癌症是人类健康的重大威胁。癌症早期筛查与诊断是公认的降低癌 症死亡率的有效方法。但是，不断恶化的癌症形势与专业人员的相对紧 缺是当前癌症形势下所面临的一对尖锐矛盾。而癌症的智能筛查与诊断 为解决这一矛盾提供了有效途径。近年来，人工神经网络特别是深度神 经网络算法，在人工智能的各个领域取得了引人注目的成绩。而这种以 数据为驱动的机器学习算法需要从大量的数据中进行学习。随着医疗信 息化的不断深入，医疗行业数据量增长迅速。医疗数据的不断积累与人 工神经网络的不断发展为癌症的智能筛查与诊断提供了有力的材料和工 具。 本论文主要对癌症的智能筛查与诊断进行研究。在深入研究医疗数 据的特点并广泛分析相关研究工作的基础之上，本论文提出了一系列用 于癌症智能筛查与诊断的神经网络模型，并在多个公开数据集上进行了 性能评估与验证。具体而言，本论文的主要研究工作和成果包括: 提出了多视野卷积神经网络(Multi-view Convolutional Neural Networks，MV-CNN)用于肺部CT的肺结节智能诊断。CT图像有 两个特点。第一个特点就是病灶占整个图像很小的一部分，并且会影 响周边的组织

安全技术-网络信息-深基坑监测及基于神经网络的变形预测研究.pdf

基于神经网络的人脸识别，主要识别人脸的面对的方向，开发环境matlab

基于神经网络的PID控制器设计，可以的，好的

摘要: 针对三自由度全驱动船舶速度向量不可测问题, 考虑船舶模型参数和外部环境扰动均未知的情况, 提出一种基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制方法. 该方法设计神经网络自适应观测器估计船舶速度向量, 且利用神经网络逼近模型参数不确定项, 综合考虑船舶位置和速度误差之间关系构造递归滑模面, 再采用动态面控制技术设计轨迹跟踪控制律和参数自适应律, 并引入低频增益学习方法消除外界扰动导致的高频振荡控制信号. 选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性. 最后, 基于一艘供给船进行仿真验证, 结果表明, 船舶轨迹跟踪响应速度快, 所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.

资源包含相关文献及对应matlab仿真程序，仅供参考。 以船舶模型已知为前提,考虑干扰界已知和界未知两种情况下的船舶轨迹跟踪问题,对外界环境干扰界已知情况,结合backstepping设计方法与滑模控制算法,设计船舶轨迹跟踪滑模控制律。其次,针对船舶存在模型不确定项与未知环境干扰的轨迹跟踪控制问题,将动态面控制技术、自适应神经网络、滑模控制算法与backstepping设计方法相结合,设计一种基于神经网络的船舶轨迹跟踪自适应滑模控制律;进一步考虑为避免神经网络导致的“维数灾难”问题与直接对虚拟控制律的微分操作,将最小参数学习法与动态面控制技术相结合,提出一种基于动态面和最小参数法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制律,用于降低计算负载和避免复杂性爆炸问题。然后,针对实际工况中船舶速度不易测量的轨迹跟踪控制问题,设计非线性观测器估计船舶速度,依此再结合动态面控制技术,避免对虚拟控制量直接求导,提出一种基于非线性观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模输出反馈控制律。

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基于神经网络的图像分割算法在FPGA上的实现.pdf

自己本科毕设，写的比较清晰，功能完善，完全可以放心。打开可以直接用。

针对当前手机客户端安全性低的问题，通过提取Android系统手机端的apk文件，并通过反编译生成smali文件，得到的smali文件提取对应的敏感API。将上述得到的敏感API，通过AHP与神经网络算法计算加权权重，以提高权重的准确率。最后再通过数据挖掘得到检测规则，进而分辨出训练集中的恶意软件；最后通过手机恶意软件检测检测试验，经改进后对480个恶意软件的识别中，本改进算法识别率为76.7%，高于传统BP算法的56.8%，说明本改进具有一定的优势，但还需要进行改进。