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.     

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。     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法

当前非特定人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法。介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值;利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型。将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证。结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别

提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替混合蛙跳算法的更新策略,有效平衡了种群的多样性和搜索的高效性.然后,将MD-CM-SFLA算法与BP神经网络相结合,设计出一种MD-CM-SFLA神经网络,并将其应用于耳语音情感识别中.耳语音情感识别结果表明,MD-CM-SFLA神经网络相对于BP神经网络具有明显的优势,在相同的测试条件下,其平均识别率较BP神经网络提高5.2％.由此表明,利用MD-CM-SFLA算法优化BP神经网络的参数,可以实现BP神经网络的快速收敛,获得较好的学习能力,从而为耳语音情感识别提供一种新思路.     

基于BP神经网络改进算法的遥感图像分类试验

BP神经网络分类方法是一种新的模式识别方法,在遥感图像分类识别处理中有良好的应用前景。本文在阐明标准BP算法及其改进算法——Levenberg-Marquardt算法的基础上,介绍了BP神经网络的遥感图像分类过程,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了试验。实验结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类方法是一种有效的图像分类方法。     

一种BP神经网络声音特征信号的识别方法

建立了一个三层前向神经网络对四种声音信号进行识别分类,网络采用改进学习的BP算法训练,即在最速下降法训练的基础上,引入了MOBP动量因子和学习率调整。仿真验证结果表明,所设计的BP网络识别分类误差小,识别正确率高。     

基于BP神经网络的竹片正反面识别算法

针对竹片自动检测领域中竹片正反面识别率低的问题,提出基于BP神经网络的竹片正反面识别算法,构建并训练一个三层的3输入1输出的BP神经网络模型;提取竹片的2个纹理特征和灰度值特征值,输入经过训练的神经网络模型,计算预测的识别结果。实验结果表明:基于BP神经网络的竹片正反面识别算法在最小风险的原则下的反面识别率为97%;正面的识别率为98%;稳定性明显高于单一特征识别的稳定性。     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

基于BP神经网络的滚动轴承智能诊断技术

人工神经网络的应用与研究是近几年迅速发展起来的一个国际性前沿研究课题.介绍了人工神经网络及BP神经网络算法,并对传统的BP算法进行改进.建立了基于BP神经网络动车组传动系统滚动轴承智能诊断系统方法,进行了状态识别神经网络训练与测试.通过对外环、内环、滚动体故障和正常情况下数据的计算、仿真和对比,分析了四种情况下在不同网络设计中的识别效率.基于BP神经网络测试的实际输出与期望输出值非常接近,该网络具有良好的识别性能.     

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。     

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。     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

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.     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

时变最优化信息处理技术及其应用(Ⅱ)——前馈神经网络学习算法

多层前馈神经网络应用成功的关键之一在于寻找一种有效的学习方法。尤其是在线应用,其学习和效率显著极为重要。而且前应用最广泛的ＢＰ算法却存在收敛慢和振荡等缺点。     

MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难。作者把前馈多层神经网络的相继各层看做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率。文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

用前向网实现噪声图象的边缘提取

本文提出采用多层前向网及改进的ＢＰ算法，对经Ｃａｎｎｙ最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”，能够较快地得到信噪比高的边缘图象．     

基于神经元网络的短期电力负荷预测

基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理，提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法，并给出相应的反向传播算法（BP）的构造过程和训练方法，研究结果表明，基于神经元网络的短期电力负荷预测方法具有精度高的特点，负荷预测结果的相对误差小于3．67％。     

热释放率计算和预测的神经网络方法

基于多层前馈神经网络提出了火灾实验中不同材料热释放率的学习算法和预测技术．同时,将具有全局收敛特性的混合共轭梯度（ＭＣＧ）算法应用于该问题中多层前馈神经网络的训练,克服了传统ＢＰ算法收敛速度慢,推广性能差的缺陷．文中对ＭＣＧ方法进行了大量模拟,并将模拟结果与ＢＰ算法及带有动量项的ＢＰ算法作了全面比较,结果表明：ＭＣＧ方法不仅在学习速度和收敛性方面均优于传统的ＢＰ算法而且显示了良好的性能和行为