1、物联网中卷积神经网络的技术与应用解析

物联网中卷积神经网络的技术与应用解析

1. 卷积神经网络与物联网概述

卷积神经网络（CNNs）是一种在计算机视觉领域广受欢迎的人工神经网络类型，如今在包括放射学在内的多个领域也日益流行。与传统神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层和全连接层等构建模块，利用反向传播自动且自适应地学习信息的空间层次结构。其“神经元”的结构更类似于人类大脑中负责处理视觉输入的额叶区域的神经元，避免了传统神经网络在图像逐块处理时的困难，在图像和自然语言处理方面表现出更高的效率和可训练性。

物联网（IoT）则使得嵌入物品中的计算设备能够相互连接，通过互联网进行数据的传输和接收，实现日常活动的自动化。人工智能（AI）、深度学习和机器学习等技术的应用，让物联网的数据收集更加便捷和动态。

2. 研究方法：文献计量分析

为了识别物联网中最先进的CNN，研究人员采用了文献计量方法。他们在IEEE Xplore、SpringerLink、ACM Digital Library和ScienceDirect这四个主要数据库中，使用“Convolutional Neural Network”和“IoT”或“Internet of Things”等关键词搜索相关论文，并在文献计量研究中使用了Scopus数据库的出版物。具体的研究方法如下：
- 数据库收集 ：确定上述四个主要数据库以及Scopus数据库作为数据来源。
- 数据提取方法 ：使用关键词进行论文搜索和筛选。
- 逐年出版物分析 ：统计不同年份关于CNN在物联网领域的出版物数量，以了解该领域的发展趋势。