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1.
多分类器融合中一种新的加权算法 总被引:9,自引:0,他引:9
提出了一种直接采用分类器的输出向量来计算各分类器的加权算法,它能直接利用在分类器的输出端提供的“测量级”信息,通过加权函数将“测量级”信息转化为对分类器的加权,为了提高系统的可靠性,在实验中还分析了表决阈值的选取。 相似文献
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把传感器硬件冗余技术,BP网络以及串闻联Elman递归神经网络结合起来,提出一 各新方法用于构造具有传感器故障检测,分离且具有冗余能力的智能传感器系统,这可以减少硬件冗余技术中使用传感器的个数,消除硬件冗余技术中对冗余传感器应具有相同参数特性的要求,同时可以提高系统预报的准确性,仿真结果验证了这一方法的有效性。 相似文献
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采用概率神经网络(PNN)实现了对图像序列中移动目标——人头的跟踪.由于采用单一特征信息的跟踪算法在复杂环境中往往失效,故以头部的颜色信息模板和头部轮廓的梯度信息模板作为跟踪依据,并通过改变PNN的结构实现了图像信息的融合以及自适应模板修正.实验结果表明,基于PNN的算法在处理目标的旋转和遮挡时有着良好的效果,且具有简单、跟踪鲁棒性好等特点. 相似文献
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一种基于BP算法的融合神经网络 总被引:3,自引:2,他引:3
针对水电仿真系统水机温度建模中存在非线性动态数学模型问题,提出了一种采用融合神经网络的温度模型·并且为消除应用中神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的影响,采用了可变学习速度的VLBP算法作为更新网络梯度和权值的算法·在该模型的实际应用中,首先设置多个传感器采集温度参数,然后使用采集数据对神经网络进行离线训练,而后使用训练完成的网络对水机温度参数进行实时在线预测·通过现场数据和网络预测数据的对比分析,证明该模型的实际准确率可达96 5%,可以满足实际仿真的要求· 相似文献
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用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数,避免采用BP算法存在易于陷入局部极值,使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态,由于每个分类器的特征输入不同,不能被一个分类器识别的模式,却可能被另一个分类器识别,为了提高模式识别的精度,可将一个模式识别问题由多个分类器来完成,将每一个分类器的输出结果作为一条证据,确定各分类器的基本概率指派函数,再用证据组合理论融合证据信息,可以提高分类的精度和避免某一个神经网络遭到破坏而使整个系统陷于瘫痪状态。 相似文献
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为了提高神经网络分类器的性能,提出一种基于阴影集的训练样本数据选择方法.在阴影集的基础上提出核数据和边界数据的概念.首先通过模糊c均值聚类(FCM)获取样本数据的最优模糊矩阵;然后诱导出相应的阴影集;样本数据结合阴影集构造核数据和边界数据;最后在核数据和边界数据中进行数据选择.利用该方法,结合Iris数据集分别对BP网络、LVQ网络和可拓神经网络(ENN)等分类器进行实验研究.结果表明:该方法能够保留典型的样本,减少训练样本数据的数量;利用该方法所选择的数据对神经网络分类器进行训练,保证了分类器的泛化能力,节约了训练时间,有效提高分类器的性能. 相似文献
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基于多分类器融合,首先提取行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP)神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Adaboost级联分类器训练出相应的行人检测器,检测每帧视频的行人并统计数量;最后基于前两个分类器,用stacking的策略构造了组合分类器,并实现分类器融合时权值的自适应调整.通过与现有算法进行对比,算法的效果优于其他算法,对复杂场景适应性强且满足实时性要求. 相似文献
8.
提出了一种多传感器火灾探测系统的数据融合算法,并针对火情信号测试的固有特点,采用神经网络进行数据融合决策,探讨了算法模型的建立,并由仿真结果验证了方法的可行性。 相似文献
9.
本文通过研究矩特征的性质,在传统的7个矩不变量的基础上,提出了5个组合矩不变量来完成对目标特征的描述.为完成对三维物体的识别,这里采用三层的BP神经网作为分类器,其输入特征为上述组合矩不变量.文中对三类目标在各种姿态下的矩特征分布的情况进行了研究,并将神经网分类器与最小距离分类器的分类性能作了比较.实验证明,神经网分类器能够完成对三维目标的识别,并且在实时性和鲁棒性方面表现了良好的特性 相似文献
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用神经网络求解时间依赖网络最短路径问题的新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
时间依赖的网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域.用实例证明了著名的Dijkstra算法在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题,给出了时间依赖的网络的定义和模型,给出一种实用反馈式神经网络来求解时间依赖的网络的最短路径问题.并用模拟实验验证了它在不同的网络更新时间区间上收敛速度的稳定性。结果是神经网络求解非NP-难解类优化问题的一种新尝试. 相似文献
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A brief review of color-matching technology and its application of printing RGB images by CMY or CMYK ink-jet printers is presented, followed by an explanation to the conventional approaches that are commonly used in color-matching. Then, a four-color matching method combining neural network with genetic algorithm is proposed. The initial weights and thresholds of the BP neural network for RGB-to-CMY color conversion are optimized by the new genetic algorithm based on evolutionarily stable strategy. The fourth component K is generated by using GCR (Gray Component Replacement) concept. Simulation experiments show that it is well behaved in both accuracy and generalization performance. 相似文献
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针对基于单一BP神经网络的纱线质量预测模型的不足,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络的纱线质量预测模型,采用遗传算法完成对神经网络权值和阈值空间的寻优搜索,以提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.通过试验表明,基于遗传算法优化的神经网络可以提高纱线质量预测模型的精度和稳定性,其性能优于基于单一BP神经网络模型的纱线质量预测. 相似文献
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神经网络过学习问题的统计学分析及改进算法 总被引:2,自引:1,他引:2
着重分析了前向神经网络在学习过程中过学习问题产生的统计学机理,并根据统计学习理论提出了一种新的准则函数·该准则函数综合考虑了网络的逼近性、容错性和归纳性,并且算法实现起来简单,易于在线选择·同时还提出一种新的网络结构学习算法·最后用该学习算法进行网络训练,仿真结果显示了算法的有效性和实用性· 相似文献
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联合多判据的图像融合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
常见的基于小波变换的图像融合方法只是从小波系数的某一特性的单一角度来考虑小波系数的选取,因而只适合图像中某一特性的融合。为寻找一种有效的小波系数融合方法,从数据融合的角度出发,提出了一种有效的融合算法。该算法采用投票表决法来联合小波系数选取中的多个判据,并综合考虑小波系数的选取。实验表明,与单一小波变换系数融合方法相比,本方法能有效地提高融合图像的质量。 相似文献
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人工神经元网络中期分级降水预报系统 总被引:1,自引:0,他引:1
该系统应用先进的人工神经元网络信息系统,采用欧洲数值预报格点资料和临汾地区实时在面资料相结合,研制出临汾地区中期分级降水滚动预报系统,该系统解决了天气预报计算中的非线性问题,它的计算速度快、稳定性强,是数值预报产品的解释应用,是一种客观的、定量的中期预报方法。 相似文献
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本文基于神经元的竞争机制提出了一种求解组合优化的神经网络算法并对其收敛性进行了详细的理论证明 ,算例验证表明 ,笔者的算法是收敛的和可靠的。 相似文献
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简述了三维转动神经网络模型,通过对能量函数的研究,证明了网络当神经元个数远大于存贮图象数时,存贮图象为能量空间中的极小值.引入了绝热近似,有效局域场能正确迭代的几率,等于方向角和旋转角分别能正确选代的几率的乘积. 相似文献
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为加速遗传算法的进化过程和缩短其进化周期,探讨了将遗传算法融合神经网络进行离心叶轮形状优化设计的方法,即应用神经网格替代有限元法来完成结构优化设计中的静应力分析任务.同时,提出一种改进的前向反馈神经网络(BP算法),在训练过程中,学习率和动量项依据输出的均方差自适应调整,来加快网络训练速度和改善收敛性.采用混合神经网络的遗传算法对某离心压缩机叶轮进行优化设计,结果表明优化设计时间可缩短至单纯采用遗传算法的几十分之一,同时也验证了该方法的有效性和可行的。 相似文献