利用BP神经网络识别数字图像

本文首先介绍了数字图像以及数字图像在试验中的存储方式，然后分析了实验中使用的三层BP神经网络模型及神经网络学习算法，讨论了图像中心区域象素点与边缘区域象素点不同的处理过程，最后描述该BP神经网络的识别结果及应进一步研究的几个问题。实验表明，用BP神经网络识别数字图像是一种高效、高正确率的方法。     

多个数字仪表字符串区域的定位和识别研究

根据待识别图像中多个仪表的特点,运用边缘检测技术、数学形态学方法、连通域标记法等来定位出多个仪表待识别字符串区域,并运用BP神经网络来识别.经过试验,能准确定位出各个仪表字符串区域,其识别率也达到了95%.     

田径运动员号码牌图像的号码识别

田径运动项目中通常拍摄得到大量的图像,如何快速获取特定运动员的图像成为普遍关注的问题.为了快速检索包含特定运动员的图像,本文提出了识别图像中运动员编号的方法,依据运动员编号的识别达到快速检索的目的.首先,采用DPM(Deformable Part Model)(可形变部件模型)进行人体检测,缩小搜索范围,接着按照运动员号码牌的先验知识,采用两种方式进行运动员号码牌定位,保障定位的可靠性;然后对定位出的号码牌进行字符分割;最后采用基于特征的BP(Back Propagation)神经网络的方法进行号码牌识别.实验结果表明,在运动员号码牌几乎无遮挡的情况下,使用本文提出的方法能有效地识别出完整号码牌;在运动员号码牌存在部分遮挡时,可以识别出未被遮挡部分的编号.本文提出的运动员号码牌识别方法为检索特定运动员图像提供了思路,大大减少了普遍采用的人工查找方式的工作量.     

基于萤火虫BP神经网络的车牌识别算法

为了提高车牌识别的精确度,提出一种萤火虫反向传播(back propagation, BP)神经网络车牌识别算法.首先,采用原始图像的色相饱和度(hue saturation value, HSV)模式定位车牌并切割出字符,再提取字符的局部二值特征和像素统计特征作为BP神经网络的输入;然后,利用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值训练BP神经网络;最后,对萤火虫BP神经网络与原始BP神经网络算法进行对比分析.结果表明,萤火虫BP神经网络算法对字符的识别精度高于原始BP神经网络,该算法可用于车牌识别.     

X射线底片编号智能检测识别方法的研究

提出了一种基于模板匹配和神经网络的X射线底片编号、定位分割和识别方法，可以有效的检测和识别底片中的低质量和模糊的编号字符，识别率可达 92%，识别时间不超过 1 s.     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络的道床板结识别

将神经网络处理非线性问题的优势和灰度共生矩阵描述纹理的经典算法应用于铁路道床板结的识别研究.本文通过改进Hough变换的方法来检测定位道床区域,然后采用灰度共生矩阵对正常的道床和板结的纹理图像进行特征提取,探索基于BP神经网络进行道床板结检测和识别的方法,实现了道床板结识别的算法.实验结果表明,有较好的效果.     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。     

利用BP算法实现集装箱编号识别

研究集装箱字符识别,采用数字图像处理,模式识别与神经网络技术及改良BP算法实现集装箱编号的自动识别,该方法有较强的适应性,可在不同的光照条件下工作,在识别倾斜,变形,磨损,污染的集装箱时表现出较强的抗干扰能力,改良BP算法具有分类功能,可以实现字符的识别,并且具有较强的鲁棒性。     

基于两级BP神经网络的机动车车标识别

本文描述一种基于两级BP神经网络的机动车车标识别算法,该算法对车标识别中的多分类问题提出一种解决方案。根据车牌和车标在位置和尺寸之间的关联,文中利用车牌信息,确定车标的候选区域,然后利用形态学和连通域分析（CCA）定位车标。最后使用两级BP神经网络：预测网络和验证网络完成车标识别的目的。文中以两类车标为例,通过实验表明该算法具有较高的识别率和较低的错误率。     

基于BP神经网络的手写字符识别

提出一种基于BP神经网络的手写字符的识别方法，首先建立样品库，对样品库中的样品提取特征，作为输入层的输入值,采用改进BP算法进行网络训练，不断修改权值和阈值，然后对任一输入的手写字符，运用BP神经网络进行识别,实验证明将改进的BP算法用于手写字符识别有较好的识别效果，提高了算法的收敛速度。     

小波包-BP神经网络结合的热轧带钢缺陷识别

基于热轧带钢的表面往往存在着很多缺陷,目前的识别方法存在着误识率高的问题,提出一种基于小波包分解的提取图像特征的方法,将提取的图像的能量特征向量输入BP神经网络分类器,对麻点、夹杂和结疤3种缺陷进行识别,仿真结果表明这种方法有着较高的识别率,并具有稳健的抗噪性和良好的扩展性.     

基于BP网络的字符识别系统设计

根据我国车辆牌照的特点,提出了基于BP神经网络识别算法。算法中将分类器分为汉字分类器,英文字母分类器,英文字母和数字混合分类器以及数字分类器四种,这种神经网络设计可以有效简化网络结构,提高识别精度和速度。由于标准BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,对BP算法进行了改进。通过仿真实验,该字符识别系统具有较高的识别率,同时也具备了神经网络本身容错能力强,即鲁棒性好的特点。     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7％.结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

中国钢铁工业区域竞争力的人工神经网络判定

将人工神经网络和最优分割法相结合,构建竞争力评价模型,并对1995年和2000年中国钢铁工业区域竞争力进行了评价。模型运行结果表明,1995~2000年中国钢铁工业区域竞争力发生了显著分化,2000年以来钢铁工业发展态势也充分证明了这一点。沿海地区正成为中国钢铁工业发展的重点地区,优化钢铁工业布局是当前面临的一个重要任务。可见,将人工神经网络和最优分割法相结合的组合模型用于评价钢铁工业区域竞争力水平简便、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,是一种具有发展和应用前景的有效评价方法。     

基于GRNN神经网络的中厚板轧机厚度预测

根据4200轧机轧制45号钢的实测数据,利用Matlab神经网络工具箱,建立中厚板轧机厚度预测的GRNN神经网络模型.研究结果表明;GRNN神经网络模型能较好地预测轧件厚度的变化,相对误差很小;与BP网络和Elman网络模型相比,GRNN网络模型具有更高的精度和更强的稳定性.     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

改进粒子群优化BP神经网络的心理压力识别算法

为提高心理压力的识别率,提出一种改进的粒子群优化BP(back propagation)神经网络的压力识别算法。该算法在基本粒子群(particle swarm optimization,PSO)模型的基础上,引入了收缩因子,在收缩因子的作用下,使速度的边界限制消失,选取适当的参数来保证PSO算法的有界和收敛特性,实现对BP神经网络的优化。利用心算任务进行压力诱发,采集高压、低压状态下的心电信号,提取了与心理压力相关的心率变异性特征值,并对特征数据对比分析;建立了心理压力程度的分类模型,通过改进的PSO模型优化BP神经网络以识别心理压力。结果表明:改进的粒子群优化BP神经网络算法与BP神经网络相比收敛速度快、误差小且识别率高,该算法对心理压力的识别率可达94.83%,识别效果优于未优化的BP神经网络算法。     

BP神经网络在方钢管混凝土轴心受压试验数据拟合中的应用

本文使用BP神经网络对方钢管混凝土轴心受压试验的数据进行拟合，并将BP神经网络的拟合曲线与10次多项式的拟合曲线进行了对比。结果表明，建立的BP神经网络模型能够准确拟合方钢管混凝土轴心受压的试验数据，具有较好的非线性拟合效果，拟合精度高。     

小波神经网络在人脸识别中的应用

人脸识别是一个涉及生理学、心理学、图像处理、计算机视觉、模式识别和数学等多个学科的前沿课题。小波神经网络是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种前馈性网络,避免了BP网络等结构设计上的盲目性,网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,有较强的函数学习能力和推广能力。基于小波神经网络,文中提出了一种新的人脸识别算法。该算法利用小波多分辨特性和神经网络的鲁棒性和记忆性,同时结合了加速网络收敛速度的小波神经网络步长调整算法。实验证明该算法有高的检测率和有效性。