基于MATLAB软件的罗马数字模式识别

提出了利用神经网络的分类功能,并借助于MATLAB软件的神经网络工具箱,采用具有自适应学习速率和附加动量因子的BP型神经网络,实现罗马数字模式识别的新方法.该方法同样适用于其它符号的模式识别.     

基于MATLAB神经网络工具箱的字母模式识别

以设计识别26个英文字母的神经网络为例,介绍了利用MATLAB神经网络工具箱进行模式识别的基本步骤,并对训练的结果进行了分析,说明了在解决此类问题时要充分考虑噪声对辨识率的影响。     

基于MATLAB的线性神经网络自适应预测的实现

设计了一个线性神经网络 ,并对其系统进行自适应预测。通过利用 MATL AB6 .5中的神经网络函数adapt对线性网络的自适应训练 ,网络能够随着被预测的模型的变化而相应地对网络的权值和阈值进行修正 ,从而实现对它的自适应预测     

基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计

利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统.介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价.系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用.     

MATLAB神经网络工具箱在森林资源预测中的应用

以优势树种单位面积蓄积量为例,基于人工神经网络的理论,论述了应用BP网络进行预测的过程及其在MATLAB中的实现。     

基于MATLAB实现神经网络的雾霾预测研究

生活质量的不断提高,环境污染也越来越严重,雾霾天气影响着城市大气环境、交通安全以及人们的健康.MATLAB实现了神经网络之间的非线性关系,因此,本文提出MAT LAB实现神经网络的雾霾预测模型.首先,建立影响雾霾因素之间的指标体系.其次,建立雾霾预测数学模型,通过BP神经网络的神经网络雾霾预测数学模型的实验结果表明了该模型的可行性和合理性.最后,采用基于数学模型对全年天数进行预测,可以获得了准确可靠的结果,为提高相关部门对空气的监测,提供了有意义的价值参考.     

基于MATLAB的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表。MATLAB的神经网络工具箱提供了许多有关神经网络设计、训练和仿真的函数和方便、友好的图形用户界面来实现BP网络,还可实时将仿真结果可视化,从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效。     

基于MATLAB实现的胶囊神经网络指纹识别

针对传统神经网络识别算法易丢失指纹信息的问题,使用胶囊网络（Capsule Network）改进指纹识别算法,使指纹图像特征点的保留能力显著提升。实验采用了 300 枚指纹图像作为训练图像,另外使用其他的 50 枚指纹图作为测试集。通过对比测试集与训练集的指纹发现胶囊网络结构在对指纹测试时,当迭代达到 1000 次时,精度开始接近 90%大大缩断了训练时间,实验表明胶囊网络对指纹图像的识别具有优势。     

基于MATLAB的BP神经网络在猪等级评定中的应用研究

为了客观评估猪肉各项指标和猪肉等级,采用MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络,利用猪胴体图像特征参数和活体猪图像特征参数建立BP神经网络模型。分别用猪胴体图像特征参数样本60个和活体猪图像特征参数样本80个进行了网络训练,并采用不同的BP神经网络隐含层的传递函数和隐含层神经元数量,得到 BP神经网络模型。通过仿真,将仿真结果与人工评估结果进行对比,结果表明BP人工神经网络模型可以评估猪肉各项指标和等级识别。在猪肉胴体图像特征指标下评价猪肉等级准确率达到98%,在活体猪图像特征参数评价猪肉等级准确率达到80%。说明猪肉胴体图像特征比活体猪图像特征参数更能代表猪肉质量品质也符合客观现实;同时也表明MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络可以应用在猪的等级评定中。     

基于神经网络的平移旋转不变模式识别

本文将经二进制编码的不变性矩作为神经网络的输入进行不变性模式识别,计算机模拟结果表明,神经网络与不变性矩的结合不仅对输入模式具有位移旋转不变的性能,而且有较好的容错性。     

基于MATLAB仿真的火电厂环境影响的研究

为了评价火电厂大气污染排放物对周围环境造成的影响,以MATLAB为烟气传输的仿真计算平台,采用高斯扩散模型,以某火电厂的排放数据为例,分析了相同季节不同大气稳定度条件下SO2、NOX落地浓度随水平距离的变化情况以及不同季节相同大气稳定度条件下CO2的落地浓度随水平距离的变化情况。通过比较分析计算结果,表明该电厂排放烟气中各污染物的最大落地浓度达到了国家标准的要求。     

基于MATLAB遗传算法的清酒质量等级优化

酒的质量等级评定是一件十分重要的工作。由于酒的质量等级是分类变量,因此不能利用传统的回归模型,但可采用logistic回归模型进行建模。文章在结合一次对葡萄牙清酒全面调查所获得的实际数据的基础上,利用有序logistic回归构建了清酒质量等级预测模型,并利用了带惩罚函数的遗传算法(GA)进行优化,找出了一组能获得最优质量等级的数据。     

针对环境污染突发事件领域的事件本体模式

事件本体设计模式(event ontology design pattern,EODP)是加快事件本体构建,避免设计歧义以及在建模过程中重复出现相同错误的一种解决方案。提出了一种通用的事件模型结构,该模型结构可以在没有特定领域词汇的情况下表示Web文本中最一般性的事件信息。在此基础上,提出了事件本体模式概念和事件本体模式的提取方法,并利用该方法建立了基于共享词汇的环境污染突发事件本体模式。最后,利用描述逻辑对环境污染突发事件本体模式进行形式化,验证了使用事件本体模式实现领域事件本体建模的有效性和概念一致性。     

基于MATLAB计步器算法研究

计步器可以帮助人们实时掌握锻炼情况,它通过检测人体行走步数和步幅可计算出行走的路程。为了提高计步器的准确性,借助MATLAB仿真工具,充分利用加速度传感器(ADXL330)输出的三轴加速度信号,经分别处理后,利用基于信号能量自适应门限来检测加速度信号的峰值个数,从而准确地计算出人体行走的步数。最后,对年轻人与老年人行走数据进行采集,通过文中方法与传统方法处理后进行对比。实验结果表明,相对于传统方法,基于信号能量自适应门限检测方法具有更好的性能,能有效地提高计步器的准确度。     

基于模糊模式识别的瓦斯预测报警系统

利用凌阳16位单片机（SPCE061A）语音识别的功能,同时结合模糊模式识别的理论,设计出了一个带有模糊模式识别算法的瓦斯预测报警系统.实验结果表明,该系统具有实现简单、操作灵活、运行可靠等特点.     

基于MATLAB语谱图的声乐研究

语谱图是一种在语音分析以及语音合成中具有重要实用价值的时频图,能反映出语音信号动态频谱特征,被认定是语音信号的可视语言。横坐标代表时间大小,纵坐标代表频率大小,时间和频率所对应的像素点的值表示能量值的大小。本文对一小段语音信号和音乐信号进行处理,最终以语谱图的形式展现出来,并通过对语谱图的分析来判断语音信号和音乐信号,检测语音是否开始和结束,效果良好。这种方法容易区分语音信号中的有用声段和噪声声段。实验证明,纯语音信号频域能量和过零率变化要大于音乐信号。音乐信号较语音信号能量谱稳定。     

基于MATLAB的芒果边缘检测的研究

本文介绍了图像边缘检测的基本原理和常用的检测方法：Robert算子,Sobel算子,Prewitt算子,Canny算子和Log算子等,将这些方法应用于芒果的边缘检测,并给出了相应的MATLAB边缘检测的具体实现方法和检测结果,结果表明：Canny算子和Log算子检测得到的效果较好。     

MATLAB在复杂电路分析中的应用研究

《电路理论》是电类专业非常重要的专业基础课，其中，线性含源一端口的戴维南定理及正弦稳态电路的分析计算是大家普遍反映难于理解的内容。本文以《电路理论》中典型的直流电阻电路和含有复数运算的正弦稳态电路的分析计算为例．详述了如何分别运用MATLAB语言编程的方法和直接利用MATLAB的可视化的仿真环境SIMULINK设计模块图的方法来对复杂电路进行仿真分析和计算。结论表明，应用这两种方法可以使复杂电路的仿真分析和计算变得非常快捷、方便，从而为电路分析提供了一个有效的辅助工具。     

基于MATLAB的LQR控制器设计方法研究

采用LQ校正、参考输入及状态观测器的设计方法来设计最优二次控制器,选取加权矩阵Q和R使控制器的性能达到最优.从介绍代数Riccali方程求解着手,利用MATLAB的强大计算功能及仿真能力,不断的调整参数得到设计结果并画出系统的输出响应曲线.很多文献介绍了基于输出反馈的PID控制系统,但其控制效果不理想,主要原因是系统的高阶次和多变量.本文采用基于状态空间设计法的LQR最优调节器,较好地兼顾了系统的鲁棒稳定性和快速性,倒立摆的实例说明了该方法的有效性.