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。     

基于车型识别的BP算法Matlab实现

车型识别具有广阔的应用前景,BP神经网络在车型识别中能够提高车型的识别率。在任何车型大致都可以抽象成一个"工"字型情况下,提取其中的顶长比、前后比和顶高比这三项相对参数作为BP神经网络的输入参数。采用三层3-8-3的BP神经网络,并用14对输入参数离线训练,再用4对新数据进行检验,均得到了预想的期望值。     

基于超声波测距及BP神经网络的车型识别

车型识别在高速公路收费、停车收费、城市道路监控等诸多领域有着广泛的应用。针对传统车型识别系统存在的识别效率低、结构复杂、安装难度大等问题,提出并实现了一种基于超声波测距及BP神经网络的车型识别系统。该系统以嵌入式微处理器、485总线为核心,运用超声波测臣实现对车辆外形尺寸的检测,并从中提取表征车型的四个参数,通过BP神经网络对所获取的参数进行自动分类识别。实验结果表明,该方法车型识别的正确率在95%以上。     

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Bayes法则和BP神经网络的高速动态情形下车型识别

针对在高速动态情形下的车型识别,介绍了一种对汽车提取特征、基于红外线检测的汽车分类仪;阐述了采用汽车特征参数作为样本向量训练BP网络的方法和识别车型原理;采用共轭梯法修正BP网络,提高了训练速度和全局收敛性;对于样本向量存在的数据“噪声”,则以Bayes法则对大量样本去除“噪声”,使特征样本向量更有代表性,理论与实际证明,这样得到BP网有强容错能力,能识别没有看过的汽车样本,从而提高了车型识别精度。     

基于改进的BP神经网络的罗汉果种属识别研究

利用数字图像处理技术,对采集的不同种属罗汉果果实图像提取了R、G、B、H、S、I颜色特征参数和偏心率几何特征参数,并将其作为BP神经网络的输入向量,建立了罗汉果特征参数与不同种属之间的神经网络识别模型.研究结果表明:罗汉果种属识别效果较好,其平均识别准确率达到87.5%,对实现罗汉果种属的自动识别有较好的应用价值.     

基于BP神经网络的红外目标识别技术

论文主要研究的是基于BP神经网络的红外目标识别技术,红外目标的检测识别是红外搜索与跟踪系统、精确制导系统、红外预警系统等的一项核心技术.论文重点是介绍对空中飞机目标的识别,空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一.根据红外目标的各种属性,提取构建样本特征库,从而建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型.利用BP神经网络的训练函数采集样本特征数据,得到稳定的权值和阈值,为后续的目标识别分类提供依据.该模型主要利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高目标识别的稳定性和可信度,降低了个别误判而造成目标识别错误的概率.     

基于BP神经网络的车辆声音信号识别

声音信号包含着很多的信息量,且获取比较方便.近年来,声音识别技术被广泛应用于各个领域,有着重要的意义.本文主要介绍了小波理论和BP神经网络识别算法.通过对采集到的不同类型车辆的声音信号进行分析和预处理,采用小波变换提取低维的特征参数,构建并成功训练一个三层BP神经网络,从而有效地识别出了车型.     

BP神经网络算法下手写数字识别技术研究

BP神经网络能够在模式识别中发挥重要的作用,这是因为它的并行结构、并行处理能力以及自行组织、适应和学习的能力非常强,它所独有的非线性特征也构成了关键的影响因素.为了能够发明一种识别效果显著的方法,需要以BP神经网络为基础,考虑到可能存在的各种干扰因素,对数字识别技术开展研究和分析.以研究的根本目标为驱动力,建立BP神经网络的架构,发现模型中存在的各种问题并加以完善和修正,由此建立起完整健全的神经网络.MATLAB仿真实验的结果显示,完善后的BP神经网络大大提高了手写数字识别的准确率,也缩短了识别时间,未来有很大的发展潜力.     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.     

基于BP神经网络的手写数字识别算法研究

讨论了一个手写数字识别系统的原理及其实现。特征提取的方法是:计算字体轮廓的曲率特征,并在计算曲率的过程中使用了B样条函数;对曲率进行了大小和平移规整化,这样得到的曲率具有大小和方向的不变性。为了得到更紧凑的特征,采用了小波对其进行降维。采用了BP神经网络作为分类器,实验结果表明,对于字形相似的数字也达到了较高的识别率。还简介了识别系统的模块设计和界面设计。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题.由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率.针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法.该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别.经实验,识别率达94%.实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性.     

一种改进的BP神经网络红外目标识别方法

红外目标的识别是红外跟踪、制导系统和预警系统等的一项核心技术。在红外目标模式识别系统中,对目标的识别效果直接影响到后续的跟踪、定位等过程。基于红外图像的特性分析,采用了一种人工神经网络算法对其进行目标识别,针对传统BP神经网络算法的一些缺陷,增加一个放大因子并自适应的调整学习速率来提高算法训练速度。基于这种改进后的BP算法,对三种军事目标（飞机、轮船、坦克）进行识别,证明算法的有效性。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

基于BP人工神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是模式识别研究领域多年来的热点,BP人工神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。将两者融合并结合Matlab软件,提出了一种简单的基于BP神经网络数字识别的方法,仿真实验结果表明,该方法识别效果良好,准确率高,有一定实用性。     

基于BP神经网络的人脸识别研究

为了对人脸图像的特征向量进行分类以达到人脸识别的目的,本文提出了运用BP神经网络进行人脸识别的方法。将人脸图像矩阵的奇异值作为识别特征,将BP神经网络作为分类器,通过实验表明该方法操作性强,结果可靠,可以快速的进行人脸图像识别。     

基于BP网络的飞行器解耦设计

根据BP神经网络在函数逼近方面的能力,将BP神经网络应用于飞行器系统解耦.在解耦过程中,通过神经网络离线训练标准数据,得到输入输出的函数关系,从而可以得到解耦中的各个参数.根据气动力矩矩阵的行半径系数的大小来验证耦合的强弱.仿真结果表明,BP网络对控制系统的解耦效果是明显的.