基于自适应BP神经网络的桥梁结构荷载识别

在传统的BP神经网络中引入学习速率自适应调整算法，通过多次数值模拟计算确定学习速率和动量系数等网络 关键参数的取值；分析了学习速率、动量系数等网络参数对网络收敛速度和输出精度的影响；探讨了训练样本容量与网 络识别效果的关系.分别使用挠度、挠度曲率、应变和应变曲率作为输入参数对桁架桥梁荷载进行识别.结果显示以挠度 曲率或应变曲率为输入参数的网络识别效果明显优于以挠度或应变为输入参数的网络，以应变为输入的网络识别效果优 于挠度的情况；学习速率自适应调整算法有效避免了网络训练过程中误差曲线振荡现象的产生，提高了网络的学习效率 ，网络关键参数的最优取值改善了网络的收敛速度和输出精度     

基于BP神经网络的车牌字符识别

自动车牌识别作为高精度的车辆识别中的核心技术,在智能交通中发挥着日益关键的作用．构建一种改进的BP神经网络识别车牌字符,并在VC＋＋6．0环境下测试,实验结果表明系统具有良好的有效性,并能满足实时车牌识别的要求．     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC＋＋6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

差分遗传算法优化BP神经网络的双目相机标定

针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法.利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选择和交叉算子进行改进,同时利用差分算法对遗传算法的变异算子进行改进;利用差分遗传算法来优化BP神经网...     

基于BP神经网络的汽车牌照识别

提出了一种用BP神经网络实现车牌文字识别的方法。因车牌上文字仅是黑体印刷字体，在特征提取时采用了Fourier投影-变换系数法求得其特征矢量；车牌文字分布具有规律性，采用并行算法对BP网络分类器进行了处理；引入动态因子，动态调整BP算法的学习步长。实践证明，利用BP神经网络可有效识别车牌，且速度快，识别率高，具有较高的实用价值。     

基于BP神经网络的车牌字符自动识别方法的研究

对基于人工神经网络的文字识别(OCR)进行了深入的研究,给出了用于车辆牌照识别特征的提取方法,构建了一个三层BP网络用于识别。实验结果表明,该方法简单,识别率高,对噪声不敏感,可推广到多种OCR识别中。     

基于遗传BP神经网络的油气识别

为了建立一种有效的油气储层识别模型,使得能够处理大信息量、复杂样本空间油气信息,本文提出遗传BP神经网络模型,利用遗传算法全局搜索问题解的特性对BP神经网络的权值和阈值进行快速优化,约束BP神经网络训练学习过程。研究表明,相对于传统BP模型,遗传BP模型具有效率高、收敛速度快、适应复杂样本空间和大样本空间训练学习等优点。     

基于遗传算法BP神经网络的零件图特征识别

研究用多层BP神经网络识别二维零件图的形状特征信息.利用遗传算法加快BP神经网络的收敛速度.提出零件图扩展属性矩阵的概念及求法,对AutoCAD R2000进行二次开发,完善了我们开发的二维回转类零件图特征识别和提取系统,具有一定的理论和实用价值.     

基于BP神经网络的人脸图像识别方法的研究

提出了用BP神经网络对人脸图像进行特征提取和识别的方法,讨论了BP网络结构的设计,输入、输出层的设计,隐层结点数的选取等问题,对由10人,每人3幅图像组成的人脸图像数据库做识别实验,结果表明,BP具有很强的自适应性,对有噪声、残缺和戴眼镜的图像识别效果较好。     

基于BP神经网络的彩色温度软测量

高温物体的温度不同,通过数码相机摄取的高温物体的颜色也不同,由此提出一种基于神经网络的图像颜色测温方法.选取RGB模型的R、G和B作为模式特征向量,用BP网络拟合高温物体的颜色和温度之间的非线性关系.实验结果表明,该方法精度高,运行速度快,切实可行.     

BP神经网络在图像信息提取中的应用研究

本文阐述BP神经网络在图像信息提取中的运用,包括：遥感技术、图像识别原理和模式识别常用的神经网络模型．针对目前在目标识别中应用最多的前馈神经网络模型研究其采用的BP算法,讨论了由于标准的BP算法存在训练时间长、收敛速度慢和易陷入局部极小值等问题,提出了BP神经网络分类器的设计方法、样本的选择及组织的改进方法．     

基于BP神经网络分类器的多目标识别方法研究

文章对多目标进行特征提取,数据作为神经网络分类器的输入,采用不同的算法对多输出型BP神经网络分类器和单输出型BP神经网络联合分类器进行训练,实现多目标的识别。仿真试验结果表明,基于BP神经网络分类器的识别方法具有较高的识别率。     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

基于神经网络的山区公路桥梁造价预测

针对山区高速公路桥梁工程造价管理的难点,本文采用误差反向传播人工神经网络模型(简称BP网络模型)和模糊数学相结合的方法,以桥梁工程特征为参数,对山区高速公路桥梁工程造价进行管理和预测.其中用模糊数学理论对山区高速公路造价数据进行筛选,作为训练样本;再采用神经网络BP算法,通过三层前馈神经网络实现山区高速公路桥梁的工程特性与造价之间的复杂非线性映射,得到桥梁工程的造价预测模型.根据本文提出的造价预测模型估算得到的造价与样本的实际造价误差可控制在10％的范围内,因此,该神经网络估测桥梁造价的模型可用于山区高速公路的桥梁工程造价估算,并为有一定经验的造价工程师提供了一种实用的工具和方法.     

基于BP网络的数字识别方法

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神经网络的凝汽器的故障诊断

介绍了凝汽器的故障诊断常用的三种诊断方法,BP神经网络法、模糊诊断法、模糊模式识别法。通过比较发现BP神经网络相对于另外两种诊断方法具有明显的针对性和准确性。然后,在BP神经网络诊断的基础上进行了“基于BP神经网络的凝汽器的故障诊断”系统的开发。     

基于BP神经网络的锅炉烟气中CO的测量

增加烟气中一氧化碳含量作为电厂锅炉燃烧调整的参数,可以有效避免局部不完全燃烧,提高锅炉经济性。因此,如何快速准确地反映烟气中一氧化碳含量至关重要。为此采用软测量方法,利用与之相关的一些参数作为输入变量,对一氧化碳含量进行BP神经网络建模。根据对模型的训练仿真和验证样本的相对误差计算,该模型具有较好地泛化能力,可以较准确地预测一氧化碳含量。利用该模型预测结果可以快速调整燃烧工况,得到CO/O2变化关系,使锅炉处于最佳过量空气系数下。     

基于BP神经网络的混凝土超声CT图像分割

由于图像直观的特点，超声波层析成像技术在混凝土结构的无损检测中扮演日益重要的角色。采用BP神经网络模型，研究了超声波CT彩色图像的分割方法。以超声CT检测图像和起导师信号作用的二值图像为训练样本，采用BP算法进行训练，对实测图像分割后得到了目标边缘清晰的较好分割效果：此方法主要优点是设计简单，易于实现；欠缺是BP网络学习时间过长，     

基于小波变换与BP神经网络的声发射信号识别

针对现有声发射信号识别参数分析法的不足,提出利用小波变换特征提取与BP神经网络结合的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号进行6层分解,将细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量;结合声发射信号特点设计和训练BP神经网络,通过实验确定隐层神经元数;用BP和RBF神经网络分别对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明,提取的声发射信号特征具有较好的区分性能,BP网络在识别声发射信号方面优于RBF网络,这对储油罐安全状况的定量分析具有一定意义。