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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 296 毫秒
1.
由于退化图像的点扩散函数难以准确确定,提出一种基于Fourier正交基函数的前向神经网络图像复原模型,该模型以一组Fourier正交基为隐层神经元的激励函数,根据误差传递算法进行权值修正,达到收敛目标。给出Fourier神经网络及其相应的衍生算法的图像恢复实现步骤。实验表明,该方法能较好地实现图像的复原。  相似文献   

2.
本文提出了用Chebyshev神经网络进行传感器参数的实时校正的方法,依据Chebyshev神经网络模型编制的程序可以准确的构造传感器的实际热电函数,且程序具有实时性,实验表明该方案的实时性和精度均能满足实际需要,实用性很强。  相似文献   

3.
基于Chebyshev正交函数神经网络的混沌系统鲁棒自适应同步   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于Chebyshev正交函数神经网络的不确定性混沌系统的鲁棒自适应同步方法.首先,本文提出了正交函数神经网络的网络结构,分析了利用Chebyshev正交多项式形成神经网络的机理.利用Lyapunov稳定性定理确定正交函数神经网络控制器的权值更新规则,并保证权值误差和跟踪误差的有界性.该方法能克服不确定性对混沌系统同步的破坏,实现了良好的同步效果.在本文最后,针对Lorenz系统进行了数值计算,数值计算结果表明了所给方法的有效性.  相似文献   

4.
针对目前电容层析成像系统图像重建分辨率不高,精确度低的问题,提出了一种新的采用Chebyshev神经网络对电容层析成像系统进行图像重建的方法。该神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性、非线性逼近精度高等优异特性。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果证明该方法能明显改善成像质量,进而证明了该方法的有效性。  相似文献   

5.
在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。  相似文献   

6.
在图像盲复原中,NAS-RIF算法在无噪情况下,能够得到较好的复原结果,但是对有观测噪声的图像复原效果不理想。而Hopfield神经网络有利于缓解图像复原过程中的震铃效应,但前提是知道退化图像的点扩展函数。将二者相结合提出一种基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原新算法,首先由NAS-RIF算法先估计出退化图像的点扩展函数,再利用Hopfield神经网络算法对其进行复原。实验结果表明,该算法具有较好的盲复原效果。  相似文献   

7.
基于函数逼近理论,构造一种Chebyshev基函数神经网络模型.推导出该网络模型的权值直接确定方法,可一步计算出权值,克服了传统BP神经网络学习率选取困难、学习过程冗长和易陷入局部极小等缺点.在此基础上,设计了基于二分搜索的结构自适应算法,根据精度要求自动确定网络最优结构.理论分析及仿真验证均表明,该网络不仅能够快速地完成网络权值确定和结构自适应,且具有优异的学习与逼近能力,而且对随机加性噪声也具有较好的抑制作用.  相似文献   

8.
李瑞国  张宏立  王雅 《计算机应用》2015,35(8):2227-2232
针对分数阶混沌时间序列预测精度低、速度慢的问题,提出了基于量子粒子群优化(QPSO)算法的新型正交基神经网络预测模型。首先,在Laguerre正交基函数的基础上提出一种新型正交基函数,并结合神经网络拓扑构成新型正交基神经网络;其次,利用QPSO算法优化新型正交基神经网络参数,将参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题;最后,根据已优化参数建立预测模型并进行预测分析。分别以分数阶Birkhoff-shaw和Jerk混沌系统为模型,利用Adams-Bashforth-Moulton预估-校正法产生混沌时间序列作为仿真对象,进行单步预测对比实验。仿真表明,与反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络及普通的新型正交基神经网络相比,基于QPSO算法的新型正交基神经网络的平均绝对值误差(MAE)、均方根误差(RMSE)明显减小,决定度系数(CD)更接近于1,平均建模时间(MMT)明显缩短。实验结果表明,基于QPSO算法的新型正交基神经网络提高了分数阶混沌时间序列预测的精度和速度,便于该预测模型的应用和推广。  相似文献   

9.
在分析Chebyshev正交多项式神经网络非线性滤波器的基础上,利用Legendre正交多项式快速逼近的优良特性以及判决反馈均衡器的结构特点,提出了两种新型结构的非线性均衡器,并利用NLMS算法,推导出自适应算法.仿真表明,无论通信信道是线性还是非线性,Legendre神经网络自适应均衡器与Chebyshev神经网络均衡器的各项性能均接近,而Legendre神经网络判决反馈自适应均衡器能够更有效地消除码间干扰和非线性干扰,误码性能也得到较好的改善.  相似文献   

10.
针对图像复原方法普遍运算量大的问题,提出了一种利用细胞神经网络进行图像复原的新方法,并首先提出了易于硬件实现的基于边缘方向判据的正则化复原方法;然后通过细胞神经网络的能量函数设计合适的网络参数来对该正则化函数进行细胞神经网络实现。仿真结果表明,该新方法是有效的,复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的细胞神经网络图像复原法,而且由于细胞神经网络的并行性和硬件易实现性,使该新方法可以实时进行图像复原。  相似文献   

11.
以Chebyshev 神经网络为基础,给出了非线性函数的仿真实例,并提出了用模拟电路实现Cheby shev 神经网络的方法。  相似文献   

12.
切比雪夫正交基神经网络的权值直接确定法   总被引:2,自引:0,他引:2  
经典的BP神经网络学习算法是基于误差回传的思想.而对于特定的网络模型,采用伪逆思想可以直接确定权值进而避免以往的反复迭代修正的过程.根据多项式插值和逼近理论构造一个切比雪夫正交基神经网络,其模型采用三层结构并以一组切比雪夫正交多项式函数作为隐层神经元的激励函数.依据误差回传(BP)思想可以推导出该网络模型的权值修正迭代公式,利用该公式迭代训练可得到网络的最优权值.区别于这种经典的做法,针对切比雪夫正交基神经网络模型,提出了一种基于伪逆的权值直接确定法,从而避免了传统方法通过反复迭代才能得到网络权值的冗长训练过程.仿真结果表明该方法具有更快的计算速度和至少相同的工作精度,从而验证了其优越性.  相似文献   

13.
以Chebyshev神经网络为基础,给出了3个非线性函数的仿真实例,并提出了用模拟电路实现Chebyshev神经网络的方法。  相似文献   

14.
A neuro-adaptive backstepping control (NABSC) method using single-layer Chebyshev polynomial based neural network is proposed for the angular velocity tracking in buck converter fed permanent magnet dc (PMDC)-motor. Owing to their universal approximation property, neural networks have been utilized for approximating the unknown nonlinear profile of instantaneous load torque. The inherent computational complexity of the neural network based adaptive scheme has been circumvented through the use of orthogonal Chebyshev polynomials as basis functions. A detailed stability and transient performance analysis has been conducted using Lyapunov stability criteria. The proposed control scheme is shown to yield a superior output performance with enhanced robustness for wide variations in load torque and set-point changes, compared to existing conventional approaches based on adaptive backstepping. The theoretical propositions are verified on an experimental prototype using dSPACE, Control Desk DS1103 setup with an embedded TM320F240 Digital Signal Processor proving its applicability to real-time electrical systems. The efficiency of the proposed strategy is quantified using performance measures and are evaluated against the conventional adaptive backstepping control (ABSC) methodology. Ultimately, this investigation confirms the effectiveness of the proposed control scheme in achieving an enhanced output transient performance while faithfully realizing its control objective in the event of abrupt and uncertain load variations.  相似文献   

15.
本文在研究空间自适应正则化和Hopfield神经网络图像复原算法的基础上,综合两者的优点,提出了一种退化图像的盲复原方案,先对退化图像利用SAR算法进行先验辨识,再利用基于连续函数的全并行自反馈改进Hopfield神经网络算法进行精确的复原。仿真证明,此方案的盲复原结果图像的质量有很大改善。  相似文献   

16.
提出了一种将小波理论和混沌理论应用于改进的连续Hopfield神经网络的图像复原算法.文章在Hopfield神经网络应用于图像复原基础上,引入小波理论和混沌理论对Hopfield网络进行训练和调整,给出具体的小波混沌神经网络算法方案设计,并将改进后的算法应用于图像复原仿真.实验结果证明该小波混沌神经网络的图像复原方法得到的复原图像信噪比更高,可视效果更佳.  相似文献   

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