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一种基于集成BP网络的手写汉字识别方法 总被引:6,自引:3,他引:3
针对脱机手写体汉字识别,文章给出了一种基于多层BP网络的并行集成方法,该方法是纯神经网络的多分类器并行集成方案。汉字经预处理后,采用弹性网格变换和Zernike矩分别对汉字进行局部和全局特征提取,利用两个BP网络分类器对这两种特征进行训练和初分类。再利用集成网络对前两个子网络的识别结果进行识别。同时对BP网络的应用做了有益的探索,也为BP网络在人类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。实验结果验证了此方法的有效性。 相似文献
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洪月华 《微电子学与计算机》2013,(10)
研究无线传感网络数据的准确分类问题。针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络的分类算法。该算法利用免疫算法所具有的全局收敛特性和个体多样性保持机制,全局搜索优化BP神经网络的权值,再用BP算法对其开展局部搜索工作。仿真实验结果证明,该算法能够有效克服训练经典BP神经网络时容易陷入局部极值的不足,加快了网络的收敛速度,传感器网络数据分类识别的准确率也得到了大幅度提高。 相似文献
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采用附加动量BP算法、自适应最速下降BP算法、自适应动量BP算法、弹性BP算法4种启发式改进方法分别对标准BP算法进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的4种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4种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,弹性BP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;附加动量BP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;自适应学习速率BP算法改进的BP网络的分类结果的误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间。 相似文献
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基于概率神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出了基于概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法。采用11个时域统计特征作为样本特征,利用PNN实现样本分类,并与反向传播(BP)网络进行滚动轴承故障诊断的方法进行了对比。结果表明,PNN网络可以实现滚动轴承不同类型的故障识别,其分类结果比BP网络具有更高的准确性,并在避免局部极小和节约训练时间方面有较好的实用性。 相似文献
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本文采用人工神经网络群进行手写体数字识别,把多模式分类转化为二模式分类,降低了网络面临的函数逼近的复杂性,并运用改进BP算法对网络进行训练,提高了训练速度、改善了网络性能。实验表明采用此方法的识别系统在性能上优于单BP网络识别系统。 相似文献
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点状地图符号的识别是地图自动识别的重要研究内容之一。研究了基于BP神经网络点状地图符号的识别,对BP神经网络在数字地图符号识别中的应用进行了详细的介绍,其中包括地图符号预处理的过程,以及改进的BP网络进行地图符号的识别过程。最后,对实验结果进行了展示,表明了改进BP网络算法的实用性和高效性。 相似文献
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基于主成分分析与BP神经网络的识别方法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
利用BP神经网络对红外目标进行识别之前,若不对原始样本数据进行预处理与特征提取,一方面使识别结果准确性降低,另一方面使BP神经网络的结构复杂化,采用主成分分析法可解决这些问题。主成分分析法能较好地提取表征样本的少数几个主分量,由该方法的特点可知,这几个主分量彼此不相关,非常符合特征优化的要求。研究结果表明,用该方法处理后的结果数据输入BP神经网络.提高了识别正确率,减少了训练时间,同时也简化了网络结构。将两种常见的模式识别方法结合用于红外目标识别:先由主成分分析法对原始样本数据进行精简处理,然后再由BP神经网络法进行分类识别,与传统的单一识别方法相比,准确度得到提高,计算量大为减少。 相似文献
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基于BP网络的地物影像光谱识别及效果检验 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于改进后的BP人工神经网络的地物影像的多波段光谱识别新方法。该方法遵循网络的隐节点数与训练样本数相匹配的网络结构设计的最简原则构建BP网络;采用了随机增加每类样本数,添加样本集中的噪声干扰。从而使噪声起到平滑作用。既防止过度训练,提高了网络的泛化能力。又加快了收敛速度。对11类地物多波段光谱影像实例。通过相继二次构建BP网络模型进行训练,用两次训练好的网络对全部11类地物区分效果明显,达到能完全区分不同地物分类识别的目的。 相似文献
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支持向量机和BP网络改进模型的性能对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过引入支持向量机(SVM)方法,提出了基于SVM的遥感图像多类分类模型,分析了SVM多类分类器的构造及其参数选取问题,并结合实例,讨论了SVM分类器性能随其本身参数变化情况,最后与几种代表性的BP网络改进模型进行了系统的对比分析。实验表明,SVM方法的分类时间要远大于改进的BP模型,而分类精度优于BP网络改进模型中效果最好的几种优化算法3个百分点左右,是一种有效的图像分类方法。 相似文献
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基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点. 为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本数据进行预处理的BP神经网络测距算法,来解决由于RSSI值衰减程度不同引起的不同距离区间RSSI值和真实距离之间映射关系不均匀的问题. 将K-means聚类算法应用于BP神经网络模型中,对样本数据进行距离区间划分,然后将已经分类好的数据分别输入BP神经网络建立网络模型并进行实验仿真. 结果显示:传统基于BP神经网络的RSSI测距算法的均方根误差为1.425 7 m;而经过K-means算法改进后的BP神经网络测距算法的均方根误差为1.288 7 m,降低了测距误差,并优化了目标RSSI值与真实距离的映射关系. 相似文献
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脑电信号(EEG)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。在此主要通过时域回归方法对BCIⅡ竞赛数据进行EEG信号去噪预处理,运用6阶AR参数提取脑电特征作为神经网络的输入,最后用Matlab 7.0进行仿真,得到分类正确率为90%。实验表明,该方法可以达到很好的分类效果。 相似文献
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针对传统信号传播路径损耗模型接收的信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距误差较大, 提出了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的RSSI测距方法.首先, 研究分析传统信号传播路径损耗模型及测距误差; 其次, 利用BP神经网络构建新的路径损耗模型, 并将该模型应用到RSSI测距中, 对基于BP神经网络模型的RSSI测距方法进行研究; 最后, 通过实验和MATLAB仿真对测距方法进行验证.仿真结果表明:BP神经网络模型的RSSI测距误差比传统信号传播路径损耗模型的RSSI测距误差要小. 相似文献
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利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究。通过对回转窑中的氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号进行采集,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型。经过MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测的可行性,而且具备一定的准确率。 相似文献
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将低密度奇偶校验码与正交频分复用相结合的编码调制方式引入到无源光网络中,并通过Optisystem和Matlab进行联合仿真,研究了基于LDPC-OFDM编码调制的PON系统的下行传输性能。结果显示,由LDPC-OFDM编码调制的信号,在无源光网络中可以实现10 Gbit·s-1的下行传输。在误码率均为10-4时,基于LDPC-OFDM编码调制的系统传输性能较未编码传输光有4.2 dB的提升。当信噪比>2.6 dB时,Gallager构造法较Mackay构造法和BIBD构造法有更好的误码率性能,以及当信噪比>4.6 dB时,LLR-BP及其改进译码算法能使系统性能得到改善。 相似文献