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卷积神经网络CNN的原理
卷积神经网络CNN的定义
卷积神经网络CNN的神经元
卷积神经网络CNN的激活函数
卷积神经网络CNN的传递函数
卷积神经网络CNN抗压强度预测
完整代码：基于卷积神经网络的抗压强度和抗折强度预测，基于CNN的抗压强度和抗折强度预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88478477
基本结构
主要参数
MATALB代码
结果图
展望

背影

现在生活，为节能减排，减少电能损耗，高压智能输电网是电网发展的趋势，本文基于卷积神经网络输电线路三相故障识别。

卷积神经网络CNN的原理

卷积神经网络CNN的定义

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移