结合扰动集成RBF的故障识别方法

为提高旋转机械故障识别精度,将神经网络与集成学习方法进行结合,提出结合扰动方式的集成RBF故障模式识别方法.首先,通过ReliefF算法计算所提取出的转子故障特征数据集各个特征的权重,并且将权重值进行降序排列,从而筛选出权重趋大的系列特征构成低维特征数据集;其次,将较大权重作为无放回轮盘赌法的输入,对权重所对应的低维特征数据集进行特征扰动,产生系列化低维数据子集并将其划分为训练集和测试集;然后,采用Bagging算法中的自助采样法对训练集进行样本扰动,以此形成新的训练集并用于训练对应个数的RBF神经网络,完成差异性子分类器的构建;最终,对各个神经网络的测试数据辨识结果通过相对多数投票法进行结合,得到故障识别结果.实验结果表明,对于转子系统的故障识别,该方法相较于未集成RBF神经网络、集成BP神经网络具有较高的识别精度,并且拥有较好的泛化性能.     

一种基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法研究

为了提高X射线焊缝缺陷分类的识别率,提出将拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合应用于焊管焊缝缺陷检测。该方法首先提取焊缝缺陷的形状和几何特征,然后通过极大似然估计值(Maximum Likelihood Estimation,MLE)法对提取的7维样本特征进行本征维数估计并利用拉普拉斯特征映射法对各类特征向量进行降维处理,最后分别采用支持向量机和BP神经网络进行分类对比实验。实验表明,基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法具有较高的识别精度,平均分类准确率达93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

质量控制图中趋势模式的综合识别方法

提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法 .将控制图作为信息图用于趋势模式的提取 ,用模糊化的控制图模式数据构造训练集 ,将训练后的BP神经网络用来对趋势模式进行自动分类识别 .该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法 ,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性 .最后用实例进行了仿真实验     

一种基于可解释神经网络模型的压缩机功率软测量方法

为在保证测量的准确性和高效性的同时,降低软测量方法对数据集的依赖性,提出一种基于可解释神经网络的压缩机功率软测量方法.实验中,在使用泛化性良好的数据集进行训练时,可解释神经网络模型在测试集上的均方根误差为0.009 4,相比反向传播(BP)神经网络模型降低了1.1%.在使用泛化性较差的数据集进行训练时,可解释神经网络模型在测试集上的均方根误差为0.012 8,相比BP神经网络模型降低了79.8%.实验结果表明,基于可解释神经网络的压缩机功率软测量方法不但具有较高的准确率,且在使用泛化性较差的数据集进行训练时,依然能够保持较高的测量性能.     

用于控制图模式识别的广义神经网络系统

面向过程控制图的模式识别,提出了一个广义神经网络系统.该系统基于广义过程对象模型发生数据,离线训练后能够在线识别各类工业过程常见的控制图模式,模块化的设计使得神经网络系统的结构相对简单,有效地提高了网络的训练速度和模式识别的准确率.首先研究了广义过程对象模型参数对神经网络控制图模式识别率的影响,并基于此影响规律设计了包含模式识别分类模块与模式参数估计模块的集成化神经网络系统结构;其次使用基于广义对象模型产生的数据对神经网络系统进行了训练和验证,讨论了学习训练方法,并进行了控制图模式识别性能的仿真测试,获得了满意的结果.在TE过程仿真平台上进行了实验,给出了对上升阶跃模式和下降阶跃模式的识别结果,表明了具有较高的识别率.     

基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。     

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。     

基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别

针对以往手势识别研究中更关注识别率而弱化实时性的情况,首次将偏最小二乘降维思想引入手势识别领域,提出一种基于特征联合和偏最小二乘降维的手势识别方法。首先进行手势分割,在此基础上提取手势样本的梯度方向直方图和局部二值模式特征,并将二者进行联合。然后采用偏最小二乘法对手势联合特征进行降维,并将降维后的手势训练样本特征输入到支持向量机中进行分类训练。最后用训练好的支持向量机对降维后的手势测试样本进行识别测试。基于Jochen Triesch手势库及自制手势库的实验结果表明,同已有方法相比,本文所提方法在取得较高手势识别率的同时也取得了较好的实时性。     

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。     

基于Wiener滤波,K-L变换和BP网络的数字识别

研究基于传统模板匹配的识别灰度图像中数字的方法.在对大量样本图像模板进行Wiener滤波的基础上,利用K-L变换进行特征提取,用低维子空间描述高维空间中的图像.将低维子空间中的向量加载到BP网络的输入端进行训练,调整神经网络权值.权值稳定后,在网络输入端加载经过预处理的待识别灰度数字图像,在输出端即可得到识别结果.该方法有效地利用了Wiener滤波器以最小方差对原始信号的恢复能力、K-L变换的降维特性和BP学习网络所擅长的数据映射处理能力.     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用

根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高.     

一种可提高试井模式识别准确度的改进HT-BP方法

在用BP神经网络进行试井问题模式识别的过程中 ,若将现场试井数据简单地以点对的方式送入BP神经网络进行识别 ,则与训练模式无法对应 ;若在用BP神经网络学习和识别曲线之前进行归一化处理 ,则会引起曲线的尺度变化和空间位移。结合试井问题对Hough变换进行了改进 ,提出了与改进Hough变换相应的比例变换和空间压缩方法。用比例变换和空间压缩方法及改进Hough变换法对试井曲线进行预处理后再送入BP神经网络 ,可以大大改善识别能力。实例说明 ,改进Hough变换与BP神经网络相结合的方法 (MHT BP)对试井模式识别的准确性较高。     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络(LVQ)对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

基于BP神经网络的滚动轴承智能诊断技术

人工神经网络的应用与研究是近几年迅速发展起来的一个国际性前沿研究课题.介绍了人工神经网络及BP神经网络算法,并对传统的BP算法进行改进.建立了基于BP神经网络动车组传动系统滚动轴承智能诊断系统方法,进行了状态识别神经网络训练与测试.通过对外环、内环、滚动体故障和正常情况下数据的计算、仿真和对比,分析了四种情况下在不同网络设计中的识别效率.基于BP神经网络测试的实际输出与期望输出值非常接近,该网络具有良好的识别性能.     

基于小波和神经网络的石油井架损伤定位研究

针对石油井架单一损伤位置识别问题,结合小波和神经网络分析方法,建立两层BP神经网络,将小波包能量分析得到的归一化能量特征向量作为网络的输入向量,经过网络训练和仿真测试,证明其在识别单一损伤位置时,具有较好的实用性.同时对石油井架相似模型进行了锤击振动试验,说明基于归一化能量特征向量的损伤评价指标可以准确实现石油井架结构损伤位置的定位识别.     

一种可提高试井模式识别准确度的改进HT—BP方法

在用BP神经网络进行试井问题模式识别的过程中,若将现场试井数据简单地以点对方的方式送入BP神经网络进行识别,则与训练模式无法对应;若在用BP神经网络学习和识别曲线之前进行归一化处理,则会引起曲线的尺度变化和空间位移。结合试井问题对Hough变换进行了改进,提出了改进Hough变换相应的比例和空间压缩方法。用比例变换和空间压缩方法及改进Hough变换法对试井曲线进行预征处理后再送入BP神经网络,可以大大改善识别能力。实例说明,改进Hough变换与BP神经网络相结合的方法（ＭＨＴ－ＢＰ）对试井模式识别的准确性较高。     

基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.