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1.
应用可见/近红外光谱技术对茄子叶片进行灰霉病害还未在叶片表面出现病症时的早期检测.采用化学计量学方法建立早期检测模型.主成分分析用于对光谱数据进行降维,得到若干个最重要的主成分.但直接从聚类图中无法进行是否染病的鉴别.因而将其作为变量输入BP神经网络,从而减少了计算量,提高了建模精度.检测结果显示,模型具有良好的检测效果,能够达到100%的识别率,正确率也能达到88%.说明运用可见/近红外光谱技术能够实现当病症还未在叶片表面出现时的快速准确的早期检测,为灰霉病早期检测提供了新的途径.  相似文献
2.
BP神经网络的应用设计   总被引:16,自引:0,他引:16  
尹念东 《信息技术》2003,27(6):18-20
就BP神经网络应用设计中的网络隐层数、神经元个数、算法等具体设计问题进行了探讨 ,并给出了一个BP神经网络在智能汽车驾驶员模型研究中的应用实例。  相似文献
3.
BP神经网络学习算法的联合优化   总被引:16,自引:0,他引:16  
针对BP网络学习速度的缓慢性,本文提出了一种联合优化后的快速学习算法。其改进具体表现在以下方面:(1)采用Cauchy误差估计器代替传统的LMS误差估计器,(2)对常规的Sigmoid函数引入形态因子;(2)采用非单调线性搜索法实现学习步长的自适应变化。最后,本文以模式分类,函数逼近和数据压缩的典型应用为例分别与标准BP常规改进算法进行比较,验证了该算法的优越性。  相似文献
4.
基于背景杂波自适应预测的红外弱小目标检测   总被引:16,自引:4,他引:12       下载免费PDF全文
文章根据背景杂波和运动目标的红外成像差异,提出了两种自适应杂波预测技术的低 信噪比小目标检测方法。首先讨论了一种基于均方误差最小的自适应线性预测器,该预测器计算量小,易满足实时要求,且对平稳和线性云层红外背景图像具有很好的背景预测能力。然后提出了一种基于非线性函数可调整的BP 神经网络预测器,该预测器中的非线性函数可调整且非线性程度很高,能很好的适应各种复杂的起伏背景,特别是非平稳和非线性杂波背景。文中还通过实际的红外图像验证了两种方法的有效性。  相似文献
5.
非线性阈值自调整小波图像去噪方法研究   总被引:13,自引:11,他引:2  
为解决小波变换阙值去噪方法中阙值的合理选取,提出一种基于非线性阙值自调整小波变换的图像去噪方法。在传统小波阈值去噪方法的基础上,结合神经网络的非线性双曲线正切函数和BP训练方法,首先对含噪图像进行二进小波分解,然后对分解系数进行小波重建,并将重建系数在BP神经网络中采用最速梯度下降法进行优化处理,得到最优阈值,最后对阈值处理的重建系数进行叠加,得到原始图像信号的估计值,即去噪后的图像信号。仿真实验表明,该方法具有较好的重建图像视觉效果,信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)均比传统小波阈值方法提高了1~2dB。  相似文献
6.
一种基于BP神经网络群的自适应分类方法及其应用   总被引:12,自引:0,他引:12       下载免费PDF全文
宋锐  张静  夏胜平  郁文贤 《电子学报》2001,29(Z1):1950-1953
 本文针对基于BP神经网络的分类系统,提出了神经网络群的概念,在此基础上给出了一种系统自适应增长算法,使得在新的目标类型加入时系统结构能够自适应调整.验证结果表明,该算法可以在增加新的目标类型时简化系统结构的调整过程,缩短重新训练网络所需要的时间,从而有效地提高网络的训练效率.  相似文献
7.
混沌与神经网络相结合的预测算法及其应用   总被引:11,自引:0,他引:11  
探讨了混沌理论与前馈人工神网络相结合进行非线性时间序列预测的基本原理,并对影响短波通信的两个参数;年太阳黑子数和天10cm辐射强度,在SVD滤波的基础上进行了预测。  相似文献
8.
基于优化BP神经网络的PID控制研究与仿真   总被引:8,自引:3,他引:5  
PID控制要取得较好的控制效果.就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点,将其隐含层单元分别作为比例(P)、积分(I)、微分(D)单元。可以建立参数自学习的PID控制器。仿真结果表明基于优化BP神经网络的PID控制器具有较好的自学习和自适应性。  相似文献
9.
基于BP神经网络的网络智能诊断系统   总被引:7,自引:3,他引:4  
随着计算机网络的发展,网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测,并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展,要求把智能技术引入网络故障诊断领域,其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务,特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计,并通过实例进行仿真试验,结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。  相似文献
10.
基于BP神经网络的地震预测研究   总被引:7,自引:2,他引:5  
以地震特性的研究为出发点,以预报震级为最终目标,通过BP(Back Propagation)神经网络实现地震震级的预测算法,用仿真方法模拟个体行为对系统的影响,研究了地震震级的预测技术,并通过测试数据预测了系统的整体运行情况.  相似文献
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