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NO2 是主要的大气污染气体之一, 在大气光化学过程中起着重要作用。研究 NO2 浓度的时空演变, 预测其浓
度变化趋势, 对政府出台改善环境措施具有重要意义。提出利用粒子群算法 (PSO) 的反向传播 (BP) 神经网络对大气
NO2 浓度进行预测。以合肥地区 2017 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日的大气污染数据和气象数据为基础, 结合逐步
回归方法筛选出与 NO2 浓度相关性较大的影响因子作为输入样本。构建 PSO-BP 神经网络预测模型, 利用 PSO 找出
BP 神经网络最优的初始权值和阈值。对比 BP 神经网络、遗传算法改进的 BP 神经网络和 PSO 改进的 BP 神经网络
三种模型的预测结果, 发现 PSO-BP 模型能够较为准确地预测出 NO2 浓度的动态变化规律, 并且预测精度高、模式简
单, 有望广泛应用于大气污染物浓度预测等方面的研究。 相似文献
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为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。 相似文献
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为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入BP网络,进行故障诊断。实例证明,它是一种高效,可靠的诊断方法。 相似文献
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《现代电子技术》2017,(3)
为克服传统BP神经网络在运算过程的不足,提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中,通过检测训练算法,并对训练后的数据进行分类测试,把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示,经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法,其中97,50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致,其他样本都满足测试要求,并且平均优化测试时间是传统BP神经网络检测时间的一半,因此,优化后的BP神经网络算法的性能十分优越。 相似文献
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提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络
易
陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达
角估计中。所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的
协方差矩阵
上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。仿真实验
证明:同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更
好,来波方位估计精度更高。 相似文献
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In order to identify the main modulation modes adopted in current satellite communication systems,a signal modulation recognition algorithm based on multi-inputs convolution neural network was proposed.With the prior information of the signals and knowledge of the network topological structure,the time-domain signal waveforms were converted into eye diagrams and vector diagrams to represent the shallow features of the signals.Meanwhile,the modulation recognition model based on multi-inputs convolution neural network was designed.Through the training of the network,the shallow features were deeply extracted and mapped.Finally,the signal modulation recognition task was completed.The simulation results show that compared with the traditional algorithms and deep learning algorithms,the proposed method has a better anti-noise performance,and the overall recognition rate of this algorithm can reach 95% when the signal-to-noise ratio is 5 dB. 相似文献
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一种基于卷积神经网络的性别识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用人工智能进行性别识别时,人脸图像在获取的时候容易受到光照、遮挡等影响,这些因素给人脸性别识别带来了困难。采用卷积神经网络用于性别识别,并通过扩展网络结构,进一步增强卷积神经网络的分类能力。并且对识别效果进行置信度分析,通过设置卷积神经网络的拒识区域来解决拒绝区间的问题。在实际测试中,通过拒绝7.46%的测试样本,达到98.67%的正确识别率。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(1)
在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。 相似文献
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提出了一种基于全光衍射神经网络的矿物拉曼光谱识别方法。首先,分析矿物拉曼光谱的数据结构特征,对比分析了传统神经网络与光学衍射神经网络的异同,根据预处理后的数据构建光学衍射神经网络;然后,采用交叉熵损失函数和Adam算法对光学衍射神经网络进行训练,得到优化的网络参数;最后,在仿真条件下,验证和分析不同栅格高度精度对矿物识别正确率的影响,给出了不同栅格高度精度对应的网络正确率及正确率损失。该方法在RRUFF矿物拉曼光谱数据库上的测试结果显示:五类矿物识别正确率为94.2%,证明利用光学衍射神经网络进行拉曼光谱分类具有可行性,为光学衍射神经网络的应用提供参考;栅格高度在6 bit精度条件下,五类矿物正确率为93.6%,证明栅格高度离散化能够在保证网络正确率的同时极大降低光栅制作难度,为光栅制备提供理论支撑。 相似文献
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手势识别是人机交互,智能语义识别和远程人机 交流领域的热门研究课题。目前基于 视觉的手势识别问题仍是研究的难点,在多变背景下的手势姿态识别仍然存在较大问题。近 年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特 征得到了广泛关注。由于卷积神经网络具有较强的学习能力和个体特征的表达能力,本文针 对传统手势识别算法精度低,鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的TensorFlow框架 下加入扁平卷积模块的FD-CNN网络手势识别算法。在预处理数据集后,基于FD-CNN网络的 手 势识别方法可以直接将预处理后的图像输入网络进行训练,最终输出测试结果的识别精度为 99.0%。与传统方法和经典卷积神经网络方法相比,本文方法提高了 网 络系统对样本数据的多样性和复杂性的有效识别,具有较高的识别率和较好的鲁棒性效果。 相似文献
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