一种局域连接前向人工神经网络结构的研究

双隐层标准前馈（ＢＰ）网络只要其隐层节点数足够多就能解决任何形式的分类问题．应用标准（ＢＰ）网络识别多模式类分类问题时存在以下缺陷：（１）对不同模式类均使用相同数目的隐层元；（２）增加新模式类后，网络要重新学习；（３）网络识别的机理研究困难．笔者提出了一种局域连接前馈神经网络（ＬＣＮＮ）结构，其隐层神经元与输出神经元之间为局域连接，学习算法与ＢＰ算法类似．ＬＣＮＮ具有以下特点：（１）便于自构网络结构，提高网络的推广能力；（２）便于提取各模式类的不变特性；（３）具有较强的记忆能力，便于实现追加学习．以五种海底沉积层介质类型的分类识别为例，分别利用标准前馈（ＢＰ）网络与ＬＣＮＮ网络进行分类识别，结果表明：ＬＣＮＮ便于自构网络结构，具有追加学习的能力．     

LBAM神经网络及其在图像识别中的应用

本文提出了一种用于图像识别的神经网络。它由映射网络ＭＮ和ＬＢＡＭ网络组成。ＭＮ中使用了不变性换法，降低了图像样本的维数肯保持分类距离不变。在设计ＬＢＡＭ网络时，通过全局考虑，使得网络的吸引点和吸引区域满足实际全局最优之需要。ＬＢＡＭ具有网络结构简单和收敛速度快的优点，计算机模拟证实，此网络具有对缺损和噪声图像进行正确识别的能力。     

旋转机械工况辨识的模糊神经网络方法

本文介绍了一种模糊神经网络分类器，针对其在旋转机械工况辨识中的应用，论述了网络的输入和输出模糊化问题，文中就旋转机械中几种典型的故障模式采用模糊神经网络进行了识别，并与传统的ＢＰ网络进行了比较，研究结果表明，模糊神经网络方法应用于旋转机械工况识别是有效的，它比传统ＢＰ网络更适合于处理分类边界模糊的数据。     

基于矩特征及支持向量机的图像识别

小波矩兼顾了目标的局部与全局范围的不变性特征,在计算复杂度和识别相似形状的物体时比Hu矩、Zemjke矩具有更好的识别效果;支持向量机建立在统计学习理论基础上,在实现识别分类方面比传统神经网络具有更好推广能力.利用小波矩提取目标的不变性特征,并输入到支持向量机进行分类识别,仿真实验表明该算法具有更好的识别效果.     

基于角点特征的目标识别方法

针对基于角点特征的目标识别存在的不足,提出了一种角点特征的构造方法,这种特征具有平移不变性、旋转不变性、尺度不变性以及对噪声的抗干扰能力.利用角点间的全局约束和局部约束得到类型可分离程度较高的模式向量,并根据目标角点的空间关系对模式向量进行适度的维数约简;根据目标的三维模型建立二维视面模型,从而提取出目标在不同姿态下的特征,解决目标姿态变化造成的难以识别的问题.结合反向传播网络的分类能力,将其应用到视点变化的目标识别领域.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

利用超声回波识别分层介质结构

研究了利用ＢＰ神经网络进行分层介质结构超声识别的方法。应用理论模型分析了不同分层介质结构的回波，研究了用ＢＰ神经网络进行介质结构识别的算法与性能，结果表明它具有良好的识别效果，实际分层介质结构的正确识别率在９０％以上。     

利用超声回波识别分层介质结构

研究了利用ＢＰ神经网络进行分层介质结构超声识别的方法。应用理论模型分析了不同分层介质结构的回波，研究了用ＢＰ神经网络进行介质结构识别的算法与性能，结果表明它具有良好的识别效果，实际分层介质结构的正确识别率在９０％以上。     

城市环境质量的BP网络综合评价

人工神经网络已广泛用于模式分类与识别等问题，而城市综合环境质量评价是多因子组合的模式判别问题．采用二级 Ｂ Ｐ 网络构造城市综合环境质量评价模型，该模型应用于四川省 １６个城市的环境质量综合评价和排序，研究结果表明， Ｂ Ｐ网络用于环境质量综合评价具有通用性、客观性和实用性．     

汽车二维图像的分类识别研究

用自相关函数提取图像的特征,对三类小汽车模型的侧影进行了分类识别研究．给出了两种分类识别方法：加权ｋ－近邻分类法和ＢＰ网络分类法,并对两种分类方法的性能进行了分析．实验结果说明,识别效果较好     

汽车二维图像的分类识别研究

用自相关函数提取图像的特征,对三类小汽车模型的侧影进行了分类识别研究,给出了两种分类识别方法;加权ｋ－近邻分类法和ＢＰ网络分类法,并对两种分类方法的性能进行了分析,实验结果说明,识别效果较好。