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为保证激光焊接质量,需要有效识别激光在焊接过程中的焊接偏差,因此,采用改进神经网络模型实现激光焊缝偏差识别.构建激光焊接试验装置,采用302不锈钢板作为焊接试件,通过高速摄像机获取激光焊接过程中的熔池红外图像,并通过中值滤波算法对图像实行预处理后获取堆积热效应参数、匙孔质心参数、匙孔形变参数,以此作为改进神经网络模型的输入向量,实现激光焊接偏差识别.实验结果表示:该模型在隐含层单元数量为3、训练步数为240时训练误差较大程度接近目标值,且模型规则数量为4条时,可有效、精准地完成激光焊缝偏差识别. 相似文献
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人工智能的时代给我们的日常生活带来了极大便利,水果作为生活中的必要品,每天食用适量的水果可以补充维生素C,对我们的身体健康十分有益,有关于对水果识别的研究就显得十分必要。在对水果进行识别时,通过针对不同水果的形状、大小、颜色、纹理等特征进行分析,根据训练BP神经网络达到对水果准确识别的目的。 相似文献
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基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
给出一种隐层由小波基组成的神经网络用于实现频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。利用小波变换所具有的良好的时频分析特性,实现了输入输出之间映射关系的多分辨学习。介绍了小波神经网络的数学框架及其误差反向学习算法。详细描述了用小波神经网络进行识别的步骤。将所提出的小波神经网络用于频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。实验结果表明该方法对目标距离像的识别是有效的。 相似文献
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标靶对激光打孔的效果有很大的影响,能够准确地识别标靶对激光打孔的效果会有显著提高。本文介绍了激光打孔的标靶,并对识别的算法进行了深入研究和探讨。 相似文献
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In order to identify the main modulation modes adopted in current satellite communication systems,a signal modulation recognition algorithm based on multi-inputs convolution neural network was proposed.With the prior information of the signals and knowledge of the network topological structure,the time-domain signal waveforms were converted into eye diagrams and vector diagrams to represent the shallow features of the signals.Meanwhile,the modulation recognition model based on multi-inputs convolution neural network was designed.Through the training of the network,the shallow features were deeply extracted and mapped.Finally,the signal modulation recognition task was completed.The simulation results show that compared with the traditional algorithms and deep learning algorithms,the proposed method has a better anti-noise performance,and the overall recognition rate of this algorithm can reach 95% when the signal-to-noise ratio is 5 dB. 相似文献
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一种基于卷积神经网络的性别识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用人工智能进行性别识别时,人脸图像在获取的时候容易受到光照、遮挡等影响,这些因素给人脸性别识别带来了困难。采用卷积神经网络用于性别识别,并通过扩展网络结构,进一步增强卷积神经网络的分类能力。并且对识别效果进行置信度分析,通过设置卷积神经网络的拒识区域来解决拒绝区间的问题。在实际测试中,通过拒绝7.46%的测试样本,达到98.67%的正确识别率。 相似文献
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针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与识别的方法。利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度与温度之间的线性关系,建立基于像素的图像温度场;根据设定温度范围确定区域生长法的种子点位置,利用Otsu法确定截屏窗口最优分割阈值,并结合灰度相似性阈值作为区域生长法的分割准则,实现该窗口目标设备精确分割;将分割出的设备二值图像的Hu不变矩作为设备形状特征向量,并对其进行不变性和类间区分度验证;采用引入附加动量法和自适应调整学习率的BP神经网络实现多种电气设备的识别,实验数据表明优化后的BP神经网络具有迭代收敛快,误差波动性小,分类准确度高等特点。 相似文献
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提出了一种基于全光衍射神经网络的矿物拉曼光谱识别方法。首先,分析矿物拉曼光谱的数据结构特征,对比分析了传统神经网络与光学衍射神经网络的异同,根据预处理后的数据构建光学衍射神经网络;然后,采用交叉熵损失函数和Adam算法对光学衍射神经网络进行训练,得到优化的网络参数;最后,在仿真条件下,验证和分析不同栅格高度精度对矿物识别正确率的影响,给出了不同栅格高度精度对应的网络正确率及正确率损失。该方法在RRUFF矿物拉曼光谱数据库上的测试结果显示:五类矿物识别正确率为94.2%,证明利用光学衍射神经网络进行拉曼光谱分类具有可行性,为光学衍射神经网络的应用提供参考;栅格高度在6 bit精度条件下,五类矿物正确率为93.6%,证明栅格高度离散化能够在保证网络正确率的同时极大降低光栅制作难度,为光栅制备提供理论支撑。 相似文献
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为提高调制分类识别精确度,降低计算复杂度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与红绿蓝(RGB)循环谱二维图的智能调制识别方法。基于循环谱特征可识别调制类型的机理,为了降低计算复杂度,将三维的循环谱转换为二维平面的RGB循环谱图,并将其用于构建数据集;将一种计算复杂度较低的CNN作为调制类型分类识别器。仿真结果表明,所提出的智能调制识别方法能够以较低的计算复杂度,获得更高的分类精确度。 相似文献
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本文重点解决以图像方式存在的手写体数字识别问题,首先对图像进行预处理,其次对结构特征进行提取,最后利用神经网络模型对前面两步得到的样本数据进行学习和训练.通过MATLAB进行仿真,神经稀疏编码算法应用在手写体数字识别中能够得到比较好的识别率. 相似文献