一种基于MATLAB的手写字母的神经网络识别方法

利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用MATLAB软件构建用于特征识别的两层前向神经网络,将已知字母经图象处理后对BP网络进行训练,此BP神经网络可以成功地识别A－Z26个手写英文字母。     

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.     

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LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络(LVQ)对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

一种基于BP-bagging的手写体数字识别算法

基于BP-bagging的手写体数字识别算法,以BP网络做基本分类器,用Bagging产生多个基本分类器,把每一个手写体数字作为一幅图像,通过扫描提取25维特征,并投影压缩生成5维特征向量,并输入到BP-bagging分类器,用简单多数投票法进行集成,实现手写体数字的分类识别.经反复的实验证明,该手写体数字识别算法具有...     

基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 .实验结果表明 ,设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果     

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KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别

人类基因启动子预测和识别是DNA序列分析中的一项重要任务.提出了一个基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别算法.利用KL散度提取分辨力最强的六联体来区分启动子和非启动子区域,将这些六联体的出现频率作为识别启动子的组成成分特征,结合CpG岛特征,应用BP神经网络技术建立人类启动子识别系统.该系统有3个分类器,即启动子-外显子分类器,启动子-内含子分类器和启动子-3’UTR分类器,每个分类器都是一个BP神经网络,通过3个分类器的结果来综合预测启动子序列.对测试集的实验结果为:敏感性达到51.4%,特异性达到52.9%.     

基于深度学习的手写数字分类问题研究

手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;实验结果表明深度学习在识别手写体数字时具有更高的准确率。     

人工神经网络在数字识别中的应用

BP神经网络是最常用的一种人工神经网络。本文介绍了利用BP神经网络来实现离线手写体数字识别的基本方法,分析了传统BP算法的一些缺点,针对这些缺点指出了一些较新的改进算法。利用MATLAB验证了这些较新的算法。实验数据表明,改进的算法具有较高的识别率。     

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.     

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。     

结合主成分分析法的可拓神经网络三维荧光光谱的分类识别研究

提出了结合主成分分析法(PCA)的可拓神经网络算法,并且将其应用于柴油、煤油、汽油的三维荧光光谱分类识别中。实验结果表明,相比传统的BP神经网络算法,该算法迭代数下降了80步,识别率由89%提高到93%,体现了结合算法的高识别率和高效性。     

LM算法在神经网络语音识别中的应用

输入语音信号中声音的特征提取和分类识别可以通过多层前馈神经网络大量学习实现,但基于误差反向传播的前馈神经网络(BP神经网络)标准算法收敛速度慢,在训练中效率不高。采用一种快速稳定的Levenberg-Marquardt算法进行语音识别,通过对语音信号的预处理、特征提取和网络结果优化,建立了网络训练样本集,用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明,该算法优于传统的BP算法,具有更好的收敛性。     

基于蚁群神经网络船舶发电机故障诊断

BP神经网络在船舶发电机故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢、且容易陷入局部极小等问题,给故障诊断带来不便.为此,采用蚁群优化算法代替反向传播算法训练神经网络的权值和阈值.以船舶发电机中的同步发电机为例,利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较,结果表明蚁群神经网络具有较好的训练性能、收敛速度、诊断精度和良好的故障识别率,应用于船舶发电机的故障诊断中,具有较好的应用前景.     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

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.     

基于改进概率神经网络的手势动作识别

为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG（Surface Myoelectrogram Gestures）的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的实验中,该算法平均正确识别率均在90%以上,而传统BP算法的正确率仅为85.7%。仿真实验结果表明,改进的概率神经网络算法具有更短的训练时间和更强的分类能力。     

递阶结构进化神经网络在故障诊断中的应用

主要研究进化神经网络在旋转机械故障诊断中的应用 ,提出了一种基于递阶结构的遗传算法与进化规划相结合的神经网络学习新算法 ,利用该算法可以同时对网络进行结构优化和权重求解。通过旋转机械故障分类应用实例 ,与传统的 BP训练算法作了比较 ,证明基于递阶结构的进化神经网络算法不仅在权重训练方面比传统 BP训练算法更加快速稳定 ,避免陷入局部极小点 ,而且同时对网络结构进行了优化 ,得到了结构更为简捷的旋转机械故障分类网络