PID神经网络辨识能力的初步研究

PID神经网络具有在线自学习能力，通过无教师的自学习方式，PID神经网络成功地实现了不同的系统辨识。本文在介绍PID神经网络的基础上，论述了PID神经网络进行系统辨识的理论依据，给出了PID神经网络通过自学习进行非线性动态系统辨识的结果。     

容错神经网络及容错BP算法研究

给出了容错神经网络有关定义，建立了容错神经网络的数学模型，提出了容错神经网络的学习算法，即容错ＢＰ算法以及容错神经网络的结构设计方法，进行了仿真研究，并给出了实验结果及结论。     

基于遗传优化的粗糙神经网络模式识别器及应用

通过粗糙集获取知识表达系统的分类规则，用产生的规则对神经网络进行编码，并利用遗传算法对初步学习后的神经网络的权值进行优化，最终得到一个神经网络模式识别器。举例说明了采用这种方法得到模式识别器的过程及其对待识别对象的学习和分类效果。结果表明：采用粗糙规则对神经网络编码可以缩短神经网络的训练过程，遗传算化对神经网络权值的优化可在一定程度上提高模式识别的精度。     

河道洪水演算的神经网络模型

提出了适用于河道洪水预防的神经网络模型，应用实测水文资料与河道洪水演算的马斯京干法进行了比较，得出：神经网络模型几乎没有进行河道洪水的连续模拟；对于线性河道系统的实时洪水预报，马法优于神经网络模型；对于非线性河道的实时洪水预报，两者相差不大，神经网络模型略优一些。     

神经元PID控制的陶瓷烧成炉

神经网络控制或神经控制是在控制系统中，应用网络技术，对难以精确建模的复杂非线性对象进行神经网络模型辩识或作为控制品，或进行优化计算，或进行推理，或进行故障诊断，或同时兼有上述多种功能。这样的系统称为基于神经网络的控制系统。     

基于概率神经网络的产品质量预测方法研究

对通过正交试验法采集样本数据、采用概率神经网络（PNN）对产品质量进行预测的方法进行研究．并将预测结果与反向传播神经网络（BP）预测结果进行比较。结果表明，在利用正交试验法采集的训练样本数据分别训练PNN和BP网络后发现，概率神经网络的预测准确度远远大于反向传播神经网络，显示了概率神经网络在模式识别领域的优势。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

基于径向基函数神经网络的水轮发电机组效率曲线计算方法

提出用径向基函数(RBF)神经网络进行水轮发电机组效率曲线计算的方法，并建立了径向基函数神经网络模型，以有限水头下原型效率试验数据为样本进行训练，所得的网络可快速准确地计算任意水头下的效率特性曲线。与BP神经网络模型的对比结果表明，该方法避免了BP神经网络的局部极小及收敛速度慢等缺点，在精度、训练速度等方面优于BP神经网络。     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

基于过程神经网络与气动热力参数的航空发动机状态监视

采用前馈过程神经网络方法预测发动机排气温度，讨论了网络输入输出参数的选择问题，基于正交基函数简化了前馈过程神经网络的聚合运算，提出了从前馈过程神经网络向传统前馈神经网络网络模型的转化方法，基于传统前馈神经网络先验知识给出了学习算法，进行了网络训练及仿真，取得了满意的结果。     

ATM系统多通道自动识别及监控功能的研究与实现

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,将生物识别技术与传统识别方法相结合,构建了基于密码、人脸、指纹和第二代身份证识别的多通道身份自动识别系统,同时安装传感器视频监控模块,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力。设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级。     

基于DTW的语音识别应用系统研究与实现

DTW算法在实现小词汇表孤立词识别系统时既简单又有效，在特定的场合下获得了广泛的应用。通过对语音识别数学模DTW的研究和改进，实现了一个特定人孤立词，连接词的语音识别系统。     

一个基于Viola-Jones框架的面部识别算法的改进

基于Viola-Jones框架的面部识别算法,提出使用矩形特征法进行特征值运算,采用感知器学习算法训练最佳特征,确定最佳阈值的算法.实验结果表明:该算法运算速度较快,错误分类率较低,识别率较高,误识率较低.     

虹膜识别研究综述

对国内外虹膜识别研究的现状进行了归纳, 对虹膜识别存在的问题进行了分析, 并讨论了未来的发展方向.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

自然手写汉字五笔码识别法

在深入剖析五笔字型键盘输入法编码原则和字根结构基础上,结合联机识别技术特点对五笔字根作出适应性发行后,提出了一种联机识别自然手写汉字新方法：五笔码识别法。在构建的识别体系中 采用了层间分级技术,并提出将键盘输入技术与联机识别技术有机融合,为联机识别自然手写汉字探索新途径。     

模式分类与识别的新动向

综述了模式分类与识别中的特征抽取与选择、模式分类与识别的传统方法及其研究状况,同时也简介了模式识别中并行处理方法的进展.在模式识别研究中多信息源、多媒体、智能化策略的综合研究将是这一领域的新动向。     

手背静脉识别系统的研究

介绍了手背静脉识别系统的图像处理和相关法识别算法,并通过实验证明了系统的可行性。     

一种新型的与文本相关的说话人识别方法研究

在与文本相关的说话人识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别.提出一种基于语音识别的与文本相关的说话人识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确地描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题.测试实验表明,和传统与文本相关的说话人识别方法(如基于动态时间规整、高斯混合-通用背景模型)相比,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高.     

用于汉语全音节识别的新特征参数——频变参数

本文探讨了一种特定人的汉语全音节语音识别方案,介绍了一种基于人耳听觉特性的语音参数的提取方法,对以1/3倍频程分布的16个通道滤波器组的对数能量输出用非线性时域归正方法归正到定长,然后求出相邻通道间频谱的变化量,即得到一组新的特征参数——频变参数.这组参数能够较好地反映语音中与感知有关的特性,如高音、音强、音调等.音节被选用来作为识别的基本单位,以400个汉语无调音节作为字表.最后给出了识别结果.