基于MBP-RO混合学习策略的货币识别研究

神经网络模式识别方法是模式识别领域的一个新的研究方向,而BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种.针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中采用混合学习策略,并对建立的货币识别模型进行Matlab仿真.实验结果表明:MBP-RO模型使神经网络缩短了训练时间,获得了更高的识别速度和更好的识别效果,该模型在货币识别中具有一定的优势.     

基于模糊模式的手写数字识别

手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔应用前景的研究课题.文章提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络技术对手写数字进行识别的算法:首先应用BP神经网络技术对手写数字样本进行学习,然后结合模糊模式识别方法进行手写数字识别.实验表明,该方法的正确识别率达95%以上.     

前馈神经网络的一种BP-阿当姆斯学习算法

针对神经网络学习问题,研究将微分方程数值解法--阿当姆斯法用于神经网络的权值修正.考虑BP算法在网络学习初始阶段误差函数下降速度较快,而阿当姆斯算法在网络学习后期具有较高学习精度的特点,给出了前馈神经网络一种BP与Adamas方法相融合的BP-Adamas结合算法.文中对BP算法、Adamas算法和BP-Adamas结合算法的性质进行了对比分析,并以随机模式识别和旋转机械故障自动诊断问题为例验证了算法的有效性.     

MATLAB7.0中改进BP网络的实现

BP神经网络广泛应用于非线性建模,模式识别等方面,针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,介绍了BP神经网络改进训练算法,利用MATLAB7.0中的神经网络工具箱提供的丰富的训练函数,对几种典型的BP网络训练算法的训练速度进行比较,给出了应用实例和注意事项。     

基于多层激励函数量子神经网络的字符识别算法

针对不同样本之间存在交叉数据的模式识别问题,将多层激励函数的量子神经网络引入模式识别之中,提出一种基于量子神经网络的模式识别算法。量子神经网络是将神经元与模糊理论相结合的模糊神经系统,由于自身固有的模糊性,它能将决策的不确定性数据合理地分配到各模式中,从而减少模式识别的不确定度,提高模式识别的准确性。本文以英文字母为例,应用量子神经网络模型进行字符识别,通过比较发现量子神经网络除了可以克服BP网络的诸多缺点外,对具有不确定性、两类模式之间存在交叉数据的模式识别问题,有极好的分类效果。仿真结果证明该方法的正确性和有效性。     

基于粒子群BP神经网络人脸识别算法

人脸识别技术就是利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的描述和模式识别.为此,基于粒子群BP神经网络提出了人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用离散余弦变换将人脸图像在特征空间中提取,并作为粒子群BP神经网络的输入,由粒子群BP神经网络和后验概率转换器构成人脸识别器.针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有较高的识别率.     

BP神经网络的学习过程与算法分析

目前在电子、信息与通信、计算机等学科都可以找到人工神经网络的影子,人工神经网络可用于动态系统建模、模式识别、智能控制和故障监测等实际工程问题。神经网络是一门综合性很强的交叉学科,神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。目前已经提出了多种神经网络模型,其中应用最广泛的是前馈型神经网络。而对于前馈型神经网络,对其训练使用最多的方法是BP算法。     

BP网络学习算法研究及其图像模式识别应用

BP神经网络的训练性能主要包括收敛速度和收敛精度等方面,该训练性能在很大程度上取决于所选择的网络学习算法。本文针对模式识别应用领域,通过实例,运用Matlab编程对部分较好的网络学习算法的训练性能进行了比较研究．给出了模式识别应用过程中BP网络学习算法的选择依据。在此基础上,运用BP网络编程实现了对常见单位符号图像目标的模式识别,并通过识别算法的实现过程,分析了用BP网络进行图像目标模式识别的具体思路和方法。     

飞控系统传感器故障诊断的神经网络方法研究

BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。     

一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法

人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。     

基于神经网络的计算机网络故障检测方法

人工神经网络的出现为网络故障诊断提供了智能化的手段。介绍了将BP人工神经网络运用于网络故障诊断的实现途径,并在分析标准算法的基础上提出了改进BP算法的一种方法。仿真表明,改进后的算法在收敛速度和准确性上有明显的提高。     

BP网络在设备故障诊断中的应用与实现

神经网络技术为电子设备故障诊断提供了一种新的推理诊断方法。本文分析和介绍了BP人工神经网络的结构和学习算法，并加以实现。利用该方法，对测得的样本数据进行实验分析，证明此系统具有推理效率及准确性较高的特点。     

带有偏差单元的递归神经网络在故障诊断方面的应用

针对多层BP网络的不足,在BP网的基础上,给出一种带有偏差单元的递归神经网络模型及其算法,在学习过程中引入经验知识。仿真表明该算法能大大提高学习速度和训练精度。     

带有偏差单元的递归神经网络在故障诊断方面的应用

针对多层BP网络的不足，在BP网的基础上，给出一种带有偏差单元的递归神经网络模型及其算法，在学习过程中引入经验知识。仿真表明该算法能大大提高学习速度和训练精度。     

基于模糊神经网络的中庭火灾探测仿真研究

中庭式大空间建筑,由于特殊的结构形式,缺少分隔物,防火性差。针对中庭早期火灾探测的准确性与及时性和烟气的有效排放的要求,根据区域模型思想,分析了大空间内火灾烟气的发展过程,并推导出了烟气层高度发展的数学模型,在分析中庭火灾实验数据的基础上,总结出中庭火灾烟气流动特性,提出采用神经网络技术和模糊控制技术二者长处,构成模糊神经网络,将不同类型的火灾探测器的输出信号模糊化后送入神经网络并行处理,模糊系统利用指派法确定隶属度函数,用BP算法进行网络参数的训练,可由模糊逻辑判决火灾和非火灾。仿真结果表明,模糊神经网络能够准确探测各种试验火与标准火,为探测火灾提供了有效方法。     

神经网络PID控制算法在WinCC中的实现

将应用最广泛的PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络的PID控制算法.并利用WinCC的全局脚本编辑器,将用户自行开发的神经网络控制算法嵌入WinCC中,通过WinCC与PLC之间的通讯,实现对被控对像的神经网络控制.     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。     

改进的HS算法优化BP神经网络的入侵检测研究

基于传统BP神经网络的入侵检测中，BP神经网络算法模型存在着易陷入局部最优且初始值随机性较大的缺陷。初始值的选择直接影响到BP神经网络的训练效果，较好的初始值有利于BP神经网络跳过局部最优，从而提高训练效率。针对BP神经网络的缺陷，提出了用改进的和声搜索算法对BP神经网络的初始值进行优化，使得BP神经网络得到一组较优的初值的方法。实验结果显示，改进的和声搜索算法具有更高的适应度函数值，将该算法优化的BP神经网络用在入侵检测中，能够显著提高算法检测率和收敛速率。