基于BP神经网络的手写数字识别的算法

由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景.     

基于BP神经网络的人脸检测算法

针对彩色图像中的正面人脸,提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法,由网络训练和人脸定位两部分组成,可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

基于BP神经网络的人脸检测AbaBoost算法

人脸检测在日常生产和应用非常重要。本文提出了一种基于BP神经网络的AdaBoost人脸检测算法。首先,使用BP神经网络代替YCbCr高斯模型建立肤色模型。同时,针对AdaBoost算法提出了一种新的权值更新方法。在权值更新中引入阈值与样本之间的距离。另外权重有一个边界值。最后,利用BP神经网络提取图像中的肤色候选区域,并采用改进的AdaBoost算法对图像中的人脸进行精确检测。实验结果表明,利用BP神经网络和改进的AdaBoost算法的新的解决方案比现有的方法具有更高的精度。     

基于BP神经网络算法的入侵检测技术

在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法，首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC＋＋来实现对扑克牌图像的分析，然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入，作网络训练，训练完成后，利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明，该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

基于BP神经网络改进算法的入侵检测方法

对BP神经网络的算法进行改进：针对不同的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生输出。权值的调整只发生在与被激发的神经元相连弧线的权值上,而不是传统的BP神经网络需要对所有权值进行调整。实验结果表明,该算法在大样本训练网络时,可以显著提高网络的训练速度,减少训练的时间,同时还可以提高系统的检测率。     

基于改进型BP神经网络在列车异物检测中的研究

提出了B P神经网络学习算法上存在收敛速度慢,容易陷入局部极小的问题,现通过惯性校正方法及重新构造响应函数法来克服这两个问题,对B P网络学习算法进行了改进。利用小波多尺度边缘检测对列车异物图像进行分割和特征提取,并将列车异物特征向量作为训练样本对改进后的B P网络进行反复训练,直到获得最佳的映射结果,提高识别的精确度,提高了列车异物自动识别的速度,为实际的异物检测应用奠定了重要的参考价值理论与实验基础。     

基于BP神经网络的入侵检测系统设计

传统的入侵检测技术在建立统计模型、规则库管理和检测性能等方面存在着缺陷和不足,影响了入侵检测系统的实际应用效果。本文提出并利用Matlab神经网络工具箱建立一个基于BP神经网络的入侵检测系统。实验结果表明,该算法在提高入侵检测系统的检测准确率、降低误报率和漏报率等方面具有一定的优越性,收敛速度较快。     

基于改进BP算法的入侵检测神经网络方法

论文利用基于Cauchy误差估计器的BP算法对入侵检测系统进行了研究,改进的BP算法较传统BP算法具有收敛速度快、正确检测率高的优点,实验结果表明:该方法较为圆满地解决了入侵检测系统所需要的实时性、适应性、可用性、可靠性和准确性等方面的要求,这为入侵检测提供了一个新的研究手段与方法。     

基于BP神经网络的车型识别研究

车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分,近年来已成为国内外研究热点之一.提出一种基于特征提取的车型识别方法,该方法对车辆图像进行预处理,通过图像边缘检测、图像纵横填充、图像修正方法进行车型特征值提取,得到车型分类特征字空间,利用BP神经网络进行车型分类识别.实验结果表明,该方法高效可行,并对低质量和背景复杂图像有着良好的处理效果.     

基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法,首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC++来实现对扑克牌图像的分析,然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入,作网络训练,训练完成后,利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明,该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

基于BP神经网络的智能车牌识别系统

车牌识别是智能交通中信息化管理车辆的重要环节,对构建智慧城市具有重要意义.针对国内车牌的结构特点,设计了一种基于BP神经网络的智能车牌识别系统.系统利用去噪算法及数学形态学方法对车牌照片中的车牌位置进行定位,针对国内车牌特征分割字符,然后基于白像素点提取13维特征并将车牌不同位置的字符分别输入到不同的BP神经网络进行分...     

基于穿戴式平台的老人摔倒监测系统设计

针对老年人跌倒伤害预防问题,基于人体躯域网络可穿戴检测平台,设计了一种人体摔倒生理状态检测系统.系统主要包括摔倒状态检测模块,人体生理状态检测模块,GPS定位模块以及远程监护模块等.当老年人摔倒发生时,摔倒状态检测模块通过三轴加速度传感器检测,确认摔倒后立刻与远程监护平台通信,告知监护人,并通过穿戴式生理状态检测模块实时监测其心率信息,利用GPS定位,通过无线通信的方式将摔倒位置以及生理信息实时反馈给监护人.实验结果表明:该系统可以有效监测老人摔倒状态和生理状态,对及时救助有很大的帮助,具有良好的社会意义.     

基于BP神经网络的数字识别研究

比较了各种数字识别方法,采用BP神经网络设计了一个数字识别系统。首先对数字图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵;接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练;之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性;最后制作了图形用户界面进行实验。测试结果表明,该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%,且网络训练时间可以接受。     

基于BP神经网络的镜头边界检测

基于神经网络的机器学习思想,提出一种利用多种视频特征的镜头边界检测算法。突变检测中,在特征矢量形成上,分别采用了相邻两帧差值法和滑动窗口法,并加入运动信息以排除强运动对突变检测的影响;在神经网络的构架上,则分别采用了融合法和选举法。在渐变检测中,先通过三个神经网络将溶解过程中方差曲线的三种模式分别识别出来,再根据溶解过程中亮度均值呈线性递增或递减的特性将干扰排除。对大量TRECVID视频进行实验的结果表明,该算法对视频突变和渐变都具有良好的检测性能,并对运动以及闪光灯的干扰具有较好的鲁棒性。     

基于BP神经网络的智能入侵检测研究

分析了入侵检测技术在计算机网络安全技术中的作用和地位,同时将BP神经网络算法应用于入侵检测当中,建立了基于BP神经网络的智能入侵检测系统.该系统能够通过数据包捕获模块实时抓取网络中传输的数据包,之后通过协议分析模块进行数据包所使用的数据协议的识别,从而能够在BP神经网络模块分别针对采用TCP、UDP、ICMP这三种网络数据传输协议的数据包进行处理.从本文中列出的该系统在Matlab07上的仿真结果可以看出:基于BP神经网络的智能入侵检测系统能够有效地提升入侵检测识别率.     

基于EMD和BP神经网络的雷达体征信号检测算法

随着城市生活中医疗、治安、反恐等方面的需求日益突出,非接触式雷达生命体征检测逐渐得到各方面的关注.文章提出一种基于EMD和神经网络的雷达生命体征信号检测算法.由于UWB雷达回波信号的非平稳非线性特性,利用EMD的空间时间尺度特性对信号进行分解,得到一系列的本征模态函数IMF,然后通过结合了免疫遗传算法IGA的BP神经网络对信号进行优化,获得心跳和呼吸信号.结果表明,文章提出的算法比直接用EMD分解重构的信号的准确性高,弥补了EMD分解的端点效应问题,具有广阔的应用前景和研究价值.     

基于BP神经网络的水果识别系统

近些年,计算机视觉发展迅速,在水果识别方向进行了广泛的应用和研究.本文设计基于BP神经网络的水果识别系统,选取生活中常见的三种水果:苹果、橘子、香蕉作为对象.首先,通过网络资源等搜集水果图像建立样本库;然后通过MATLAB对图像进行预处理,为后续的特征提取做好准备.水果特征的提取选择纹理、形状、颜色三种特征进行提取;同...     

BP神经网络和遗传算法在货车车锁检测中的应用

为实现货车自动检测记录系统,需要根据化的图像检测进站货车车锁是否存在,提出一种基于BP神经网络和遗传算法的货车车锁检测方法,首先提取图像的投影特征,边缘图像的矩向量特征以及灰度直方图特征,然后用BP神经网络进行检测和定位;同时引入遗传算法,利用遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,实验结果表明,该方法能有效地克服货车车锁种类多,变形大以及光照变化的影响,具有较高的检测速度和检测成功率。