基于时频分析和神经网络的水声通信信号识别技术

 水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切。从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法。对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量。对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率。     

基于粗糙集的茶饮料味觉信号识别

把粗糙集理论应用于茶饮料味觉信号分类规则的抽取，采用模糊C-均值聚类算法实现味觉信号的离散化，提出了一种新的规则强度定义。该定义同时考虑了支持规则的对象数和规则的不确定性因子，具有很好的普适性，同时给出一种规则提取算法和用于识别的决策算法，提取算法在获取全部有效规则的条件下．能有效减少核属性内的冗余。     

味觉电化学传感器的研究——可兴奋性脂膜对有味物质的响应

本文研究了酸味物质，甜味物质和咸味物质对膦脂膜味觉电化学传感器的影响，发现盐酸能降低该传感器的膜电位绝对值，同时降低膜电阻，食盐对膜电阻没有影响，而能提高膜电位的绝对值；蔗糖对膜电位影响甚微，但能显著提高膜电阻。     

Wnt/β-catenin信号通路对舌味觉乳头发育及舌癌的调控作用

Wnt经典信号通路(Wnt/β-catenin信号通路)在小鼠舌味觉乳头的早期发育以及味蕾再生过程中具有重要的调控作用,该信号通路的关键因子的缺失或者过表达可导致舌味觉乳头发育缺陷以及味蕾功能异常.此外,Wnt/β-catenin信号通路在成体舌的异常还与舌癌的发生有关.     

味觉传感器的研究──计算机对一个新的液膜体系中酸、甜、苦、咸物质的定性识别

本文用十六烷基三甲基溴化铵十乙醇／含苦味酸的二氯甲烷／蔗糖水溶液为研究体系，在油水界面建立可兴奋性人工膜，观察到甜、酸、苦、咸物质均能对该体系振荡波形有影响。采用模糊数学的方法，用计算机对有味物质实现定性识别，取得了满意的结果。并解释了该味觉电化学传感器产生电位振荡响应的机理和利用模糊数学进行模式识别的规则。     

粗糙集模糊神经网络味觉信号识别系统

针对C-means聚类算法和减法聚类算法的不足,提出了一种模糊神经网络味觉信号识别系统模型,该模型利用粗糙集的离散化算法和规则提取算法获得数量较少的分类规则,将这些分类规则转化为模糊IF-THEN规则,进而通过这些模糊IF-THEN规则确定网络结构.网络输出采用投票机制,使用粒子群优化方法精炼网络参数,与常用的提取模糊if-then规则的算法相比,该方法只有一个参数且易于实现.实验结果表明:该方法可获得更简洁的系统表示,并且通过选择合适的系统参数可使系统对加噪声训练样本的错误识别率降低5%左右.     

字母识别的神经网络方法

本文作者用人工神经网络进行英文字母的识别工作。首先进行了字母的数字化转化,将图像格式转化为数字格式,用5×7矩阵的布尔值表示每个字母;然后设计了反向传播型人工神经网络模型;最后,用经过训练的模型对字母进行识别,结果表明:噪声信号的平均水平低于0.2时,神经网络模型能够完全正确识别26个字母;噪声水平在0.2时,神经网络模型开始出现错误,随着噪声水平的增加,神经网络模型的识别率逐渐下降。     

传感器故障在线诊断和信号恢复的两级神经网络方法

目的研究控制系统中传感器软硬故障诊断和信号恢复．方法提出一种两级神经网络（ＮＮ）包括一个主神经网络和若干个局部神经网络方法．主神经网络负责诊断传感器故障,其输入为各传感器在时刻ｔ的信号,输出为各传感器在时刻ｔ＋１的信号．各局部网络负责传感器故障诊断和信号恢复．每一个局部网络对应一个传感器,局部神经网络输出为相应的传感器在时刻ｔ＋１的信号,其输入为其余传感器在时刻ｔ的信号．各网络均采用先学习,后工作的在线学习方法．结果与结论所述方法具有在线学习、故障误检率低、可以诊断多个传感器软硬故障的优点．对气垫船中传感器软硬故障诊断的仿真结果表明,该方法是行之有效的．     

基于神经网络调制信号识别技术的发展

信号调制样式的自动识别是软件无线电必备的功能之一,基于人工神经网络的识别方法因其较其他方法具有更好的性能受到广泛关注。分析了基于神经网络调制信号识别技术的基本原理,将目前研究的调制信号识别分为基于多层感知器神经网络的调制信号识别和基于径向基函数神经网络的调制信号识别,提出了神经网络调制信号识别技术进一步的研究方向。     

基于遗传神经网络的战场声目标识别

通过小波包分析提取战场声信号不同频带上的能量作为特征向量,设计了遗传神经网络作为战场声目标识别的分类器,克服了传统BP神经网络容易陷入局部最小点的缺陷,通过Matlab仿真对比实验结果,证明遗传神经网络能够提高战场声目标的识别率。     

基于人工神经网络的卫星姿态信号处理

地球遥感卫星的技术难点之一是保持有足够的姿态控制精度．通常卫星的姿态由单一传感器获得,为得到高的姿态精度,需要对多个传感器信息进行综合处理．针对由惯性基准、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态测量系统,提出并设计了带反馈的ＢＰ人工神经网络进行信号处理．研究表明,该方法可以抑制红外地平仪轨道周期误差和卫星进入阴影区时对测量系统的影响,从而使系统的测量精度得以很大提高．     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.     

基于LVQ神经网络的医学图像识别研究

以医学肝脏CT图为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的医学图像识别方法。基本思想是首先确定图像ROI区域,并作灰度映射变换。接着提取其颜色、纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,最后将特征归一化后利用LVQ神经网络进行识别。通过与其他典型神经网络识别方法的实验比较,结果表明,设计的方法能取得更为理想的识别效果。     

基于BP神经网络的图像识别研究

提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法？先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性，定位钢材区域，然后利用一系列图像处理技术，对图像中钢材编号区域定位、分割字符，最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明，采用BP神经网络，可有效地识别铜材编号，速度快、识别率高，具有较高的实用价值。     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究

为了有效识别癫痫脑电信号,建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型,并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解,提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值,构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明,该算法的识别率达到了92．5％。     

基于神经网络结构搜索的目标识别方法

针对目标识别需求,对基于神经网络的深度学习方法展开研究。由于深度学习模型中包含了对数据的先验假设,因此人工设计神经网络需要领域内专家丰富的先验知识,且具有劳动密集与时间成本高的缺点。为了获得超越专家个人经验、表现更好的网络,采用一种可微神经结构搜索的高效结构搜索方法,将搜索空间放宽为连续的空间,然后通过梯度下降来优化体系结构的验证集性能,从而找到面向目标识别的最优神经网络结构。仿真实验结果表明,将基于神经网络结构搜索的目标识别方法应用于"低慢小"类目标识别是可行的。