利用SOM神经网络实现逆向工程中区域自动分割

为实现逆向工程中点云区域的自动分割,利用自组织竞争人工神经网络(SOM),对基于散乱点云的自由曲面信息计算方法进行改进,并基于自由曲面信息构造了一个八维SOM神经网的输入向量,利用SOM神经网络实现了逆向工程中区域自动分割.实验验证了本文算法的有效性.     

基于自组织神经网络与遗传算法的边坡稳定性分析方法

将自组织(SOM)神经网络、误差反馈(BP)神经网络和遗传算法(GA)三者结合起来,应用于边坡稳定性分析中.首先推导了基于高斯函数的SOM神经网络过程简化权值求解公式,并采用SOM神经网络对收集到的边坡样本进行归类,降低了学习样本的噪声;然后设计了适用于边坡工程的神经网络结构编码模式;再将GA用于优化BP神经网络结构;最后对优化后的BP神经网络进行了计算.计算结果证明,优化后的BP神经网络在安全系数的拟合以及样本的误差分布方面均有明显的改善.同时,通过与其他类型的神经网络相比较,优化后的BP神经网络准确度较高,用于计算边坡的安全系数误差较小.     

SOM神经网络应用于声目标识别系统的可行性分析

利用小波分析技术提取的特征,设计了SOM神经网络识别器,并用常规的BP神经网络识别器来比对分析,考察SOM神经网络识别器应用在声目标识别上的可行性。试验结果证实,SOM神经网络应用在声目标识别系统是可行的。     

基于自组织神经网络SOM的汽车安全气囊装配故障诊断

利用汽车安全气囊装配工序中已有的先验知识,构建并训练了一个自组织神经网络SOM的多传感器故障诊断系统。通过现场的多传感器采集设备运行数据信息输入故障诊断的系统,利用自组织SOM神经网络的聚类性能,得到装配工序中故障的类型,从而达到诊断汽车安全气囊装配工序的故障。通过无师自动学习的方式对输入信号进行分析,计算简单,精度高,具有很高的应用价值。     

基于模糊BP神经网络的抑郁症分诊系统

基于模糊逻辑和BP神经网络相结合的方式,提出了一种抑郁症的早期自动诊断方法,研究了抑郁症的分诊指标和分级标准的确定和模糊处理方法,把模糊量化的数据作为BP神经网络的输入,构建了合适的3层BP神经网络.仿真结果显示,综合运用模糊算法和BP神经网络的方法能达到优势互补的效果,构建的模糊神经网络用于抑郁症的诊断是可行的.     

SOM的聚类算法研究

自组织特征映射神经网络SOM（Self Organizing Feature Maps）作为一种优良的聚类工具,具有无需监督,能自动对输入模式进行聚类的优点,已经得到了广泛的应用．针对SOM可能出现“死结点”现象,文章引进了“良心”算法,实例证明是有效的．     

基于PCA-ANN模型中存在的问题及改进

文章深入分析了目前普遍采用的主成分分析——神经网络模型应用中存在的不合理问题,通过推导指出错误所在,提出了相应的改进方案.为了验证改进模型的有效性,以UCI机器学习库中的数据集为样本,选取有导师BP神经网络和无导师SOM神经网络,建立改进的主成分分析——神经网络模型,并与传统主成分分析——神经网络模型进行比较测试,实验结果表明改进的模型效果更优.     

基于BP和SOM神经网络相结合的地震预测研究

地震预测由于其产生原因的复杂性,一直是世界公认的难题.本文提出一种将多层前馈神经网络(BP网络)和自组织特征映射神经网络(SOM网络)相结合的方法并应用到地震震级的预测中,首先利用自组织特征映射神经网络对地震的原始数据进行聚类预处理,使具有内在规律的样本点集中在一起,之后利用BP神经网络对样本数据进行学习和预测,结果表明,相比直接利用BP神经网络预测结果,增加SOM聚类处理过程能有效的减小预测误差.说明此方法可以有效的汇总出与地震关系密切的因素,也表明SOM对相关震级参数分类的有效性,对利用模糊预测方法来实现震级的预测是一种有效的辅助手段.     

多窗口模式Roberts聚焦评价方法及其应用

自动对焦是图像测量和机器视觉中的重要技术。分析了自动对焦的基本原理,研究了自动对焦过程中的核心问题,提出了一种基于多区域聚焦窗口模式的改进Roberts聚焦评价函数的自动对焦方法。对图像进行滤波去噪预处理,选取多区域聚焦窗口,利用改进的Roberts聚焦评价函数进行评价,最后采用全局搜索和二分查找相结合的方法进行快速焦点定位。试验结果表明该方法兼顾了灵敏性、稳定性,可快速实现自动对焦。     

基于SOM的产品设计结构模块划分及其评价

针对数值型设计结构矩阵(DSM),提出采用自组织映射(SOM)算法的产品设计结构模块聚类方法。该方法将DSM中的信息经过初始化后作为SOM网络的输入层,然后通过训练SOM神经网络模型获得聚类方案。文中还提出了综合考虑模块内聚性和耦合性并且适用于数值型DSM的聚类效果评价指标。案例分析表明,与DSM经典算法相比,本文提出的聚类方法和评价指标能够优化产品设计模块划分。     

基于相似性最优模块神经网络的股票预测

该文提出一种最优模块化神经网络的模型.BP网络存在学习后面的样本而"遗忘"前面的样本,以及训练速度很慢的问题,但具有泛化能力强的优点,同时网络的结构不会随数据增加而变的庞大.而RBF网络随着输入维数增加其隐藏层的神经元个数呈指数增加,并且其泛化能力不强,但RBF网络具有训练速度比较快,逼近效果好等优点.于是提出最优模块化神经网络的模型,综合BP和RBF网络的优点.使学习样本能力,运算速度,网络规模得到改善.该模型适合于较多的样本训练.     

一种改进的递归神经网络及其仿真研究

针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出了一种带偏差单元的IRN(internally recurrent network)网络模型,根据BP算法推导出了该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了故障诊断方面的仿真分析.试验结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有了很大提高,具有很好的实用性.     

基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测

针对BP神经网络在学习速度方面的不足, 在Jordan和Elman网络结构的基础上, 提出一种带偏差单元的递归网络模型, 根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则, 并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析. 结果表明, 该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高, 具有一定的实用性.     

基于3种训练神经网络方法解决异或问题的研究

分别运用误差反向传播(error back propagation)算法、扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter)和数值积分卡尔曼滤波(cubature kalman filter)算法对多层神经网络模型进行逐次状态估计,并将其用于解决异或的分类问题。从仿真实验结果来看,利用BP,EKF和CKF算法训练的神经网络的输出信号的均方误差曲线的收敛速度依次加快,这使得神经网络的实际输出值越来越逼近其期望输出值,同时针对异或问题3种算法都得到了良好的分类结果.     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

基于小波神经网络的空气污染指数预报

针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的小波神经网络预报模型。利用小波对原始的空气污染指数序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测。仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛...     

基于自聚焦BP的圆周SAR运动补偿方法简

圆周SAR由于平台运动轨迹的复杂性,导致沿航迹向和切航迹向回波信号存在严重耦合,因此成像处理运动补偿问题尤为复杂。本文针对圆周SAR成像运动补偿问题,首先分析运动误差对成像质量的影响;然后利用自聚焦BP算法对运动误差进行补偿,并与传统BP算法性能进行对比,验证了自聚焦BP算法对圆周SAR运动补偿的有效性;最后利用自回归思想将自聚焦BP算法进行改进并扩展到圆周SAR三维成像中,通过仿真实验,对比传统BP算法结果,验证了该算法在三维成像中的优势。     

基于遗传神经算法优化的汉语分词模型

针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,本文将基于遗传的BP神经网络算法用于汉语分词模型,此模型结合了遗传算法和BP网络的优点.实验结果表明:该优化模型完全达到了汉语分词要求,并且在分词速度上也明显优于传统的BP神经网络,具有高精确性、收敛速度快等特点.     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性，而小波变换具有良好的时频局部化特性．将二者结合在一起构成小波神经网络，网络隐层采用morlet小波函数，输出层采用线性函数，使得该网络兼具神经网络和小波变换的优点．分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数，其结果表明，在相同的误差条件下，小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络．     

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。