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针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,将一种基于L-M算法的神经网络应用于液压泵故障诊断,并建立了基于该算法的故障诊断模型;论述了液压泵的故障特征频率,研究基于LabVIEW的频率提取与后期神经网络的处理方法.仿真结果表明:该方法和模型显著缩短了训练时间,运用神经网络方法进行液压泵故障诊断是有效的. 相似文献
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为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法. 该算法用零范数描述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度. 运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率. 相似文献
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针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类. 相似文献
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研究了基于卷积神经网络的语音情感识别算法,改进了传统卷积神经网络训练过程中的卷积核权值的更新算法,使卷积核权值的更新算法与迭代次数有关联;同时为了增加情感语音之间的特征差异性,将语音信号经过预处理后得到的梅尔频率倒谱系数特征数据矩阵进行变换,提高卷积神经网络的表达能力.实验表明,改进后的语音情感识别算法的错误识别率比传统算法的错误识别率约减少7%. 相似文献
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为了能够提高人脸识别的效果,深入地研究了第二代曲波在人脸识别中的应用.首先,分析了第二代曲波的基本理论.其次,分析了基于第二代曲波变换的加权算法.然后,分析了基于第二代曲波加权的双向二维主成分分析人脸识别算法.最后,进行了算例分析,对ORL和Yale人脸数据库的人脸图像进行了人脸识别仿真实验,实验结果表明改进的算法具有识别率高和识别时间短的优点. 相似文献
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自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。 相似文献
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多脉冲发放的Spiking神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期. 通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度. 相似文献
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针对最大间距准则算法中训练样本类内平均值并不能对类内中心做精确估计的问题,提出一种基于中间值的最大间距准则特征提取方法.首先应用样本中间值代替样本的平均值来重新定义类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后根据最大间距准则思想得到最优投影矩阵,最后利用三阶近邻分类器进行分类识别.在ORL、Yale和FERET人脸图像库上的仿真实验结果表明,该方法不仅提高了人脸识别率,而且具有较强的鲁棒性. 相似文献
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针对单通道双MFSK信号的调制识别问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和分形盒维数的调制识别算法。该算法利用EMD将混有高斯噪声的双MFSK混合信号分解成多个分量,提取每个分量的分形盒维数作为特征参数,使用BP神经网络作为分类器对其进行识别。仿真结果表明,该算法对频谱不混叠的双MFSK信号有较好的识别效果。 相似文献
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针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直升机飞行状态识别方法.首先利用限幅、去野点和均值滤波对飞行数据进行去噪,用最小二乘法对飞行数据进行直线拟合获取变化率,并根据线性相关性提取状态特征参数,以减少数据冗余;然后根据特征参数将飞行状态分为10小类,对每一小类进行SVM分类器设计以提高识别效率;最后利用训练样本训练每个SVM分类器,用训练好的SVM分类器识别直升机全起落飞行状态.通过某型直升机实飞数据进行飞行状态识别实验,并将所提出的方法与RBF神经网络法进行对比,所得结果表明该方法在小样本情况下的识别率有明显提高,可为直升机故障诊断和寿命预测提供依据. 相似文献
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梯度算法广泛应用于训练前馈神经网络.对于单输出前馈神经网络的梯度算法的收敛性已经有了详细的讨论.研究了带有多个输出单元的BP神经网络的梯度算法,证明了误差函数在梯度算法所生成的权向量序列上的单调递减性,并且证明了梯度算法的弱收敛性和强收敛性. 相似文献
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基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于进化高斯混合模型(EGMM)的说话人辨认系统建模方法.EGMM在进化算法的框架下,为改善模型的泛化性能对GMM模型的结构与参数共同进行了优化.同时,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度.根据GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合GA与EP提出了一种新的混合进化算法.初步实验结果表明,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力.在说话人辨认实验中,较之传统的GMM方法,基于EGMM的系统的正识率提高了近3%,并且模型具有更小的平均尺寸. 相似文献
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基于神经网络股票预测的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用股票市场的理论和神经网络的BP算法来预测股票价格.先对股票进行基本面的分析,再对股票进行技术面的分析.运用技术分析的技术指标和神经网络优势,对股票进行大数据量的训练,使得模型可靠,再对股票进行测试.从实验的效果来看,取得令人满意的效果. 相似文献