基于主元分析的人耳图像识别方法

人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术.将主元分析法(PCA)应用于人耳图像识别,分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别,给出了具体的网络设计与性能比较分析.实验结果表明,应用PCA方法提取人耳图像特征,选择合适的分类器和网络结构,可以取得满意的识别效果.     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于复合结构分类器的人耳识别

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型. 该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果. 这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题. 实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库.     

基于自适应遗传算法的神经网络字符识别

为了增强传统自适应遗传算法在进化初期的鲁棒性及避免早熟收敛,给出了一种改进算法,并利用这一算法来调整BP模型的网络权值与阈值,最后将新算法应用于字符的识别.仿真结果表明,新算法比BP算法具有更强的识别能力.     

基于BP神经网络的钢丝绳断丝检测系统

目前钢丝绳断丝定量检测中存在效率低、可靠性差的问题.基于BP神经网络的智能化钢丝绳断丝检测系统,利用虚拟仪器技术,可方便地实现对钢丝绳的数据采集、实时分析,实现了对钢丝绳断丝检测的综合判断.运用MATLAB神经网络工具箱进行模拟检测,结果表明:网络仿真与实际相符,准确判断率为81.82%.该系统用于钢丝绳断丝识别可行.     

基于BP神经网络的绝缘子表面污秽预测方法

针对传统方法清扫绝缘子污秽的弊端,提出了利用BP神经网络预测绝缘子污秽的方案.通过BP神经网络的输入、输出和参数的选取,在实验室进行数据验证.结果表明:该方法可以准确有效的预测绝缘子表面污秽程度,可以指导现场绝缘子的清扫和优化绝缘子的清扫周期.     

基于降噪及独立分量分析的轴承故障声信号特征提取

针对传统降噪算法的缺点,提出了将局部投影用于故障声信号的降噪.该算法具有较高的计算效率及广泛的应用前景,不仅可用于线性系统,而且还可用于非线性系统.而独立分量分析可用于分解相互独立的信号,它解决了多传感器信号的信息融合与特征提取问题.综合局部投影算法及独立分量分析算法两者的优点,提出了一种轴承弱故障特征识别算法.试验表明,该方法能有效地分离背景信号及特征信号.     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

一种基于BP网络的测井曲线自动提取方法

由于测井曲线图纸图像存在大量背景网格与曲线或曲线与曲线交织,致使曲线跟踪中断,需要手工连接,自动曲线提取非常困难.为此,提出一种利用BP神经网络进行曲线自动提取的方法.这种方法先提取曲线段的宽度、走向、分支特征,然后利用BP神经网络识别跟踪曲线交织处的分支,正确预测曲线的下一段.理论分析和实验表明,采用本方法,提高了曲线提取的正确率,抗干扰效果较好,几乎不要手工连接.该方法已经用于实际的石油测井曲线图纸图像的曲线自动提取中.     

基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别

人类基因启动子预测和识别是DNA序列分析中的一项重要任务.提出了一个基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别算法.利用KL散度提取分辨力最强的六联体来区分启动子和非启动子区域,将这些六联体的出现频率作为识别启动子的组成成分特征,结合CpG岛特征,应用BP神经网络技术建立人类启动子识别系统.该系统有3个分类器,即启动子-外显子分类器,启动子-内含子分类器和启动子-3’UTR分类器,每个分类器都是一个BP神经网络,通过3个分类器的结果来综合预测启动子序列.对测试集的实验结果为:敏感性达到51.4%,特异性达到52.9%.     

基于改进的BP神经网络下的字符识别

我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成,字符图片的类型众多给字符的识别带来了很多困难.参照目前现有人工智能算法的优点,结合了字符特征提取方法设计了一个改进的BP神经网络对归一化后的三类字符进行识别,取得了预期效果.     

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。     

一种模块化神经网络的人耳识别方法

提出了一种基于模块化神经网络的人耳识别方法。对人耳图像进行一系列的预处理后,采用PCA方法对图像进行特征提取。构建了模块化神经网络模型,并用分层遗传算法对该模型进行优化,选择训练阶段样本和测试阶段样本对人耳图像进行训练和测试,得出识别率。实验结果表明,基于模块化神经网络的人耳识别相对于传统的神经网络优化了设计参数,得到最优体系结构,提高了人耳识别率。     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

基于改进神经网络的自动调制识别研究

自动调制识别技术可以用于排除通信系统中的非法用户及其干扰,是保证合法通信的关键措施之一.选取了几种典型的调制方式MFSK,MASK,BPSK,QPSK,OFDM,通过分析其时域特征,提取了反映调制类型显著差异的5个特征参数的新组合.为了克服标准BP算法收敛速度慢且存在多个局部最小点等缺陷,采用改进的弹性BP算法,从提高收敛速度和网络识别性能出发,构建了有效识别调制信号的弹性BP神经网络分类器.仿真结果表明,与基于决策理论的逐级判决调制识别方法相比,所设计的弹性BP神经网络分类器在SNR=0～20dB时对以上的调制方式均具有较高的识别率,即使在SNR=0 dB时也达到了95%以上的识别率.     

基于BP神经网络指纹识别的算法

通过对多种指纹分类算法的研究和分析，提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法．首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库，然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数，以提高收敛速度及跳出局部最小．仿真证明：该算法与传统的指纹识别算法相比，分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法．