基于MATLAB的BP-LVQ神经网络组合分类模型

综合考虑神经网络分类误差率以及训练速率，文中从组合分类器结构出发，提出一种树形多层的BP—LVQ神经网络组合分类器模型。该组合分类器利用BP神经网络独立性以及自适应性解决了一般分类器难以不断学习和适应新攻击的问题，利用LVQ神经网络的竞争性将客观分类信息转变成使用者所定义的类别。利用MATLAB姬神经网络工具箱对该BP—LVQ神经网络组合分类模型进行仿真实验，实验结果表明，该组合分类器的分类效率明显高于单一分类器。     

基于Bagging算法和遗传神经网络的交通事件检测

提出一种集成遗传神经网络的交通事件检测方法,以上下游的流量和占有率作为特征,RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测。在RBF神经网络的训练过程中,采用遗传算法GA（Genetic Algorithm）对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。为了提高神经网络的分类能力,采用Bagging算法,进行网络集成。通过Matlab仿真实验,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。     

基于迭代训练和集成学习的图像分类方法

针对卷积神经网络提取特征信息不完整导致图像分类方法分类精度不高等问题,利用深度学习的方法搭建卷积神经网络模型框架,提出一种基于迭代训练和集成学习的图像分类方法。利用数据增强对图像数据集进行预处理操作,在提取图像特征时,采用一种迭代训练卷积神经网络的方式,得到充分有效的图像特征,在训练分类器时,采用机器学习中集成学习的思想。分别在特征提取后训练分类器,根据各分类器贡献的大小,赋予它们不同的权重值,取得比单个分类器更好的性能,提高图像分类的精度。该方法在Stanford Dogs、UEC FOOD-100和CIFAR-100数据集上的实验结果表明了其较好的分类性能。     

基于神经网络集成的思维脑电信号分类方法

提出基于神经网络集成算法的思维脑电信号分类方法,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的思维脑电特征进行分类。为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分类效果。     

基于MATLAB的BP-LVQ神经网络组合分类模型

综合考虑神经网络分类误差率以及训练速率,文中从组合分类器结构出发,提出一种树形多层的BP-LVQ神经网络组合分类器模型。该组合分类器利用BP神经网络独立性以及自适应性解决了一般分类器难以不断学习和适应新攻击的问题,利用LVQ神经网络的竞争性将客观分类信息转变成使用者所定义的类别。利用MATLAB神经网络工具箱对该BP-LVQ神经网络组合分类模型进行仿真实验,实验结果表明,该组合分类器的分类效率明显高于单一分类器。     

基于粗糙集约简的神经网络集成及其遥感图像分类应用

为降低集成特征选择方法的计算复杂性,提出了一种基于粗糙集约简的神经网络集成分类方法。该方法首先通过结合遗传算法求约简和重采样技术的动态约简技术,获得稳定的、泛化能力较强的属性约简集;然后,基于不同约简设计BP网络作为待集成的基分类器,并依据选择性集成思想,通过一定的搜索策略,找到具有最佳泛化性能的集成网络;最后通过多数投票法实现神经网络集成分类。该方法在某地区Landsat 7波段遥感图像的分类实验中得到了验证,由于通过粗糙集约简,过滤掉了大量分类性能欠佳的特征子集,和传统的集成特征选择方法相比,该方法时     

基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征，RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性，采用Boosting方法，进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验，结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于BP神经网络和Bagging算法的入侵检测

提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票。实验表明,提出的方法具有良好的检测性能。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

面向异构数据库集成的混合式元素分类技术研究

提出一种支持异构数据库集成的基于模式的元素分类技术,融合了基于语言和基于约束的分类方法,首先使用最大优先策略组合基于语言的分类算法形成复合元素名称分类器,然后将名称分类结果和元素模式约束转化为向量输入神经网络分类器,从而完成数据库元素分类.通过组合使用复合名称分类器和神经网络分类器,使得此方法可以应用于更复杂的分类环境.     

一种基于自适应遗传BP算法的神经网络目标分类器设计方法

目标分类器是水下目标识别系统的重要组成部分.本文针对线谱特征提取,提出了一种基于自适应遗传BP算法训练神经网络目标分类器的新方法.经对海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明采用新方法的神经网络分类器具有更优的分类效果.     

基于免疫遗传神经网络的CRM数据挖掘模型的设计与实现

客户分类是智能CR M系统的一个重要功能。该文提出使用前馈型神经网络构作一个CRM客户分类模型的思想,并用免疫遗传算法对其进行优化。在染色体设计上提出了三层结构的染色体,解决单层结构染色体中,短基因组实际变异机率过小的问题,促使子代种群有更好的“生物多样性”。最后通过实验证明模型有较好的客户类别识别率及优点。     

用于遥感图象分类的神经网络的构造

径向基子数神经网络和多层感知器神经网络具有相似的拓扑结构,它们大都用于目标的分类。对两种模型进行了比较,提出了一个构造径向基函数神经网络分类器的有效方法,并把构造的分类器用于遥感图象的分类实验,取得了比较好的结果。     

面向舌体分割的两阶段卷积神经网络设计

目的 由于舌体与周围组织颜色相似,轮廓模糊,传统的分割方法难以精准分割舌体,为此提出一种基于两阶段卷积神经网络的舌体分割方法。方法 首先,在粗分割阶段,将卷积层和全连接层相结合构建网络Rsnet,采用区域建议策略得到舌体候选框,从候选框中进一步确定舌体,从而实现对舌体的定位,去除大量的干扰信息;然后,在精分割阶段,将卷积层与反卷积层相结合构建网络Fsnet,对粗分割舌象中的每一个像素点进行分类进而实现精分割;最后,采用形态学相关算法对精分割后的舌体图像进行后续处理,进一步消除噪点和边缘粗糙点。结果 本文构建了包含2 764张舌象的数据集,在该数据集上进行五折交叉实验。实验结果表明,本文算法能够取得较为理想的分割结果且具有较快的处理速度。选取了精确度、召回率及F值作为评价标准,与3种常用的传统分割方法相比,在综合指标F值上分别提高了0.58、0.34、0.12,效率上至少提高6倍,与同样基于深度学习思想的MNC（multi-task network cascades）算法相比,在F值上提高0.17,效率上提高1.9倍。结论 将基于深度学习的方法应用到舌体分割中,有利于实现舌象的准确、鲁棒、快速分割。在分割之前,先对舌体进行定位,有助于进一步减少分割中的错分与漏分。实验结果表明,本文算法有效提升了舌体分割的准确性,能够为后续的舌象自动识别和分析奠定坚实的基础。     

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...     

基于深度迁移学习的舌象特征分类方法研究

舌象分析是计算机视觉技术在中医望诊的客观化、定量化应用研究中的一个重要课题,其中2个关键步骤是舌体分割和舌象分类.通过级联分类器在原始图像上实现自动舌体定位,再将分割后的舌体图像在GoogLeNet和ResNet上进行深度迁移学习训练,用得到的深度网络对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3种主要舌象特征进行分类.从中医医疗机构中获取2245幅舌体图像建立数据集,对齿痕、裂纹和舌苔厚薄3类舌体图像进行分类实验,结果表明,所提方法分类性能优于传统的舌体图像特征分类方法,验证了基于深度迁移学习的舌象特征分类方法的有效性.     

The asymptotic optimization of pre-edited ANN classifier

The generalization problem of an artificial neural network (ANN) classifier with unlimited size of training sample, namely asymptotic optimization in probability, is discussed in this paper. As an improved ANN network model, the pre-edited ANN classifier shows better practical performance than the standard one. However, it has not been widely applied due to the absence of the related theoretical support. To further promote its application in practice, the asymptotic optimization of the pre-edited ANN classifier is studied in this paper. To help study ANN asymptotic optimization in probability, we gives a review of the previous research works on asymptotic optimization in probability of non-parametric classifier, and grouped the main methods into four classes: two-step method, one-step method, generalization method and hypothesis method. In this paper, we adopt generalization/hypothesis mixed method to prove that pre-edited ANN is asymptotically optimal in probability. Furthermore, a simulation is presented to provide an experimental support for our theoretical work.     

RBF网络分类器的实现及应用

径向基函数神经网络通过中间层神经元的非线性传递,能够实现任意的从输入空间到输出空间的映射,因此大都用于目标分类。本文利用快速聚类和统计的方法确定网络的中间层及中间层到输出层间的权值,并把构造的分类器用于遥感图象目标分类识别实验,取得了比较好的结果。     

基于改进LLE的Elman神经网络电路故障诊断

如今的电路越来越复杂,随之而来的就是电路系统的高故障性,所以如何定位故障发生成为一大难题。文中基于提高故障诊断性能的目的,先采用一种改进的局部线性分析算法作为初始数据处理器对输出响应序列进行降维,提取故障特征向量,然后再通过OIF-Elman神经网络搭建故障分类器,对电路进行故障检测。仿真结果表明,将改进过的局部线性分析算法和OIF-Elman神经网络应用到故障诊断中,不仅具有比传统BP神经网络更精确的故障诊断正确率,且整个网络的收敛速度也会有明显提升。     

基于粗糙集和神经网络的分类器及其在LPR中的应用

粗糙集和神经网络在模式识别中都可用于分类，但是都有局限性。虽然两者没有太多的共同点，将它们结合起来却能相互补充，起到比单个理论更好的分类效果。本文从理论上给出了用粗糙集约简算法减少BP网络中的一个神经元或连接时网络输出能产生的最大误差。接着将粗糙集和BP网络结合起来设计分类器，并通过车牌数字识别验证了该分类器的有效性。实验说明该分类器比单独用粗糙集和神经网络设计的分类器识别率高、识别时间短。