基于遗传算法的神经网络油水层识别

文章研究了基于遗传算法的神经网络油水层识别方法,针对神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,提出了基于粗集属性约简方法降低了输入信息的空间维数、减少了运算量和简化了神经网络的拓扑结构,利用遗传算法提高神经网络的训练速度。实验结果表明：将混合智能计算方法应用于油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统BP神经网络算法。     

基于LM算法神经网络的人脸识别

本文主要描述了将通过主成分分析（PCA）算法得到的人脸图像特征矩阵输入到神经网络中进行学习训练,之后输入测试集人脸特征矩阵进行识别判定。通过使用LM算法作为BP神经网络的训练算法并利用Matlab软件进行仿真实验,得到快速、准确的人脸识别系统。实验证明,基于LM算法的BP网络在人脸识别领域具有良好的应用前景。     

基于BP神经网络的船舶焊缝缺陷图像识别

提出了一种基于BP神经网络的船舶焊缝缺陷图像识别的方法,通过对船舶焊缝图像进行预处理,提取出有用的目标缺陷,再进行缺陷特征参数计算,将特征参数和焊缝缺陷类型分别作为输入层和输出层,利用BP算法设计3层结构的神经网络,对样本进行训练和识别。实验结果表明,BP神经网络能较准确地识别出船舶焊缝缺陷。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断

针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于LM算法的神经网络故障诊断方法;主要包括故障特征的选取以及神经网络的建立.其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法.试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优于标准BP算法,可有效提高故障诊断性能.     

基于扇形特征和BP神经网络算法的字符识别

目的 根据字符的扇形特征提取方法,BP神经网络算法,寻求一种识别率较高的字符识别方法.方法 将待识别的文件进行图像预处理,然后对处理后的单字符使用扇形算法提取出32个特征量,组成特征向量,采用BP神经网络对特征向量进行训练和识别,最后应用选择性阈值最小距离方法对输出结果进行判断,减少误识别率.结果 通过使用扇形特征提取方法、BP神经网络和选择性阈值最小距离方法,达到了较好的字符识别效果,实验结果表明该方法识别精度较高,训练时间较短.结论 保持一定数量以上的训练样本和训练次数,可进一步提高字符识别的正确率.采用扇形特征和BP神经网络算法可应用于字符识别.     

基于改进BP神经网络的手写邮政编码识别

为解决手写邮政编码识别困难的问题,引入改进的粗网格特征提取方法,对神经网络的网络输入进行简化,并且采用基于LM算法的BP神经网络来进行网络学习。LM算法是一种改进的高斯-牛顿算法,此算法通过简化的网络输入,进一步提高了网络学习的精度、稳定度和学习速度。仿真结果验证了此算法在手写邮政编码识别中的有效性。     

基于BP神经网络的提速道岔故障诊断算法

在分析提速道岔动作电流曲线变化规律的基础上,提出一种基于BP神经网络的提速道岔故障智能诊断算法。通过总结典型提速道岔故障动作电流曲线,提取动作电流曲线特征向量值,采用BP神经网络对提速道岔特征向量与道岔故障类型的映射样本集进行训练及测试。实验表明,基于BP神经网络的提速道岔故障诊断算法精度高、效果好。     

基于神经网络模型的智能电网线损估计方法

为了准确、有效、实时估计智能电网中配电网线损,提出了一种基于神经网络模型的智能电网线损估计方法.在BP神经网络算法的基础上采用LM算法对神经网络权重和阈值进行连续优化从而实现网络自适应调节,进而搭建神经网络模型.将模型应用于IEEE33节点系统进行实验,实时估计每条线路的功率损耗并将估计线损值与实际测得的线损值进行比较并提出相应的评估指标对方法有效性进行评估.结果表明,与传统的潮流法相比,所提出的方法具有更优的运算速度和准确度.     

基于优化BP网络的液体管道工况识别方法研究

利用环道实验装置模拟实际管道的不同工况,应用小波分析对原始信号降噪,并利用基于核的主成分分析方法（KPCA）提取处理后泄漏信号的时频域特征值,得到神经网络最终输入向量。由于传统BP神经网络在进行工况识别时容易陷入局部极小值,因此利用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）对BP神经网络进行优化。结果表明,两种优化后的神经网络相较传统BP神经网络具有更强的识别泄漏工况能力。最后从测试准确度和训练时间两个方面,对两种不同优化算法进行对比并提出其不同的适用情况。     

基于BP神经网络的车型分类器

针对车型特征,提出了一种基于BP神经网络的识别方法．从图像中提取车型特征向量,用BP神经网络设计分类器,并进行有效的训练与测试．应用改进的BP算法（尺度化共轭梯度法）对网络进行训练,使网络很快得到收敛,解决了一般算法收敛慢的缺陷．     

基于BP神经网络的转炉炼钢终点预报

转炉内的温度极高，对终点温度和碳的含量很难及时、准确地测量，因此建立精确的温度和碳的预报模型十分重要.但转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程，传统的静态模型控制精度不高，命中率不很理想.为此提出了基于BP神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量的预报模型，以Levenberg Marquardt(LM)算法来训练网络，其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合.仿真结果表明，预报精度高于传统的机理模型.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

Improved ultrasonic differentiation model for structural coal types based on neural network

In order to solve the difficulty of detailed recognition of subdivisions of structural coal types, a differentiation model that combines BP neural network with an ultrasonic reflection method is proposed. Structural coal types are recognized based on a suit-able consideration of ultrasonic speed, an ultrasonic attenuation coefficient, characteristics of ultrasonic transmission and other parameters relating to structural coal types. We have focused on a computational model of ultrasonic speed, attenuation coefficient in coal and differentiation algorithm of structural coal types based on a BP neural network. Experiments demonstrate that the model can distinguish structural coal types effectively. It is important for the improved ultrasonic differentiation model to predict coal and gas outbursts.     

基于控制图和神经网络的印刷过程质量智能监控技术

将SPC方法和BP神经网络技术相结合,应用于印刷过程,研究了印刷过程质量智能监控技术.分析影响印刷品质量的因素,设计印刷质量管理数据库;根据印刷过程特点,结合印刷质量的检测方法,确定控制图的绘图方案;通过实验,建立4个BP神经网络模型,实现控制图模式智能识别及异常模式特征参数的估计,并进一步分析异常原因及诊断建议.在分析研究的基础上,开发了印刷过程质量智能监控系统,对提高印刷过程的自动化和智能化水平具有重要的意义.     

基于PSCAD/EMTDC的船舰电力系统 智能保护仿真研究

分析了传统电力系统保护方法存在的缺点,介绍了基于BP神经网络的智能化保护方法原理。为验证该方法的有效性和正确性,基于PSCAD/EMTDC构建了电力系统仿真模型,分别以两相电流有效值和三相电流最大值作为神经网络的输入,进行了仿真研究和对比分析。结果表明:基于BP神经网络的智能保护方法用于舰船电力系统故障定位准确可行,三相电流最大值作为智能保护的输入信号更有优势。     

湖南省主要内生成矿事件的构造格局控矿特征及动力机制

湖南省内生矿产资源丰富,内生成矿事件主要有加里东期(以志留纪为主)、印支晚期(晚三叠世)、燕山中晚期(晚侏罗世—早白垩世)等3期。以区域矿产资料为基础,结合大地构造、成岩成矿年龄、矿床成因机制等研究成果,对上述3期内生成矿事件的构造格局控矿特征和动力机制进行探讨。①受加里东运动自东南向西北扩展以及深部岩石圈结构差异控制,加里东期湖南省自东南往西北分为成矿特征有别的3个构造带。湘中—湘东南构造岩浆带(Ⅰ)发生后碰撞花岗质岩浆活动,于局部产生与岩浆活动相关的W、萤石等成矿作用; 雪峰构造带(Ⅱ)东部的雪峰冲断带(Ⅱ₁)形成了以构造活化成因为主的金矿和锑金矿; 雪峰构造带(Ⅱ)西部的武陵低缓褶皱带(Ⅱ₂)及湘西北构造抬升带(Ⅲ)内形成了与寒武纪同沉积断裂活动、加里东运动后的伸展活动以及相应的热液活动有关的汞铅锌矿。②印支晚期受深部岩石圈结构差异控制,湖南省自东南至西北分为3个构造带:湘中—湘东南构造岩浆带(Ⅰ)因后碰撞减压熔融而发生大规模花岗质岩浆活动,从而于其东南部形成钨锡铅锌多金属矿床,西北部形成锑金钨多金属矿床; 雪峰构造带(Ⅱ)可能无内生热液成矿作用; 湘西北褶皱带(Ⅲ)发育小型脉型铅锌矿。③燕山中晚期,湖南省自东南往西北分为3个构造带:湘中—湘东构造岩浆带(Ⅰ)受岩石圈拆沉、软流圈上隆、陆内碰撞后期增温减压、俯冲板块崩塌等深部构造作用控制而发生大规模花岗质岩浆活动,形成了大量的有色金属矿床和金矿床; 雪峰西部构造带(Ⅱ)成矿作用弱,局部存在Au、Hg成矿作用; 湘西北褶皱带(Ⅲ)发育少量低温热液充填型萤石矿和砷矿。     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络（LVQ）对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

Research on biomimetic pattern recognition for object adaptive tracking algorithm

A new method for image object recognition and tracking based on Biomimetic Pattern Recognition (BPR), which can automatically change the size of the object, is proposed. To accomplish the learning process of the sample objects with different sizes, an artificial neural network model is used to cover the training sample. The curve fitting method based on the Radial Basis Function (RBF) neural network is presented to approximate the size of the objects in the coverage of the network formed by BPR theory in order to change the size of the object automatically. The Quadratic Minimum Distance algorithm based on the Euclidean distance is applied to search the target in the process of object recognition and tracking. Experimental results and theoretical analysis show that the algorithm proposed in this paper is more effective and robust in object recognition and tracking of video image sequences than the BP neural network.