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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究粗糙集理论和BP神经网络算法,以及如何结合两者构建天然裂缝智能识别的应用.选取与天然裂缝发育有关的测井曲线作为样本集,先用粗糙集理论约简样本信息,然后采用BP神经网络识别天然裂缝.给出了基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝智能识别的设计方案,通过长庆油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法效果显著.粗糙集有效地约简样本信息,BP神经网络很好地识别天然裂缝,故基于粗糙集和神经网络的智能识别方法切实可行.  相似文献   

2.
研究粗糙集理论和BP神经网络算法,以及如何结合两者构建天然裂缝智能识别的应用。选取与天然裂缝发育有关的测井曲线作为样本集.先用粗糙集理论约简样本信息,然后采用BP神经网络识别天然裂缝。给出了基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝智能识别的设计方案,通过长庆油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法效果显著。粗糙集有效地约简样本信息.BP神经网络很好地识别天然裂缝,故基于粗糙集和神经网络的智能识别方法切实可行。  相似文献   

3.
典型磨粒的类型对于我们判断机械的磨损状态具有重要意义,所以类型判断算法的选择对于磨粒类型的判断是至关重要的,目前应用最多的是人工神经网络方法(BP神经网络、双BP神经网络、因子模糊神经网络、粗集一神经网络等)和灰色关联度理论,模糊识别等。本文主要研究了基于人工神经网络的识别方法,通过对磨粒颜色特征进行主成分分析进行判断。  相似文献   

4.
粗集神经网络及其在齿轮箱故障识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为有效解决故障诊断中的故障识别问题,提出了一种以强耦合方式进行集成的粗集-神经网络的故障识别方法.该方法通过粗糙集对获得的故障属性进行降维预处理并获取粗集规则,再以所得的粗集规则与BP神经网络进行强耦合对故障进行识别.对该方法以齿轮箱故障识别进行了仿真实验,与BP神经网络的识别效果进行对比,结果表明了粗集神经网络在训练速度、测试精度方面的有效性.  相似文献   

5.
针对无指针式表盘的数字判读问题,提出一种基于Zernike矩和粗集预处理的神经网络数字识别方法。该方法首先利用Zernike矩的旋转不变性特征提取数字图像特征,再对所提取的Zernike矩进行基于粗集的特征约简,约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别。通过实际的表盘分割截取的带旋转的数字识别中试验,结果表明该方法具有识别率高,速度快的特点,具有较高的实时价值。  相似文献   

6.
针对无指针式表盘的数字判读问题,提出一种基于Zernike矩和粗集预处理的神经网络数字识别方法.该方法首先利用Zernike矩的旋转不变性特征提取数字图像特征,再对所提取的Zernike矩进行基于粗集的特征约简,约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别.通过实际的表盘分割截取的带旋转的数字识别中试验,结果表明该方法具有识别率高,速度快的特点,具有较高的实时价值.  相似文献   

7.
张婷婷  方宇强  韩蕾 《计算机仿真》2021,38(1):178-180,379
自动调制识别是电磁环境特性分析的关键问题,而传统方法多基于人工设计特征进行识别,数据特征表示和判别分析能力有限。为此提出一种新颖的深度神经网络特征表示方法进行调制识别任务。首先,利用递归神经网络结构对电磁信号序列进行表示,建立了基于多层双向GRU网络结构的识别方法。其次,从一维空间卷积表示序列的角度思考,建立了基于深度残差卷积网络的调制识别方法。最后,针对加性高斯白噪声信道的调制方式仿真数据集,将提出的方法与典型神经网络模型如多层感知器、卷积神经网络进行了对比实验。实验结果表明,提出的方法在自动调制识别方面具备更强的特征表示能力和竞争力,有利于推动深度学习在自动调制识别领域的应用。  相似文献   

8.
目前,单摄像头移动对象识别的相关技术已比较成熟,但仍然存在场景切换、目标遮挡等问题,为了解决上述问题及达到更好的识别效果,提出了多摄像头移动对象识别方法,将多视频数据融合技术细化为数据层、目标跟踪层及决策层三个层次的信息融合:数据层通过融合多摄像头移动目标的大小、方向等参数实现了移动目标的准确描述;目标跟踪识别层采用粗集理论和BP神经网络结合的方法,增强了识别系统的稳定性;决策层通过D-S证据理论来融合多个摄像头节点的决策结果,提高了目标识别的准确度。  相似文献   

9.
针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。  相似文献   

10.
针对目前行人多属性识别算法识别精度不高的问题,利用行人属性之间的内在关联关系,基于“特征提取+回归”的思想,提出了一种基于深度卷积神经网络的行人多属性协同识别方法。该方法首先对多个行人属性标签进行组合编码,得到一个标签组合向量;然后采用基于通道注意力机制的ResNet50作为主干网络提取行人图像的深度特征;最后,设计了一个包含3个全连接层的神经网络结构来建立标签组合向量与行人深度特征之间的映射模型,在一个统一的网络框架下就可以同时对行人的多种属性进行准确识别。在行人属性公共数据集PETA和RAP上的实验结果表明,采用提出的识别方法在公共数据集PETA上获得的识别准确率为84.08%,而在公共数据集RAP上可以获得高达88.12%的识别准确率。  相似文献   

11.
基于粗集和神经网络的石油测井数据挖掘方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
由于石油测井数据存在着模糊性和噪声,在数据挖掘中单纯使用粗集方法会受噪 声干扰而直接影响分类精度,单纯使用神经网络会因输入信息空间维数较大时使网络结构复杂且训练时间长.为解决这些问题,根据测井解释原理,本文提出一种将两者结合起来的数据挖掘方法,即经过测井资料预处理、样本信息粗集方法简化、神经网络学习训练、待识信息网络识别和误差分析等步骤,其中使用的二层非线性连接权神经网络简化了网络的运算.通过岩性识别和储层参数定量计算两个应用实例,结果表明这种数据挖掘方法在测井解释中其识别率远高于其它单一数据挖掘方法,效果令人满意.  相似文献   

12.
介绍了自组织竞争网络和自组织影射网络的原理,对自组织竞争网络和自组织影射网络的优缺点进行了比较。采用大庆的油气层数据建立网络模型,对网络结构的参数进行了优化并对输入样本进行了聚类分析。数据分析表明自组织竞争网络和自组织影射网络都有较好的聚类结果,自组织竞争网络较自组织影射网络方法识别出的结果更客观可靠,是油气层识别的一种有效方法。  相似文献   

13.
粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略。该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则。对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度。通过一个非线性系统对该神经网络进行了实验,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强、计算量小等优点。  相似文献   

14.
粗糙集理论框架下的神经网络建模研究及应用   总被引:7,自引:1,他引:7  
为协调决策支持和分类,引入了一种新的方法,该方法将粗糙集理论和神经网络有机地结合在一起,提出了一种基于粗糙集理论的神经网络模型构造方法.首先,利用粗糙集理论智能数据分析的能力,对神经网络进行预处理,抽取关键成分作为神经网络的输入,从而确定粗糙神经网络的初始拓扑结构.在此基础上,进一步研究和分析了该模型的实现步骤,并应用原始数据对网络进行训练,最后将该模型应用于分类规则的抽取.试验结果比较表明,该模型可以有效地提高分类的精度.  相似文献   

15.
In this paper, a new method is described to construct rough neural networks. On the base of rough set model, we present a method to develop rough neural network of variable precision and train it using Levenberg–Marquart algorithm. The method is particularly attractive because it combines the advantages of both rough logic networks and neural networks. In our system, weak generalization in rough sets theory and complexity in neural network are avoided while anti-jamming performance is highly improved and the network structure is also simplified. In experiments, the network is applied to classification of remote sensing images. The results show that our method is more effective and successful than application of rough sets and neural network separately.  相似文献   

16.
将粗集合理论与神经网络相结合,提出一种基于粗神经网络的新的信息融合方法,用于仿人智能机器人的语音融合。该方法不仅可以接受定量输入,而且可以接受定性输入,即输入是一个范围,或在观测时间内输入是变化的。由于粗神经网络的误差传递函数不可微,所以采用遗传算法来训练粗神经网络。仿真实验结果表明,基于粗神经网络的信息融合方法有效地提高了语音的识别率。  相似文献   

17.
基于免疫神经网络模型的油气浓度预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
将免疫算法与神经网络理论相结合,提出了免疫神经网络预报模型,以预报油库油气浓度。该模型首先用历史数据对网络进行训练,然后利用训练好的模型进行油气浓度的趋势预测,最后结合某油气预报实例检验了免疫神经网络模型的可行性。结果表明,该智能预报模型能够较好地识别油气扩散的变化规律,预报精度明显高于神经网络模型。该结论拓宽了免疫神经网络模型的应用范围,为油库油气浓度的科学预报提供了一种新方法。  相似文献   

18.
基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
通过引入粗糙集理论,利用可辨识矩阵约简算法对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后构造改进的BP神经网络作为粗糙集的后端处理机,构造了基于粗糙集与神经网络的故障诊断模型。仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景。  相似文献   

19.
识别并评价油气储层是油田勘探开发工作中至关重要的部分,而目前现有的岩性识别方法一般不能表述地层的非均质性,也没有考虑到地层参数随着深度而变化所产生的影响.本文提出一种基于径向基过程神经网络的岩性识别模型,并用实际数据进行了验证.实验结果表明,所提出的方法有着较高的识别率,是一种可以实际应用的方法.  相似文献   

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