基于神经网络方法的湿地生态脆弱性评价

应用BP神经网络模型对扎龙湿地的生态脆弱性进行了评价.采用7-2-4-1结构,以计算得到的各湿地类型样本栅格单元生态脆弱指数EⅥ值作为训练集,通过最大1 000次的误差反向传播训练,获得的最大误差是1.1%,最小误差0,成功实现了扎龙湿地7维评价指标变量到1维变量即扎龙湿地生态脆弱性指数的映射,得到了研究区全部栅格单元...     

基于H∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点，提出将前向神经网络应用于该误差模型，并采用线性H∞鲁棒滤波算法在线调整网络权值，得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络．仿真结果表明，在存在模型误差或噪声不确定情况时，该网络不仅具有较好的鲁棒性能，而且能使误差在很短的时间内收敛，提高了系统的实时性，而对准精度与采用推广卡尔曼滤波器的精度相当．     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

改进神经网络自适应滑模控制的机器人轨迹跟踪控制

为了提高机器人轨迹跟踪控制性能,在神经网络滑模控制方法的基础上,提出了一种改进型神经网络自适应滑模控制方法.该方法将神经网络作为控制器,利用其非线性映射能力来逼近各种未知非线性,同时通过在控制律中加入鲁棒项来消除逼近误差.考虑到隐含层单元数和网络结构参数对神经网络映射有效性的影响,将降低抖振作为优化目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行优化.最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真实验,并与其他控制方法进行了对比分析.仿真结果表明,基于该方法所设计的控制系统具有良好的鲁棒性和控制精确度,同时有效地削弱了抖振.     

多层神经网络的BP算法及其在机器人控制中的应用

用多层神经网络的反向传播学习算法,计算出权值和阈值函数的更新量;用这一算法对机器人的反向动态控制模型进行实验研究,最后给出了实验结果;探讨了出现误差时的解决方法．     

基于神经网络的烧结终点预报的研究

针对烧结终点非线性的特点,采用误差反向传播算法的多层前馈神经网络(BP)来建立其模型,用自适应算法确定学习参数,用改进的BP神经网络的算法求出结构适宜的自适应网络。提出并实践了提高烧结终点BP神经网络预报速度的数据处理方法,基于现场数据采用计算机仿真的结果表明该方法的有效性。     

人工神经网络BP网的应用

目的研究ＢＰ网在人工神经网络领域中的应用及其特点,方法采用误差反向传播学习算法,对不同的声纳回波进行分类处理。结果 建立了３层ＢＰ网络结构的声纳信号处理系统,结论隐蔽层单元增加有益于正确分类率的提高,但连接权计算复杂度增加。     

BP网络与LVQ网络在遥感影像分类中的比较分析

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究,最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明,神经网络分类器作为一种非参数分类器,进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度,引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中,LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。     

基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

模糊神经网络中长期负荷预报研究

采用动量法、自适应学习率和异变换函数对BP算法进行改进,并通过模糊神经网络对中长期负荷进行预测,还针对BP算法中隐层节点难以确定的不足,大胆采用预测误差曲面方法,使隐层节点个数选择具有科学的依据,算法计算表明,采用模糊神经网络提高了预测精度。     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

提出了一种基于最小分类错误（MCE）训练的采用多层感知器（MLP）结构的模式分类器设计方法。这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法，将它用于MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能。采用MLP实现MCE训练中的分类损失计算，从而将MCE训练过程与MLP分类器设计统一在一个神经网络结构中，通过BP算法予以实现。这不仅能达到提高MLP分类器性能的目的，而且简化了它的设计过程。     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

BP神经网络的改进及其用于手写数字识别的研究

模式识别是神经网络最有前景的应用领域之一,本文主要讨论如何提高多层神经网络 BP(Back-propagation)算法的学习速度以及该算法用于手写数字识别的研究.文中提出了局部连接的网络结构,并对基于特征输入和基于点阵输入两种神经网络分类器的特点进行了比较,针对神经网络的识别机制、识别能力和自适应学习,进行了深入讨论.本文还给出容错能力的概念,用以描述神经网络对非学习样本的分类机制.所有研究工作是在作者研制的 SSNN 神经网络仿真软件上进行的.     

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。     

基于MODIS影像和随机森林算法的河北坝上林地动态监测

为了揭示河北省坝上地区林地的动态变化特征, 采用250 m空间分辨率的MODIS反射率和NDVI数据, 利用TM遥感影像辅助选择训练样本, 基于随机森林分类算法, 提取2000-2015年8个时相的林地信息, 并分析其空间变化情况。结果表明, 与常用的最大似然法和神经网络法相比, 随机森林法分类的精度更高, 总体精度和 Kappa系数分别为91.89%和0.88。通过二进制编码方法, 快捷地揭示了8个时相的林地信息在空间上的动态变化, 识别出变化幅度较大的年份和空间分布。结果显示, 林地退化严重的地区集中在丰宁、围场、张北和沽源四县, 时间集中在2002, 2010 和2013年。     

改进型遗传神经网络在模式分类中的应用

为研究图像和语音的模式分类,提出一种采用可变长度串遗传算法(VGA)的进化神经网络.该算法可以全局搜索优化神经网络的结构,找到神经网络接近最优的连接权,再通过反向传播算法(BP),在该优化结构中找到最优连接权.对语音数据和SPOT图像数据的验证结果表明,在模式分类中,采用该算法的分类器(VGA-BP)的分类性能较贝叶斯(Bayes)分类器、最近邻规则(k-NN)分类器具有更高的分类精度.     

自适应SAR图像噪声识别和去噪算法研究

对噪声SAR图像进行噪声类型识别,是对图像进行有针对性去噪的第一步。针对7种典型噪声的干扰图像,提取包括Zernike矩、小波高频不显著系数子带能量比、噪声能量特征值等在内的8类特征值。设计了反向传播(BP)神经网络分类器,可以实现对不同噪声类型干扰的SAR图像的有效识别。采用了包括Probabilistic Patch-Based filter、2DDFT-DWT等7种最新有效过滤SAR噪声图像的算法进行综合去噪。实验结果表明,系统能够在一定程度上自适应过滤受到不同噪声干扰的SAR图像信号。     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。