BP神经网络在电子鼻分类识别多品牌白酒中的应用研究

由于MQ3、MQ4、TGS813、TGS2620 4个金属氧化物半导体组成的气体传感器阵列对酒精气体及有机物交叉敏感,据此建立实时数据采集系统,并提出稳态特征值和动态特征值的提取方法,进而结合BP神经网络识别方法,通过所建立的电子鼻系统对3种不同品牌白酒进行了分类识别实验.结果表明:电子鼻系统对不同品牌白酒的识别率稳态特征时达90.0%,动态特征时达83.3%.     

基于模糊BP神经网络的网络化病害诊断系统

农作物的病害诊断的实质是一个故障诊断问题.以Internet网络环境下的农作物病害诊断为研究背景.以辣椒病害诊断为例,分析了辣椒常见病害特征,并运用模糊技术确定辣椒病害特征的隶属度,实现了辣椒病害诊断中的辣椒病害特征模糊化表示,给出了用于农作物病害诊断的模糊BP神经网络.在此基础上,本文进一步研究了基于三层网络应用模型的神经网络智能诊断模型的训练及诊断过程,利用.NET技术实现了以B/S模式作为网络平台的辣椒病害智能诊断系统,为农业生产提供了有力的支持.     

BP神经网络在多源图像融合中的应用研究

采用BP神经网络与SVR融合法相结合的方法来实现像素级多源图像融合。改进型的SVR方法,用来进行全色波段和多光谱波段的融合。首先将各多光谱波段与全色波段求算回归系数,然后利用回归系数与多光谱波段合成模拟高空间分辨率全色波段,最后利用比值变换完成各波段的融合。通过仿真证明,BPNN-SVR融合法优于SVR融合法。     

一种改进的BP神经网络在遥感图像分类中的应用

反向传播神经网络能解决传统分类方法的不足,现已逐渐用于遥感图像的分类中,研究用种新的改进ＢＰ算法进行遥感图像分类。     

BP神经网络算法在数字识别中的应用

介绍BP神经网络算法的理论和方法,并在MATLAB环境下给出了BP神经网络算法在数字图像识别系统中的应用.     

多层BP网在模式分类中的应用

本文根据实际应用中的实例，设计了相应的多层BP网络，改进了原有的网络模型，更有利于神经网络在不同领域中的应用。     

改进BP神经网络在流型智能识别中的应用

为了克服ＢＰ神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,利用非线性最小二乘法对其进行了改进,改进后的ＢＰ神经网络的收敛速度提高了１￣２个数量级,同时利用压阻式压关器测得了水平管内油气水多相流压差信号,根据分形理论中的重要构相空间法提取出压差信号的特征向量,再将特征向量送入改进的ＢＰ神经网络中,从而完成对油气水多相流流型的智能识别,结果证明,改进的ＢＰ神经网络能有铲地自动识别出油气水多相流的流型。     

基于改进BP神经网络的岩心图像分割方法研究

图像分割是提取岩心孔隙结构特征的重要基础,为解决传统图像分割方法对岩心图像分割精度不高的问题,利用遗传算法对传统BP神经网络图像分割方法进行优化,通过提取岩心图像领域特征,进一步对训练样本进行了修正.利用改进的BP神经网络岩心图像分割方法,分别从整体连通领域、局部领域和边缘领域3个方面对岩心图像进行分割.与ImageJ...     

BP神经网络气水识别研究

传统的测井解释技术由于建立在岩石颗粒的均匀排列、孔隙流体均匀分布假定模型基础上,将地层岩性、孔隙率、渗透率等参数作线性研究,致使获得的测井解释结果在大部分复杂地区与地层的真实值不一致。运用测井神经网络,根据测井资料、岩性分析资料、试油资料,可以解决求取地层孔隙率、渗透率、泥质含量、流体饱和度等参数以及进行油气水识别、岩性岩相识别、裂缝识别、水淹层识别、生油岩识别等等。测井神经网络处理解释新技术的兴起和发展,对解决非均质性地层的非线性映射问题具有良好的实用效果。     

BP神经网络在GDP预测中的应用研究

在经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对经济运行进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,得到了较为满意的预测结果。     

断层推断的改进BP神经网络方法

断层可破坏煤层的完整性和连续性 ,对采煤工作面的生产具有重要的影响 ,在矿井投产前 ,必须准确地查明采区内的断层情况。文章运用动量法和自适应调整学习率的改进 BP神经网络 ,选取 5个地震特征参数进行了断层推断。结果表明 ,改进 BP神经网络是一种有效的断层推断方法     

基于改进的BP神经网络下的字符识别

我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成,字符图片的类型众多给字符的识别带来了很多困难.参照目前现有人工智能算法的优点,结合了字符特征提取方法设计了一个改进的BP神经网络对归一化后的三类字符进行识别,取得了预期效果.     

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。     

Stein损失下BP神经网络分类方法在人脸识别中的应用

在统计判决理论的框架下,针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出了基于Stein损失的BP神经网络分类方法,证明了Stein损失下的BP神经网络的收敛性,经过剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验,表明这种方法能有效解决传统的BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别

人脸识别是模式识别和图像处理领域的研究热点和难点,尽管已提出了许多方法,然而如何在变化的环境下实时、高效地识别人脸仍是一个难题.鉴于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)有较高的压缩性能和快速算法以及集成神经网络良好的泛化能力,提出了基于DCT和神经网络集成的人脸识别方法.首先用DCT提取人脸特征矢量,然后构建集成BP(back propagation)神经网络对人脸进行分类识别.在ORL(olivertti research laboratory)人脸库上的仿真实验结果表明,提出的方法取得了较快的训练和识别速度、较高的识别率,因此该方法是一种快速高效的人脸识别方法.     

BP网络在汽车牌照字符识别中的应用

基于BP神经网络原理对汽车牌照中数字与英字母进行了识别．分析了汽车牌照图像的识别处理过程,提出一种将大量模式分成许多小模式组的方法,研究了学习速率、误差精度与隐含层节点数之间的关系．实验结果表明所设计的汽车牌照神经网络识别系统能够较好地识别汽车牌照字符．     

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别

针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题,提出了一种基于AP和BP神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过AP算法(affinity propagation)聚类消除冗余,重新构造样本空间;然后构造BP(误差反向传播)神经网络模型,学习测试集合样本。采用UCI机器学习数据库中的数据进行实验,结果表明,算法的识别正确率可达96.10%,高于BP神经网络算法的识别正确率94.88%,且执行时间约为后者的10%,具有较高的实用价值。     

基于BP神经网络指纹识别的算法

通过对多种指纹分类算法的研究和分析，提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法．首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库，然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数，以提高收敛速度及跳出局部最小．仿真证明：该算法与传统的指纹识别算法相比，分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法．