网络对交通状况指标进行拟合回归；然后通过启发式算法对人工干预参数寻优；最后基于云模型对自动驾驶系统进行整体评估，并据此对人工干预的运作模式提出了合理建议。对于车辆，最优干预频率为16.3%，需较频繁地切换至手动模式以保证安全；对于驾驶员，需保持小于0.5s的平均反应时间，以避免事故率上升；对于交管部门，现阶段应重点缓解交通流量并简化事故处理。

以卷积神经网络技术为核心的深度学习点燃了人工智能领域的热情，掀起了新一轮技术革命热潮。本文以卷积神经网络技术为研究对象，从卷积神经网络组成、网络结构特点、权值共享思想等方面，介绍了卷积神经网络的基本概念，结合该技术的特点，设想了其在军事领域的应用场景，为人工智能技术落地应用提供一定参考。

针对永磁同步电动机传统直接转矩控制存在转矩脉动大、电动机系统运行和受到外部扰动时系统参数的时变不确定性问题，将双前馈模糊神经网络控制(Dual Feedforward Fuzzy Neural Network，DFFNN)引入PI调节器，设计了一种基于双前馈模糊神经网络PI控制器，用神经网络实现模糊推理，进行参数的自整定，应用于永磁同步电动机的直接转矩控制系统，使系统转速响应快，超调小，对参数变化有较强的抗干扰能力。

工业过程控制中，PID调节作为重要的控制手段，取得了令人满意的效果。为了进一步达到更好的控制效果，在传统PID控制模型上，利用神经网络的自主学习的特性，建立了新型的BP-PID控制模型，优点在于无需手动设定，即可完成PID参数的整定。本文通过MATLAB软件，用可视化工具Simulink设计的温度控制模型，证明了结果可行。本文给出了设计思路，并通过仿真进行了验证。为实际生产中，温度控制系统设计提供了新的思路。

随着技术的不断发展，在有效的开展激光光束质量检测工作过程，需要结合先进技术手段，加强实践应用，提高质量检测水平。因此，通过进一步分析，结合神经网络应用进一步为激光光束质量检测工作开展提供有效技术保证。