基于置信传播分组的多任务压缩频谱感知

针对认知无线电中主用户覆盖范围存在交叠区域的情况,给出先次用户分组再组内协作感知的方法. 首先提出一种基于简化置信传播(belief propagation, BP)的次用户频谱相似性分组算法,挖掘各次用户前一次频谱感知信息并提取相关参数,再根据相关参数利用BP算法对当前频谱感知次用户进行相似性分组. 在组内采用恢复效果较好的多任务压缩频谱感知方法来完成感知任务. 仿真结果表明,所提出的频谱感知方法与现有方法相比,能在混杂频谱环境下保证较好的虚警概率,同时提高频谱感知的正确检测概率,且随着全网感知用户数的增加,频谱感知结果也不断改善.     

G/11木聚糖酶最适pH值的预测及其与氨基酸位置的关系

把木聚糖酶全序列均分为N端,中间端(I端)及C端3个部分,并分别以全序列及分段氨基酸的组成作为模型输入值.通过主成分分析(PCA)方法探讨全序列及分段氨基酸组成和最适pH值的相关性,运用均匀设计法分别优化支持向量机和BP神经网络运行参数.研究结果表明:支持向量机获得的预测模型优于神经网络,其中RBF支持向量机是最佳的模型.主成分分析结果显示:I端主成分跟最适pH值相关性最高;相关系数R绝对值为0.68,得到的结果与支持向量机结果一致.     

BP网络的改进及其应用

阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.建立了求高分子材料本构关系的三层前馈反向传播神经网络模型,并作了多次不同的泛化性测试.实例分析表明,改进的BP网络在收敛速度及稳定性方面都有很好的效果,可应用于求高分子材料本构关系.     

模式识别中三种字符识别的方法

本文总结出三种字符识别的方法:基于模板匹配的字符识别法、完全基于字符的结构特点和笔画类型的识别法以及利用BP神经网络的字符识别法.     

运用人工神经网络方法预报表层岩溶地下水动态

将人工神经网络的理论与方法应用到表层岩溶带地下水动态预报中,从不同角度建立了2个预报BP网络模型,A模型刻画水位与降雨量、蒸发量和泉流量之间的关系,相对误差为±2%;B模型刻画水位自身的变化规律,相对误差为±5%,均可用于预报水位.A,B模型可为表层岩溶水研究及开发利用提供依据.     

甘蔗收获机剥叶性能评价中权重确定的BP网络方法

为了解决甘蔗收获机械剥叶性能评价中权重确定的关键问题,构建了三层前馈BP神经网络,并采用正交试验数据构造训练样本,以提高训练速度及精度．在此基础上通过运用经训练后的BP神经网络的各连接权值,确定了反映各目标因素对评价指标影响程度的权重值．运用BP神经网络方法可确保经确定的权重能如实地及映出各目标因素对评价指标的重要程度．     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统设计

网络规模不断扩大的同时,也容易受到各种安全风险的威胁,因此,必须对网络安全风险进行准确评估。传统的评估系统中存在的趋势性、周期性以及随机性影响评估准确率的问题,导致评估的结果大都不准确;为此,提出并设计了基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统。首先对系统的硬件进行了设计,并得出了设计的框图;然后使用混沌粒子群的优化算法和BP神经网络的算法对系统的软件进行了设计;最后进行了对比的实验。实验结果表明,该系统能够更好的协调,并处理评估过程中出现的问题,不会受到趋势性、周期性以及随机性的影响,能够更好的发挥网络安全评估的效果,提高评估的准确率,减小相对的误差。     

一种适用于PC机的视觉注意点定位算法

人眼观察屏幕时,其脸部姿态与屏幕视觉注意点具有内在对应关系。摒弃传感器、头盔等跟踪设备,提出并研究一种适用于日常PC机的视觉注意点位置获取方法。使用摄像头抓取人脸实时图像,经Haar级联分类器提取能够反映脸部姿态的特征:双眼、口、鼻等,通过BP神经网络训练出特征相对坐标与视觉注意点之间的对应关系。实验证明该方法在无需任何专门设备支持的条件下,即能够检测视觉注意点位置,检测精度达到0.1视距。为立体影像或虚拟场景的裸眼立体观察,提供了一种新的解决方式及方法。     

高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度预测模型研究

为了对不同瓦斯涌出量和通风配置下的高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度进行准确预测,文中在对掘进工作面瓦斯浓度的各种通风影响因素分析基础上,设计了两种掘进通风瓦斯浓度预测神经网络模型。利用MATLAB软件及煤矿现场获得的实测样本数据,建立了瓦斯浓度BP和RBF神经网络预测模型。通过预测结果对比分析可知,RBF神经网络预测模型能够对掘进通风瓦斯浓度进行准确地动态预测,为不同掘进阶段、不同瓦斯涌出量下的掘进通风方案选择提供了一定的理论依据。