分类器集成在财务危机预测中的应用研究

财务困境预测是金融领域中一个重要的研究课题．已有的统计模型、人工智能和机器学习模型具有预测准确率较低或稳定性差等缺点,因此首次将分类器集成应用于财务危机预测研究,以我国上市公司为研究对象,以决策树和神经网络为子分类器,从实验上证实了分类器集成在提高财务危机预测准确性方面的有效性,最后指出需要进一步研究的几个问题．     

一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

针对神经网络应用于电力系统暂态稳定评估存在的误分类问题，将粗糙集理论和神经网络相结合，运用特征矩阵进行属性约简的基础上，应用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率，在新英格兰10机39节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、     

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.     

产生式与判别式组合分类器学习算法

在AdaBoost集成方法的基础上,研究了一种产生式与判别式模型组合的方法。该算法在每轮中同时学习一个产生式分类器和一个判别式分类器,选择误差率较小的作为个体分类器,然后对所有个体分类器采用加权的方法得到最终分类器。实验结果表明,该方法在准确率和收敛速度上都具有很好的效果。     

一种用于生物特征识别的分类器的设计及应用

针对声纹识别和人脸识别等高维的生物特征身份识别问题,本文提出了一种基于遗传小波神经网络的补偿模糊分类器,实验结果表明本分类器比传统的BP神经网络的效果好.     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

基于小波包分解的声目标识别

小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数。采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果。     

基于小波神经网络的邮件分类算法研究

小波神经网络模型是将小波理论和神经网络结合起来的一种模型.通过对邮件分类问题的分析,采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替传统的神经元激励函数的小波神经网络的方法,建立了相应的邮件分类的小波神经网络模型.该模型克服了传统BP神经网络参数不足、隐含层单元数目难以确定、收敛速度较慢等缺点.应用结果表明,该算法在邮件分类中能有效减少平均绝对误差,提高查准率,为邮件分类算法研究提供了一种新的方法.     

基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究

为了有效识别癫痫脑电信号,建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型,并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解,提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值,构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明,该算法的识别率达到了92．5％。     

基于小波和神经网络的电气设备故障检测

针对传统的电气设备故障诊断方法中存在的局限性,本文提出基于小波和神经网络的故障诊断算法。该算法利用时频两域有紧支撑能力的Mexican Hat小波变换,提取能量归一化故障特征向量,用神经网络作为诊断决策分类器,输出故障模式。该方法具有计算简单、收敛快、精确度高及可操作性强等特点。     

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·     

一种有效的多字体印刷字符识别系统实现

提出了一种基于神经网络和浮动模板的多字体印刷字符识别方法。在研究大量的多字体印刷字符图像后,给出了一种有效的预处理方法,并在综合抽取宏观特征与微观特征后,送入神经网络的浮动模板法分类器进行识别。实验证明该方法具有相当高的识别率,应用前景十分广泛。     

一种有效的多字体印刷字符识别系统实现

提出了一种基于神经网络和浮动模板的多字体印刷字符识别方法。在研究大量的多字体印刷字符图像后，给出了一种有效的预处理方法，并在综合抽取宏观特征与微观特征后，送入神经网络的浮动模板法分类器进行识别。实验证明该方法具有相当高的识别率，应用前景十分广泛。     

The Application of Neural Network in Recognition of Fabric Weave Parameters

IntroductionFabricweaveparametersaretheimportantcharactersoffabricweave.Todistinguishastructureoffabricweave,threeproblemshavetobesolved.Oneistofindthepositionofinterlacingpoint,anotheristodeterminethepropertyofinterlacingpoint,andthethirdistodistinguishthenameofinterlacingpoint.Inthisstudy,themethodofidentifyingfabricweaveparametersisbasedonthefollowingthreeassumptions:1)Thepositionofweftinfabricisdeterminedbypeakandvalebrightnessprojectioncurveinthedirectionofwarp;2)Thechangeinweftsbrightne…     

基于组合分类器的联机手写汉字识别

提出一种基于二级组合分类器的汉字手写体识别方法,首先提取汉字的整字特征和笔划特征;进行单字识别的过程中,GA-BP笔划分类器起着对汉字识别的主导作用,当写入汉字出现连笔、字形变化导致系统产生拒识情况时,采用隐马尔可夫整字分类器作为辅助去提高整体的识别率.     

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。     

基于多级分类器的自由手写数字在线识别

设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中,通过对四个独立的分类算法进行集成,将脱机方法与联机方法,神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统。理论分析和实验结果表明,该集成系统比单一系统具有明显的优越性。     

基于改进深度学习的车牌字符识别技术研究

为解决传统车牌字符检测方法可靠性差、效率低的问题,提出采用haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别方法。采用haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理技术提取出车牌字符;通过收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别。实验结果表明, 该方法识别车牌字符正确率较高,在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下的准确性和稳定性较好,能够有效地降低车标识别的错误率。     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。