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基于遗传算法和BP网络的文字识别方法 总被引:6,自引:0,他引:6
将基于遗传的BP神经网络算法用于文字识别算法结合了遗传算法和BP网络的优点.先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(Back Propagation)神经网络权重学习和训练的神经网络文字识别算法.实验结果表明该算法完全达到了文字识别要求,识别率达到了98%.并且在识别速度上也明显优于传统的BP神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和识别速度快等特点. 相似文献
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神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果. 相似文献
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心电信号的ST段波形变化是心肌损伤等心血管类疾病临床诊断的重要辅助手段之一.针对ST段波形分类以及深度卷积神经网络过拟合问题,提出一种基于概率随机舍弃神经元建立子网络的Dropout深度卷积神经网络,通过心电信号数据去噪、ST段候选段筛选、神经网络卷积与下采样运算过程,实现ST段波形样本训练与测试.仿真实验对比分析了算法的波形分类准确率、卷积核个数影响和Dropout对算法泛化能力影响,与专家手工标注、BP、RNN和DCNN等方法进行比较,实验结果表明Dropout DCNN能够有效提高卷积神经网络泛化能力,提升算法的可用性. 相似文献
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心电图ST段对心脏疾病的诊断具有重要意义.在正确读取采集于郑州大学一附院的运动心电图数据基础上,利用小波变换更准确地确定其ST段的起始和终止位置,初步探讨了BP神经网络用于心电图ST段识别的方法,并用此方法识别出心电图ST段的三种类型-正常、水平压低和抬高.实验结果较好. 相似文献
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基于免疫RBF神经网络的语音情感识别 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对语音情感识别中BP神经网络收敛速度慢和正确率低的问题,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法。在语音情感特征提取的基础上,采用免疫RBF神经网络进行情感识别,同时还训练了一个BP网络进行对比实验,得到了比较理想的识别结果。 相似文献
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李非 《计算机与数字工程》2021,49(6):1229-1233,1252
针对传统BP网络算法存在车牌字符识别速度慢和准确率低的问题,提出了一种SCG优化的BP神经网络车牌字符识别的算法.通过对BP神经网络的输入和算法进行改进实现提高神经网络对字符的识别效率.对输入的优化是使用主成分分析法进行车牌字符特征提取,将提取的特征作为BP神经网络的输入.对算法的优化是使用成比例共轭梯度下降法寻找网络最优连接权重.仿真实验表明,SCG-BP神经网络大幅度缩短识别时间并且提高了准确率,确定隐含层神经元个数为110.该算法对车牌字符的识别率可以达到95%以上,取得结果达到预期,改进的算法有一定的实践可行性. 相似文献
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研究人民币智能鉴伪问题,人民币序列号是人民币的“身份证”,优化识别人民币的真伪将直接影响经济秩序.由于人民币在流通过程中容易出现磨损、污染和缺损等,导致人民币序列号识别的正确率不高.为了提高人民币序列号识别的正确率,更好地鉴别出入民币的真伪,提出根据BP神经网络对人民币序列号识别算法.首先对人民币图像进行预处理,消除一些不利信息和噪声,然后对人民币序列号进行分割和归一化,并提取字符的特征向量,最后采用BP神经网络对字符进行仿真.仿真结果表明,BP神经网络识别算法的人民币序列号识别正确率达到97%以上,并且识别速度快,为人民币识别提供了有效方法. 相似文献
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人类基因组计划的开展随之产生了巨量的基因组信息,区分DNA序列上的外显子和内含子成为基因工程中对基因进行识别和鉴定关键环节之一[1].如何建立良好的系统模型将基因组数据进行有效地存储、分析和挖掘,仍是难题.本文着重研究将多层前馈神经网络应用于基因序列的预测分析中,成功从基因序列上识别出剪接位点,进而区分内舍子和外显子边界.使用MATLAB神经网络工具箱和图形用户界面开发技术,对UCI机器学习数据库中的基因数据集采用二进制数字编码,完成样本选取;创建优化算法的BP神经网络和GRNN神经网络并加以训练、仿真和测试. 相似文献
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BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。 相似文献
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施强 《电脑编程技巧与维护》2022,(10):134-137
基于BP神经网络的计算机图像识别模型能够有效识别收敛识别误差,随着人工智能神经网络的发展,图像识别技术无论在实时性还是准确性方面都有很大提升。基于计算机图像识别的意义,分析BP神经网络的计算机智能图像识别模型。由于BP神经网络与其他网络的融合算法相比,在性能和准确率上更加突出,由此提出了基于GA&BP深度神经网络算法的计算机图像识别优化模型,通过实验对比分析加以验证,证明优化模型收敛速度更快,识别准确更高,具有更加明显的应用优势。 相似文献
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基于粒子群优化神经网络的语音情感识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于粒子群优化算法的人工神经网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化。利用粒子群优化算法(PSO)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值和阈值,快速地实现网络的收敛。在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与PSO神经网络分别用于语音情感识别的识别率,PSO神经网络的平均识别率高于BP神经网络6.7%,高于RBF神经网络5.4%。结果显示,粒子群优化神经网络用于语音情感识别提高了识别性能。 相似文献
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传统基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的电力变压器故障诊断方法正判率较低,本文利用粒子群算法优化神经网络算法进而对变压器故障诊断展开研究。具体做法是在电力变压器油的气体分析过程中采用优化后的神经网络方法进行故障诊断,其中优化算法为邻域粒子群算法,将经过采集、归类、预处理后的变压器油气体相关数据输入优化后的BP神经网络,利用网络进行充分优化与训练,完成电力变压器的故障类别诊断。案例分析结果显示本文基于神经网络的变压器故障诊断方法提高了故障类别诊断的正确率。 相似文献
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提出一种用于手写体字符识别的三级神经网络模型,各子神经网络均用粒子群优化算法(PSO)训练.在该模型中,各个神经网络与不同的图像特征提取方法相结合;识别时,三个神经网络先串联再并联.该模型充分有效地利用了各种特征信息,从实验结果看,也达到了较好的辨识目的.文中主要讨论手写字符图像的特征提取、粒子群优化算法及其在网络训练上的应用,最后分析了识别结果并与采用改进BP训练算法的综合识别效果进行了比较. 相似文献
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针对BP神经网络学习算法随机初始化连接权值和阈值易使模型陷入局部极小点的缺点,设计了一种自适应差分进化算法优化BP神经网络的混合算法。该混合算法中,差分进化算法采用自适应变异和交叉因子优化BP神经网络的初始权值和阈值,再用预寻优得到的初始权值和阈值训练BP神经网络得到最优的权值和阈值。首先对改进的自适应差分进化算法运用测试函数进行性能测试,然后用一个经典时间序列问题对提出的混合算法进行了检验,并与一般的神经网络、ARIMA预测模型及其它混合预测模型进行了对比,实验结果表明,本文提出的混合算法有效并且明显提高了预测精度。 相似文献
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对显微图像中的尿液有形成分包括红白细胞等进行分析,可以帮助医生对有肾脏和泌尿系统疾病的患者进行评估。针对无染色、无标记的尿液图像中红白细胞存在对比度低、边缘模糊等问题,提出一种基于改进BP神经网络的识别方法。首先,将遗传算法引入BP神经网络对网络权值和阈值进行优化,解决训练过程中网络容易陷入局部极值等问题,提高BP神经网络的识别精度;其次,使用动量梯度下降法消除网络在梯度下降中产生的摆动,加快网络的收敛,提高BP神经网络的学习速度。与基础BP神经网络相比,改进方法对红白细胞的识别准确度分别提高了6.9%和9.5%,且识别时间分别缩短了19.3 s和42.1 s;与CNN识别算法相比,改进算法对白细胞的识别准确度提高了1.7%;与SVM识别算法相比,改进算法对红白细胞的识别准确度分别提高了12.9%和12.7%。验证实验和对照实验的结果表明,改进方法能以较高的准确率和较快的速度实现红白细胞的识别。 相似文献