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基于神经网络的雷达辐射源体制和用途智能识别 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述一种采用BP神经网络对雷达辐射源体制和用途进行智能识别的方法.包括理论分析、神经网络结构设计、推理和学习算法设计、编程算法设计、实验结果比较与分析等。实验表明,该方法有着良好的识别效果。 相似文献
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为提高文字图像识别结果与文字图像实际分类结果的相似度,引入卷积神经网络DL算法,开展对文字图像识别方法设计研究.通过构建卷积神经网络文字图像识别层级模型、基于DL算法的模型训练、文字图像识别结果分类,提出一种全新的识别方法.分析对比实验结果得出,设计方法的识别结果相似度更高,识别误差更小,可以实现对文字图像识别精度的提... 相似文献
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特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(23):26-30
为提高数字调制方式的识别速度和准确率,提出一种基于免疫算法(IA)的反向后传(BP)神经网络数字调制方式识别算法。首先对信号的特征进行分析和提取,其次利用具有全局搜索能力的免疫算法优化BP神经网络的权重及阈值,最后利用Levenberg-Marquardt算法训练BP网络。文中不仅给出了详细的算法分析,同时进行了仿真实验。实验结果表明,所提方法的收敛速度明显优于传统的BP算法和遗传算法,在信噪比大于-2 dB时,所提方法的平均识别准确率也优于传统的BP算法和遗传算法。所提免疫优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免BP算法易陷入局部极小,且算法收敛速度快,具有精确的全局寻优性能,进而提高了数字调制方式的识别准确率。 相似文献
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提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态(正常、轻度病变和重度病变)进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。 相似文献
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本文讨论了人工神经网络技术在语音压缩编码方面的应用,提出了一种用Kohonen网络实现语音多脉冲激励分析模型的矢量量化方法。该方法将参数分析和量化编码熔为一体,和传统的先分析、后量化方法相比较,具有许多优良的特性,如全并行处理、过程简化等。本文针对语音多脉冲激励模型,提出了量化网络的结构和学习规则,并将此方法和传统方法进行了比较。最后对网络的压缩性能进行了计算机模拟,结果表明应用人工神经网络进行语音信源的压缩是切实可行的。 相似文献
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手势语言识别的神经网络方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提供了一种用于人机交互(HCI)的手势语言可视化识别方法。该方法包括用于几种控制命令的手势的探测、分割、特征提取及识别,第一步的处理都用到了神经网络方法,像肤色探测、主元分析(PCA)以及在编码识别。实验结果显示正确识别率高达94%。 相似文献
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神经网络稳定性的逻辑分析 总被引:2,自引:2,他引:0
神经网络稳定性分析的传统方法是采用权矩阵的定量分析。本文提出一种基于推理和矛盾分析的逻辑分析法,并阐明导致网络不稳定的局部结构因素,这有利于神经网络的分析和设计。 相似文献
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基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究 总被引:10,自引:1,他引:9
机器学习和识别可归结于一个高速、有效地搜索非常大的样本空间问题,以实现对训练和识别样本的最佳拟合.对于复杂背景的模式样本集,同类型样本的独立同分布(i.i.d)特性通常难以保证,统计理论无法有效应用.本文将层次化思想和自组织映射(SOM)神经网络相结合,采用递归实现技术实现了一种高效、高容量,能够自适应增长的模式分类树(RSOM树)生长方法,用于模式识别和机器学习的基本建模.通过对大量公用数据集的测试以及在实际的雷达目标识别系统中应用,方法有效性得到了证明. 相似文献
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基于轨迹分析的交通目标异常行为识别 总被引:3,自引:1,他引:2
针对交通监控中运动目标的异常行为识别问题,提出一种基于轨迹分析的异常行为识别方法。首先,引入目标的空间位置、运动速度、运动方向和大小尺寸等特征参数对轨迹进行描述和聚类,以提高对目标轨迹的区分和识别能力;然后,提出一种行为识别数据库的建立和调用方法,并以实际交通场景为例,详细说明了数据库的建立和调用过程;最后,采用基于Bayes最优化的方法对轨迹进行联合匹配和边缘匹配,并根据匹配情况调用行为识别数据库对目标行为进行识别。实验结果表明,该方法切实有效,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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Neural networks have been used for modeling the nonlinear characteristics of memoryless nonlinear channels using backpropagation (BP) learning with experimental training data. In order to better understand this neural network application, this paper studies the transient and convergence properties of a simplified two-layer neural network that uses the BP algorithm and is trained with zero mean Gaussian data. The paper studies the effects of the neural net structure, weights, initial conditions, and algorithm step size on the mean square error (MSE) of the neural net approximation. The performance analysis is based on the derivation of recursions for the mean weight update that can be used to predict the weights and the MSE over time. Monte Carlo simulations display good to excellent agreement between the actual behavior and the predictions of the theoretical model 相似文献