基于BP神经网络的数字字符识别

本文介绍了字符识别的常用方法及BP神经网络的基本原理,并将BP神经网络应用于数字字符识别。通过Matlab实现了对采集的数字图像进行样本训练以及基于BP神经网络的数字字符识别。仿真试验结果表明,BP神经网络可以对阿拉伯数字进行快速、准确的识别。     

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BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

基于BP神经网络的催化剂烧结图像识别

为了丰富化工催化剂产品活性的识别方法,通过对化工催化剂使用过程中的图像进行滤波、分割,利用灰度共生矩阵提取部分重要的特征值。提出了用BP神经网络训练成化工催化剂产品活性识别器的新方法。实验结果表明:对化工催化剂产品有效性识别率高,减少企业对催化剂的盲目使用,节约了生产成本。     

基于神经网络的车牌汉字识别方法

为提高车牌汉字识别率,提出一种基于BP神经网络的车牌汉字识别方法。首先使用图像与处理技术对车牌汉字进行处理,包括自适应二值化、规范化、细化等;其次采用改进训练过程和参数的BP神经网络对汉字进行识别。实验结果表明,较其它算法,该算法运算速度快、自学习能力强、识别率和效率高。     

一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法

就机动车牌照的字符识别与处理进行了详细的讨论,重点讨论了BP神经网络方法在机动车牌照字符识别中的应用,用Visual C++完成了对机动车牌照字符识别的模拟,最后给出实验结果。     

采用BP神经网络的基波高精度检测方法

提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。正弦信号过零点两侧对称两点连线与时间轴的交点和频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用BP神经网络建立该交点与频率的映射关系,并提出了对称点优化选取方法。仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10-4,幅值的检测精度高达10-5,远远高于普通傅里叶变换(Fast Fourier Transfromation, FFT)算法和FFT加Hanning窗算法;随机噪声和谐波对该方法测量精度的影响很小,具有较强的抗干扰能力。     

基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

BP神经网络的通风系统可靠性评价

为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型各参数,提高了预测速度和精度.用Visual Basic建立了图形用户界面,简化操作流程.结果表明:该评价指标体系结构完整,能够充分描述通风系统的安全状况.所建立的BP神经网络可以正确映射通风系统可靠等级,且仅通过图形用户界面即可完成矿井通风系统安全可靠性的预测工作.     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重.基于VC++ 6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别.车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤.利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效.     

基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法

分析湘西民间方块苗文文字的结构特性,提取表征文字特性的特征并构造特征矩阵,然后利用BP神经网络和方块苗文手写体字库训练出苗文的识别系统,并使用此系统对手写的方块苗文文字进行识别和分类.     

基于BP神经网络的探地雷达图像识别技术

探地雷达作为一种常用的物探方法,在工程和科研方面都具有广泛的应用,在应用中由于地下介质的复杂性,常使得图像的反射原因较难判断,对于地下介质的典型特征也较难统计.为了更好的解译以及快速准确的分析统计出雷达反射图像中的各类特征,本文利用神经网络的高度模糊识别能力,将标准雷达图像输入到神经网络模型中,并通过一系列的改进,提高了网络性能.通过仿真试验表明,改进后的神经网络可以较为高效的对雷达图像中的典型反射特征进行识别与统计,具有很好的应用前景.     

基于BP神经网络的结构损伤检测

介绍了BP神经网络的学习算法,通过对一个钢筋混凝土简支梁模型进行了损伤数值模拟,提取固有频率作为BP神经网络的输入参数,并应用简支梁损伤前后的数据输入训练好的神经网络来判断结构损伤。检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景。     

光面爆破效果BP神经网络预测

介绍了BP神经网络的基本原理，基于Matlab工具箱建立了预测光面爆破效果神经网络模型，从岩石力学性质，周边爆破参数两个方面对光面爆破效果进行分析和预测。为了加快神经网络模型的收敛速度。增强其跳出局部极小点的能力，采用了附加动量法和自适应学习速率结合的方法对网络进行训练，利用该模型对光爆效果进行了预测。取得了很好的效果。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC++6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

基于ICA和BP神经网络的人耳图像识别

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

浅谈利用BP神经网络进行系统预测的方法

BP神经网络体现了人工神经网络最精华的部分,利用BP神经网络可以实现系统预测功能,本文就工程实际中利用BP神经网络进行预测的问题进行阐述.为BP网络的实际应用做了铺垫.     

基于虚拟仪器和 BP 神经网络的语音识别系统的设计

基于传统的语音识别系统的缺点,提出了一套基于虚拟仪器和 BP 神经网络的语音识别系统设计方案。利用LABVIEW 软件和 PC 机声卡硬件相结合采集和提取语音数据特征,并把数据分成测试集和训练集,再调用 MATLAB Script 节点利用 BP 神经网络对测试集进行学习并对训练集进行识别。经过测试,该系统识别准确率高、成本低,具有一定的适用性。