神经计算机论文2900字_神经计算机毕业论文范文模板

　　导读：神经计算机论文应该怎么写？想要在毕业之前撰写出自己满意的论文，并不是想象那么简单的，而现在论文的写作规范要求也是特别多，所以在写作之前，可以先参考一下相关的文献资料，本论文分类为计算机技术论文，下面是小编为大家整理的几篇神经计算机论文范文供大家参考。

　　神经计算机论文2900字(一)：嗅觉神经的计算机模拟

　　陈峰（河南省新乡市教学仪器站，河南新乡453000）

　　摘要：详细描述了人体嗅觉神经的工作原理，介绍了人工嗅觉系统的基本原理及计算机的模拟。

　　关键词：嗅觉神经；嗅觉；计算机模拟

　　1嗅觉简介

　　随着人们生活水平的提高对于嗅觉的要求也慢慢高了起来，当然嗅觉的研究目前还没有听觉和视觉的水平，但是嗅觉的问题会严重影响到生活质量。这样的病人在我们门诊当中也逐渐增多，当然嗅觉的识别能力人与人之间是有差别的，嗅觉第一个影响因素是年龄因素，婴幼儿的时候嗅觉相对于听觉和视觉要发达些，到了60岁左右嗅觉功能会有一些退化。

　　2嗅觉的几个基本名词

　　触觉是人类认识与改观世界的重要生理条件：

　　2.1感受器

　　感觉和知觉的第一个环节，是身体对内外 ，成为了类脑计算领域的重要研究成果。

　　在这个方面，专业人员提出大量模型，其中比较著名的有反传网络、自组织映射网络等，其在各种方式的识别中取得了一些成绩，并进行广泛的应用。

　　2卷积神经网络及其相关技术

　　2.1增加网络层数

　　卷积神经网络是一种多层神经网络，其形成是由于特征提取的卷积层与特征处理的采样层叠加形成的，在多年的研究中，使用到了很多研究技术，其中增加网络层数是一个比较重要的技术。其作用范围是在标签数据不变的基础上，提高深度神经网络的识别准确度。但是其在使用过程中存在一定的缺陷，首先对于比较大的网络结构。其参数的需求量比较大，过多的参数会使网络对训练数据集的过拟合。另一方面是对于计算资源的需求量比较大。这两方面缺陷的存在使技术的使用受到阻碍。

　　2.2增加训练数据集规模

　　过拟合出现的原因是训练的神经网络比较大，且没有足够的训练数据或者由于训练的模型比较复杂，数据干扰大，对其准确度的重视度降低，一旦出现过拟合的现象，会随着训练的进行，其模型变得更加复杂，虽然会使训练上的出错率降低，但是在验证集上的错误率升高。因此，为避免这一现象的出现，我们需要做的就是增加训练样本的数量。

　　2.3正则化

　　正规化是用来避免随着训练神经网络的增大而出现的拟合问题的办法。经过大量数据的分析可以看出，过拟合一般是出现在比较小的空间中，因为数据形成的函数值改变比较大，导致函数的参数值比较大，会使一些区间比较小的函数绝对值比较大。而正规化可以利用其阻止函数的浮动范围太大，来降低模型的复杂程度，进而降低过拟合的出现。

　　3卷积神经网络的应用

　　3.1目标检测

　　目标检测的作用是判断检测目标的类别，其监测的对象是定位的图像中特定物体所出现的区域，这一应用是计算机视觉领域的一项基本内容。其检测的目的更加注重图像的局部区域与特定物体的类别集合，是一个比图像识别更加复杂的识别问题。比较旧的目标检测算法主要的使用原理是利用设计人的先验知识，然后获取样本中的手工设计特点，使用比较少的参数，效率会提升。

　　3.2图像分类

　　图像分类是比较重要的应用，作用是利用计算机依据图片的内容进行分类，并进行语义类别的标记，对象是特定的一张照片。

　　3.3图像语义分割

　　在近几年，人们对人工智能比较重视，因此，对计算机视觉和机器学习等方向的研究比较多，随着其研究的加深，专业人员讲重点放在了图像本身，对其进行更加准确的分析和了解。而图像语义分割正是在这样的情况下提出来的，图像进行分割之后，对其分割后所有分割区域与像素的语义类别进行分类，且可以准确识别，旧的图像语义分割步骤有3种，其一图像的底层分割，将图片划分成多个小的区域；其二是获得小区域的底层特点，比如，形状特征、颜色等；其三是从底层的特点到高层的语义空间的映射，其目的是为了识别图像的具体区域与图像的每一个像素的语义种类。

　　3.4人脸识别

　　人脸识别对计算机视觉方面是一个比较大的难题，技术比较难实现，其目的分为人脸验证与人脸辨别。人脸验证的目的是为了辨别出任意2张人脸是否为一个人的，这是一个二分类的问题，随机猜测的正确概率为50%。人脸辨别的目的是把一个未知的人脸照片分割成几个身份类型之一，是多分类题目，随机猜测的正确概率为N分之一，其正确率比人脸验证更低，因此其挑战更大。

　　4结束语

　　最近几年来，经过专业人士的不断研究，深度卷积神经网络在计算机视觉方面的研究成就比较多，将这些成果进行总结改造，运用在人工智能领域，使人工智能方面得到快速的发展，不断地满足人们对人工智能的需求。但是在目前的研究中，依然有很多的问题需要解决，有很大的发展空间。