基于BP神经网络的电子设备故障诊断技术

故障诊断涉及模式分类与识别问题,神经网络对外界输入样本有很强的识别分类能力,能很好地实现非线性曲面的逼近.因此神经网络在设备故障诊断中能很好地得到应用,BP神经网络是目前最为广泛和成功的神经网络之一.介绍了BP神经网络在电子设备故障诊断技术中的应用,讨论了BP神经网络的算法和改进算法及其诊断过程,并对某型电台的故障诊断进行了MATLAB仿真.     

改进的BP神经网络在运动想象脑电分类研究中的应用

传统BP神经网络算法由于自身结构设置导致反馈调节能力不甚理想,在运动想象（MI）脑电信号多分类问题上的鲁棒性与识别性能提升上还有待进一步优化。本文研究并应用了基于粒子群算法（PSO）与蝙蝠算法（BA）的改进BP神经网络,经过初始编码序列寻优实现对原始BP神经网络的权值与阈值的更新,进而提升BP算法在MI脑电信号中的分类识别能力。对08年BCI竞赛数据MI脑电信号的包络幅值特征进行四分类,平均结果为96.25%;实验室采集的MI脑电数据作进一步验证,二分类准确率为89.25%。实验结果表明BA-BP模型分类精度相较于PSO-BP方法提高了约24%,迭代效率提升了约50%,一定程度上抑制BP神经网络算法局部最优的出现,为脑电信号的多分类识别问题解决提供了一种新的途径。     

基于改进卷积神经网络的铁轨伤损图像识别

铁轨探伤技术的可靠性关系到铁路运行的安全性。分析BP神经网络、卷积神经网络算法在图片识别中的优势,提出一种结合BP、卷积网络的新算法应用于铁轨伤损检测。改进算法利用卷积神经网络对铁轨样本进行特征提取,仅一次前向运算获得低维度铁轨图,再由BP神经网络对低维度铁轨图特征进行分类训练与测试。实验结果表明,改进算法在已训练好的模型测试中得到较好的误差收敛曲线与较高的测试精度,与BP算法、卷积算法相比,该算法训练时间更少,对铁轨伤损图片识别效果更好,在铁轨伤损检测方面有较好的应用前景。     

基于粒子群算法和神经网络的人脸识别分类器研究

针对BP神经网络作为人脸识别分类器具有的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,提出利用改进的粒子群优化算法(PSO)改善BP网络训练的方法,建立种基于改进的PSO-BP神经网络,更合理有效地确定神经网络的连接权值和阈值,将其应用到人脸识别系统中的分类环节中,并与单独使用BP神经网络分类的结果相比较,实验表明,该方法识别速度...     

基于改进学习的BP网络声音特征信号识别

建立了一个三层前向神经网络对四种声音信号进行识别分类,网络采用改进学习的BP算法训练,即在最速下降法训练的基础上,引入了MOBP动量因子和学习率调整.仿真验证结果表明,所设计的BP网络识别分类误差小,识别正确率高.     

一种基于BP神经网络的数字识别新方法

针对标准BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法。该算法通过变步长法和牛顿法来改进BP算法,加快了网络的收敛速度,且收敛速度快于其他的改进算法。在此基础上将BP神经网络应用于数字识别中,为其网络建立识别模型。利用仿真实验观察BP网络的泛化能力以及识别准确性,比较BP算法及其改进方案,提出改进方案中分别需要注意的地方。     

数值优化改进的BP网络的模式分类对比

研究了共轭梯度算法、拟牛顿算法、LM算法三类常用的数值优化改进算法,基于这三类数值优化算法分别对BP神经网络进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将不同BP网络分类模型的分类结果进行对比. 仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,LM数值优化算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;共轭梯度数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;拟牛顿数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间.     

一种基于神经网络的入侵检测技术

应用神经网络技术不仅能识别已知的网络人侵行为,而且也能识别许多未知的网络入侵的变种.BP神经网络是一种成功的神经网络技术,然而,标准BP算法学习速率固定,不能根据实际情况动态改变学习速率.为了自适应当前网络学习的状况,提高网络的收敛速度,提出了一种基于综合增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进BP算法,可以满足入侵检测分类识别的需求.选用Kddcup 1999 Data网络连接数据集进行特征提取和预处理之后,送人神经网络进行训练和测试,得到较高的检测率和较低的误报率.实验表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法是有效的.     

基于遗传BP算法的手写体识别

神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果.     

遗传神经网络在语音识别中的应用研究

针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

基于改进CNN-SVM的甲烷传感器数显识别方法

甲烷传感器材质存在光反射,显示面板上有附着物,造成甲烷传感器自动检定系统采集的传感器数值图像质量较差,对字符识别困难。而现有的基于机器学习的仪表字符识别方法识别率较低、算法运行速度较慢。针对上述问题,提出了一种基于改进卷积神经网络(CNN)-支持向量机(SVM)的甲烷传感器数显识别方法。通过图像增强、数值区域图像提取、图像分割、小数点定位等4个步骤对甲烷传感器数值图像进行预处理,并将处理后的数字图像作为自定义数据集。针对CNN-SVM模型运行时间较长的问题,使用PCA算法对CNN全连接层提取的图像特征进行降维处理,用最主要数据特征代替原始数据作为SVM分类器的样本进行分类识别。在自建数据集上的验证结果表明,与传统CNN模型和CNN-SVM模型相比,改进CNN-SVM模型的准确率更高,运行时间更短。在经典MNIST数据集上的验证结果表明,综合考虑精度和实时性要求,改进CNN-SVM模型的综合性能优于CRNN,SSD,YOLOv3,Faster R-CNN等模型。采用微型高清USB摄像头采集甲烷传感器数值图像,将训练好的改进CNN-SVM模型移植到树莓派中进行图像处理和识别,结果表明,基于改进CNN-SVM的甲烷传感器数显识别方法的识别成功率为99%,与仿真分析结果一致。     

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

IADF算法在双色水位计液位图像测量中的应用

为了代替值守人员目测水位计液位值,研究基于工控机（ IPC）的智能遥视系统和数字图像处理算法,给出了水位计图像识别流程。分析了传统P-M模型各向异性扩散滤波算法,给出了一种改进各向异性扩散滤波（ IADF）算法,结合给出的图像畸变校正和亮化算法,实现了水位计液位值的智能读数。实验结果表明：该算法及其实现系统智能化程度高,具有良好实时性和较高识别率。     

基于模板匹配的手写数字决策分类器设计

针对手写数字识别提出一种基于模板匹配决策分类器设计方法。就该方法下的模式识别分类器设计进行详细论述,给出该分类器算法实现。该算法在对手写的数字图像进行预处理的基础上从待识别的手写数字图像中提取若干特征量与事先建立的标准模板库中模板对应的特征量进行比较,计算待识别图像和标准模板特征量之间的距离,用最小距离法判定其所属类。实验结果表明,该决策分类器算法实现容易,匹配速度快,保证字符识别的正确率。     

基于Gabor滤波的虹膜识别系统设计

随着科学技术的发展,信息安全在各个领域显得越来越重要,生物识别技术由于其特有的性质,在传统的识别领域中脱颖而出;其中,虹膜识别以高可靠性和差异性,成为目前安全性最高,最理想的生物识别技术;为增强虹膜识别算法的定位效率,提出一种改进定位算法,即二值化分割出瞳孔区域时,修正瞳孔边界,提高虹膜定位精度,有效提高识别速度;虹膜识别算法是整个系统的核心,要使虹膜识别具有良好的效果,需要对虹膜图像进行一系列的处理;为了完整高效地实现虹膜识别系统,对Gabor滤波器的原理及实现方法进行具体分析,研究Daugman虹膜识别算法,设计并完成了虹膜图像预处理,特征提取,二维Gabor滤波器的构建及参数选取等,经仿真实验,能够非常高效地完成虹膜特征提取并识别比对,计算速度和效果均优于传统算法。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

基于模板匹配的手写数字决策分类器设计

针对手写数字识别提出一种基于模板匹配决策分类器设计方法。就该方法下的模式识别分类器设计进行详细论述,给出该分类器算法实现。该算法在对手写的数字图像进行预处理的基础上从待识剐的手写数字图像中提取若干特征量与事先建立的标准模板库中模板对应的特征量进行比较,计算待识别图像和标准模板特征量之间的距离,用最小距离法判定其所属类。实验结果表明,该决策分类器算法实现容易,匹配速度快,保证字符识别的正确率。     

高精度图像测量与对准系统的算法研究

In this paper a new high accuracy image measurement and registration system design is proposed, in which edges of image in pixel are detected by improved Canny operator, edge points are recorded by an auto-tracing algorithm, edges in sub-pixel are located by spatial moment-based operator. The object parameters are calculated by means of Least Squares and the accuracy is improved by a proposed algorithm. Finally an automatic detection,recognition and measurement algorithm is proposed. The simulation experiment on a standard circle shows the properties of validity, feasibility about the design and algorithm proposed.     

基于混沌序列的多重数字图像水印算法

采用一维混沌映射，根据不同的混沌初始条件生成多个互不相关的混沌实值序列，进而得到性能良好的多重数字图像水印信号，有效地解决了多重数字图像水印信号的构造问题．同时采用二维混沌映射将各水印信号置乱，随机均匀地叠加在图像小波变换的中低频系数上，各水印信号的嵌入和提取可以互不干扰，解决了多重数字图像水印的嵌入问题．实验结果表明，该算法对各种常见的攻击均具备了一定的抵抗能力，可有效地解决数字图像产品的多著作权问题．