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本文采用一种简化的BP(Back Propagation)神经网络硬件模块实现方法。该方法利用全电流模式电路组成神经元模块,再用若干模块构成简化的BP神经网络。所提出的模块结构网络系统具有在线学习和在线权值存储能力,且可应用于实现偏、解码和二维图像识别,文中提供了PSPICE和高级语言计算机仿真结果。 相似文献
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基于BP神经网络的大规模电路模块级故障快速诊断方法 总被引:8,自引:0,他引:8
根据大规模电路故障诊断网络撕裂法和交叉撕裂搜索方法,采用基于误差反向传播算法的多层前向神经网络(BP神经网络)记载多次撕裂信息,提出了一种新型基于BP神经网络的大规模电路模块级快速诊断方法。该方法能快速有效地并行处理定位故障模块,具有测前工作量小,实时诊断性强等优点。 相似文献
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神经网络的深度在一定范围内与识别效果成正相关,为解决超出范围后网络层数增加识别准确率却下降的模型饱和问题,该文提出一种具有高效的微块内部结构和残差网络结构的神经网络模型,用于对舰船目标基于高分辨距离像的分类识别。该方法利用具有小尺度卷积核的卷积模块提取目标的稳定可分特征,同时利用联合损失函数约束目标特征的类内距离提高识别能力。仿真结果表明,该模型相比于其他常见网络结构,在模型参数更少的情况下,识别效果更好,同时具有较强的噪声鲁棒性。 相似文献
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为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络的数字识别系统。利用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明该系统能够实现对数字的有效识别。 相似文献
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本文论述了基于神经网络模型的非特定人汉语语音识别。我们采用24人(12人用于训练,12人用于测试)的语音数据对汉语十个数字和十个孤立字进行了实验,取得了96.3%(10个数字)和97.2%(十个汉字)的识别率。 相似文献
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车牌识别(LPR)是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。 相似文献
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以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法.采用多频组合法建立了故障样本集.对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性. 相似文献
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随着深度学习的快速发展,信息处理愈发迅速精确.在电子商务蓬勃发展的当代,打击盗版品牌的需求也更加强烈.采用BP神经网络对品牌商标的图像信息进行学习和训练,实现了对商标正盗版的识别分类,能显著增加智能筛选盗版商标的效率. 相似文献
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基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在概率神经的一种改进模型-FDO网络的基础上,提出在设计网络收敛域时进一步考虑每一像素点周围8邻域的影响,对网络的作用函数加以修,使改进后的网络具有稳定性好且收敛速度快的优点。通过实验对改进前后网络的识别性能加以比较,证明改进后的网络特别适用于噪声图像的识别。 相似文献
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本文首先建立了特征结构问题的代价函数表示,通过对代价函数求极小可以求得原始数据协方差矩阵的最大特征向量。为了求得其他特征向量,特构造了一个协方差矩阵序列。为实现对代价函数求极小,可把高阶神经网络引入特征结构提取中。这种方法比较直观,它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应。理论分析和计算机仿真均验证了这种方法的正确性。 相似文献
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本文提出了一种鲁棒的盲神经网络波束形成算法。该算法利用信号的周期平稳特性估计阵列的导引矢量,利用LCMV方法抑制噪声干扰,利用对角加载技术增强算法的鲁棒性,利用神经网络的网状计算结构特点便于其实现。理论分析和计算机仿真表明,该算法实现简单,鲁棒性强,易于实时应用。 相似文献
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基于脊波和神经网络的大压缩比遥感图像压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现大压缩比的遥感图像压缩,利用神经网络的自组织、并行计算和分布式存储的能力,提出一种基于神经网络的压缩方法.在传统单隐层前向神经网络的基础上,该网络使用一种新的能有效处理直线型和曲线型奇异性的多尺度几何分析工具-脊波,作为隐层神经元的激活函数.它不仅具有神经网络压缩的优点;并且由于脊波良好的时、频和方向局域化特性,能够对遥感图像的边缘和轮廓实现更加有效的表示.仿真结果表明:该方法不仅能实现较高的压缩比,而且具有重建图像质量好、学习快速和鲁棒性强等优点. 相似文献