量子神经网络在心电图分类中的应用

将量子叠加的概念引入前向神经网络,提出了量子神经网络的计算模型.量子神经网络分类器是将量子迁移(量子间隔)概念引入前向神经网络,在隐含层和输出层借鉴量子理论中的量子迁移(量子间隔)思想,神经元采用多个激励函数的叠加,形成对特征空间的多级划分,在训练过程中,量子神经元能够根据需要伸展或坍塌.当输入模糊信息时,该算法可以学习数据集中的不精确性或不确定性,具有较高的分类精度.将该算法应用于心电图诊断中,结果表明具有较好的分类效果和较快的训练速度.     

基于小波变换和RBF神经网络的交通标志识别

提出一种基于小波变换特征提取及采用两级神经网络分类器的交通标志识别方法.使用小波变换对图像进行处理,消除图像像素间的相关性,提取图像的整体特征作为神经网络分类器的输入向量.因交通标志类型较多,采用两级神经网络结构进行识别,图像特征先送入第一级分类器得到图像的粗分类型,再送入相应的二级子分类器进行细分.实验结果表明,这种方法具有良好的效果.     

自组织神经网络雷达目标识别的研究

提出一种用Kohonen自组织神经网络进行雷达目标识别的新方法。这种方法可以对多个目标组成的多频模式空间向二维神经元阵列作拓扑有序映射.并提出一种输入输出神经元之间的连接权的微调方法——裂化映射算法,从而使自组织分类器的识别性能得到进一步提高。对两种飞机目标的性能进行了实验.结果表明,这种新的目标识别方法具有良好的应用前景。     

基于RBF神经网络的变压器故障诊断及MATLAB仿真研究

研究应用RBF神经网络进行变压器故障诊断,以提高变压器故障诊断率。分析了径向基函数神经网络的结构和工作原理,设计一个诊断变压器故障的三层径向基网络。通过采用MATLAB进行仿真实验,结果表明RBF神经网络是一很强的分类器,能够有效的对变压器故障进行诊断。     

多光谱卫星云图的SOFM-PNN网络耦合的云分类模型

针对单一类型的神经网络分类器难以正确区分和有效识别复杂云类特征的缺陷,本文基于静止气象卫星云图多光谱云类样本,通过计算、分析云图灰度、梯度与纹理特征,提取了云分类最佳判别因子,建立了自组织网络（SOFM）与概率神经网络（PNN）的综合云分类器优化模型．该分类器首先利用自组织网络对云类样本进行无监督初始分类,确定出相似样本子集;随后用概率神经网络对初始分类误差进行有监督修正和分类结果的二次优化判别．试验结果表明,该分类器可有效提高云类判别效果,分类结果的总正确率达到92．4％,Kappa系数为90．82,明显优于单一的统计分类器判别效果．     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

基于熵准则的神经网络设计方法

神经网络的结构设计一直是研究者关注的基本问题．提出了一种构造神经网络的方法——EBNN．该方法采用熵作为第一层神经元的选择准则,在选择第一层神经元的同时可以得到隐层和输出层的神经元,并对神经网络参数进行合理的初始化．该方法不仅能有效地建立神经网络的结构,还提供了信息性增量学习的可能性．     

Adaboost算法分类器设计及其应用

Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器。由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训练样本进行选择的主观性,其分类精度以及扩展性有待提高。将Adaboost算法与BP神经网络相结合,使用神经网络分类模型作为Adaboost算法的弱分类器。算法在matlab中实现。对2个UCI的分类实验数据集进行实验,结果表明Adaboost能有效改善BP神经网络的不足,提高分类正确率和泛化率。     

Adaboost算法分类器设计及其应用

Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器。由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训练样本进行选择的主观性,其分类精度以及扩展性有待提高。将Adaboost算法与BP神经网络相结合,使用神经网络分类模型作为Adaboost算法的弱分类器。算法在matlab中实现。对2个UCI的分类实验数据集进行实验,结果表明Adaboost能有效改善BP神经网络的不足,提高分类正确率和泛化率。     

一个基于相关反馈的神经网络音乐情感分类器构建算法

目的构造音乐情感分类器,为计算机理解情感提供途径。方法首先分析现有音乐情感模型,然后提取音乐情感特征并采用神经网络构造音乐情感分类器,最后采用相关反馈对分类结果进行标注并进一步训练分类器,直至训练样本的错误分类率在一定误差范围内。结果对测试样本进行情感分类,达到了最高89%的分类准确率,实现了音乐情感分类器的构建和音乐片断的情感标注。结论研究成果是音乐情感检索的基础工作,也可用于其他音频的情感识别和分类。     

混沌神经网络中的超混沌

神经网络是高度复杂的非线性动力系统,存在着混沌现象.通过消除暂态混沌神经元的模拟退火策略,产生了一种可以永久保持混沌搜索的混沌神经元.研究由4个该混沌神经元连接的混沌神经网络的拓扑结构,分析了混沌神经网络的Lyapunov指数谱,发现混沌神经网络中存在超混沌现象;同时,研究了参数变化对混沌神经网络Lyapunov指数谱的影响.     

Image Edge Detection Based on Oscillation

IntroductionArtificial neural networks can be dividedintotwo classes :rate code neural networks and pulse-based neural networks .Inrate code neural networks the outputs of the neurons arecontinuous , whereas in pulse-based neural networks theneurons emit pulses . Although rate code neural models havebeen well studied, researchers continue to find the evidencerecently that in many cases the brain may accomplishcomputations on pulses(action potential) . Great effort hasbeen devoted towards the a…     

Image Segmentation Based on Period Difference of the Oscillation

A new method for image segmentation based on pulse neural network is proposed. Every neuron in the network represents one pixel in the image and the network is locally connected. Each group of the neurons that correspond to each object synchronizes while different groups of the neurons oscillate at different period. Applying this period difference, different objects are divided. In addition to simulation, an analysis of the mechanism of the method is presented in this paper.     

基于STDP的神经元连接电路的仿真和分析

人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,人工神经网络的硬件实现能充分发挥神经网络大规模并行处理的特点应用于各种工程中,并促进脑科学基础研究的进一步发展.本文实现了（integrate-and-fire,IF）神经元电路设计;完成了（spike-timing dependent plasticity,STDP）机制的电路设计;构建了基于STDP机制的神经元连接电路;分析了STDP机制对神经元连接电路放电特性的影响.研究结果表明：在基于STDP机制的神经元连接电路中,当突触前神经元和突触后神经元的脉冲尖峰具有时间上的差异时,突触权重会发生变化,且进一步影响突触后神经元的脉冲释放.     

数字电路的神经网络模型研究

研究数字电路的Ｈｏ０ｐｆｉｅｌｄ神经网络模型,说明了这种模型的原理及建立方法,并指出这种模型存在的不足,然后研究电路手最优神经网络模型,给出了模型的相关定义,讨论了任意数字电路对应的最优神经网络的存在性,这些建模方法可应用于电路的测试、逻辑验证等领域,能提高相关的计算效率。     

基于权值函数神经元的BP网络研究

研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实验对比结果表明,在给定的误差精度要求下,基于权值函数神经元的BP神经网络每次训练都能收敛,且平均迭代步数较少,其收敛速度要优于传统BP网络,具有较好的研究应用价值.     

变几何桁架机构位置分析的神经网络超混沌法研究

自然科学与工程中的许多问题都可以转化为非线性方程组的求解问题,牛顿迭代法是重要的一维及多维的迭代技术,其迭代本身对初始点非常敏感.通过消除暂态混沌神经元的模拟退火策略,产生了一种可以永久保持混沌搜索的混沌神经元,研究了由4个该混沌神经元全连接的混沌神经网络的拓扑结构,混沌神经网络中存在超混沌现象(具有3个正的李氏指数).应用神经网络超混沌系统产生牛顿迭代法的初始点,提出了基于神经网络超混沌的牛顿迭代法求解非线性方程组的新方法.变几何桁架机构综合实例表明该方法的正确性与有效性.图3,表1,参14.     

Gender Recognition with Face Images Based on Partially Connected Neural Evolutionary

In this paper,a new type of neural network model - Partially Connected Neural Evolutionary (PARCONE) was introduced to recognize a face gender. The neural network has a mesh structure in which each neuron didn't connect to all other neurons but maintain a fixed number of connections with other neurons. In training,the evolutionary computation method was used to improve the neural network performance by change the connection neurons and its connection weights. With this new model,no feature extraction is needed and all of the pixels of a sample image can be used as the inputs of the neural network. The gender recognition experiment was made on 490 face images (245 females and 245 males from Color FERET database),which include not only frontal faces but also the faces rotated from-40°-40° in the direction of horizontal. After 300-600 generations' evolution,the gender recognition rate,rejection rate and error rate of the positive examples respectively are 96.2%,1.1%,and 2.7%. Furthermore,a large-scale GPU parallel computing method was used to accelerate neural network training. The experimental results show that the new neural model has a better pattern recognition ability and may be applied to many other pattern recognitions which need a large amount of input information.     

基于粗糙集和自组织神经网络的聚类方法

自组织神经网络在学习过程中采取竞争机制选取最优匹配神经元获胜，然而实际情况可能有一组神经元都非常匹配输入向量。引入粗糙集的上近似与下近似理论，选择一组最匹配神经元获胜。实验证明基于粗糙集和自组织神经网络的聚类算法，较之传统的自组织神经网络聚类算法聚类结果更平均，死神经元更少，是一种良好的聚类算法。     

一种新的灰神经网络及其在海洋平台振动控制中应用

针对灰色理论预测精度比较低和神经网络结构很难确定等问题,首次提出一种基于新的效果测度的灰局势决策理论,并据其构造神经网络的拓扑结构,确定神经网络的各层神经元个数及神经元的输入输出运算.将灰神经网络作为自适应预测逆控制器用于导管架式海洋平台的振动主动控制中,数值仿真结果表明,构造的灰神经网络泛化能力强,提出的控制方法可有效地控制导管架式海洋平台顶部在随机外荷载作用下产生的位移响应.