基于BP神经网络的手写数字识别

数字识别是模式识别领域中重要研究方向之一,具有广阔的应用前景。文章在对BP神经网络基本原理研究的基础上,提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别的方案。通过MATLAB仿真实验表明,基于BP神经网络的数字识别系统取得了良好效果。     

基于BP神经网络的铁谱磨粒图像识别方法研究

在磨粒识别过程中,铁谱磨粒图像预处理和特征参数提取是关键。应用图像形态学的处理方法对磨粒图像进行预处理,结果表明,利用开运算、闭运算的图像形态学处理方法对铁谱磨粒图像进行预处理,可以消除图像二值化后留下的孤立小碎点、孔洞以及边界断点。通过磨粒图像的统计特征参数和傅里叶特征参数建立BP神经网络,并对磨粒进行识别,结果表明:采用该方法能正确识别磨粒图像,辨别磨损机制。     

基于LeNet神经网络的手写数字识别技术研究

以机器学习的神经网络算法进行数字的识别,研究卷积神经网络,分析卷积神经网络输入层、卷积层、激励层、池化层和全连接层的原理和作用,对现有卷积神经网络LeNet-5模型进行简要分析。对图像数字的大小格式进行灰度处理,合理设计LeNet-5层级结构,进行摄像头图片的特征提取,并对参数进行设置,对向前向后传播方式进行深入了解,并对梯度下降方式进行选取以及分类层的设计;利用OpenMV摄像头模块,基于Phython语言进行了程序设计,对数字识别的试验结果进行分析比对,评估本系统的识别准确度和辨识度等性能指标。     

BP神经网络在说话者识别中的应用

研究了BP神经网络在说话者识别中的应用,提取了Mel频率倒谱系数及其一阶差分参数,运用BP神经网络对特征参数进行了训练和识别,MATLAB的实验结果表明,BP神经网络在说话者识别中,具有良好的发展前景。     

面向手写数字图像的压缩感知快速分类

为了减少神经网络模型对手写数字数据集的训练计算耗时和最佳训练次数,同时保证手写数字图像的分类准确率,引入了压缩感知技术,提出了基于压缩感知和单隐层前馈网络(Compressive Sensing and Single Hidden Layer Feed?forward Network,CS-SHLNet)的手写数字图像...     

基于BP神经网络的数显仪表动态字符识别系统

在化工、冶金等行业以及较为恶劣的环境场合下进行仪表数据的自动化采集,需要对仪表显示的动态数据进行自动识别,以判断是否满足控制条件。因此根据数字仪表图像的特点,运用区域生长算法定位仪表图像中的数据区域,并取得理想的效果,采用投影法对字符串进行分割,最后应用BP神经网络法进行分类识别数字字符,实验结果表明,其正确识别率达到96%。     

基于人工智能的手写数字识别方法研究

手写数字识别属于图像分类问题。因个体手写数字的差异,传统的图像分类方法实现快速有效识别的难度相对较大。随着人工智能和计算机硬件技术的快速发展,基于深度学习卷积网络的手写数字识别逐渐成为研究热点。使用PyTorch搭建了经典的网络模型LeNet-5和改进的ResNet18模型进行手写数字识别。采用交叉熵损失函数和Adam优化算法,并设置学习率为0.001,在MNIST数据集上进行了训练和测试,鉴于ResNet18比LeNet-5网络结构深,在训练时花费的时间比LeNet-5多。经过100个Epoch后,使用LeNet-5模型在测试集上准确率达到了99.18%,使用ResNet18卷积模型的准确率高达99.55%,可以识别自制的手写数字,为人工智能识别系统的发展提供了一定的参考价值。     

基于遗传算法改进的BP神经网络模型的磨损机理智能识别

通过提取磨粒形状特征参数、颜色特征参数和表面纹理等特征参数对磨粒形态进行量化表征,并以此为输入矢量,引入遗传算法(GA)改进BP神经网络对磨粒进行自动分类识别,建立遗传算法改进的BP神经网络模型,并给出具体的算法实现过程。分别应用遗传算法改进的BP神经网络模型和未引入遗传算法改进的BP神经网络模型对磨粒图像进行智能识别。实验结果表明,遗传算法改进的BP神经网络综合了遗传算法的全局优化和BP算法局部搜索速度快的特点,网络识别率较高,具有较好的全局性。     

基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究

针对城市供水管网泄漏检测需求,进行了泄漏声信号识别方法研究。分析了泄漏信号的时域、频域及波形特点,提取出可用于泄漏信号表征的20种特征参数;基于提取的泄漏声信号特征参数,构建了泄漏声信号BP神经网络识别系统;研究了神经网络结构(隐含节点数、传递函数、学习率)及输入参数的数量和种类对泄漏信号识别效果的影响,并优化出最佳的神经网络结构及输入参数。在以上研究基础上,利用优化后的神经网络对实验室及现场管道泄漏信号进行了交叉训练和识别,结果表明,提出的基于泄漏特征参数的神经网络系统具有较高的可靠性和普适性,可以很好地实现不同场景下泄漏信号的交叉识别,整体识别率达92.5%,为解决不同工况下泄漏信号识别做了有益的探索。     

基于BP神经网络的中学考试成绩分类*

针对中学考试成绩,具体详细地设计一种应用于BP神经网络成绩分类器,用BP算法对网络进行有效地训练,经过测试BP神经网络成绩分类器可确定,该方法有效且有很好的分类效果。用改进的BP算法对网络进行训练,使网络很快得到收敛,解决了一般方法收敛慢的缺陷。     

基于BP神经网络的噪声背景下的信号识别

从测试工程技术的实际出发，利用BP(Back Propagarion)神经网络算法，对噪声背景下的信号识别进行了探讨。并通过训练和测试网络，证明该方法用于噪声背景下的信号识别是有效的。     

基于BP神经网络的防空目标识别方法

防空目标识别是指利用雷达或其他传感器设备获取空中目标的特征信息,并利用已掌握的各种目标先验知识来识别未知目标的类别属性。该文在提取高分辨雷达目标回波信号特征的基础之上,建立了基于BP神经网络的防空目标识别模型,并利用经归一化处理的数据样本对所建立的BP神经网络进行训练及误差分析,得到稳定的权值和阈值。仿真计算结果表明,当学习样本足够多时,利用神经网络的记忆、联想、容错功能,所构建的模型能够有效保证识别的正确性并克服由于传感器误判导致的目标识别错误,使识别过程更稳定可靠,识别结果更准确。     

基于全连接层卷积神经网络识别手写数字的研究

手写体识别信息程序直接运用计算机进行识别录入可以提高对于手写体数字的录入效率。目前,手写体数字的识别在MNIST这种大型标准数据集上的研究是人工智能领域的基础研究。该系统是基于TensorFlow的手写识别系统,TensorFlow机器学习框架技术已经逐渐成熟,对于目前人工智能发展的浪潮,人们越来越热衷于将一些以前机器不能实现的、难以理解的工作通过机器学习的方式来实现。该系统研究的是对于手写体数字的识别,采用TensorFlow框架以及机器学习的方法,详细讨论如何建立全连接层以及对数据模型进行优化,并使用数据集对计算机进行训练,形成参数文件,详细通过对手写体数字形成图像文件进行识别并输出识别数字。总体来说,手写体数字识别是对于手写体信息的一次创新尝试。     

基于BP神经网络的重型数控机床定位精度预测

针对重型数控机床长距离进给系统定位精度不易测量的问题,选取纵向3段位移,根据国标规定每一段位移上确定目标位置点7个,采用激光干涉仪对3段位置定位精度进行测量,得到目标位置点的定位精度,利用3层结构的BP神经网络,预测全域范围的定位精度,精度最高可达10.04％.与实测结果对比分析,此方法可行.     

磨损磨粒的BP神经网络识别

介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态。铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点。基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本都对网络进行训练,取得了较好的识别效果。     

基于BP神经网络的塔机起重臂结构应力识别

以某塔式起重机为研究对象,组建BP神经网络并进行训练,对塔机不同的工作状态训练得到可靠的应力识别网络,确定塔机特征参数与结构应力间的非线性映射关系,识别出塔机起重臂结构的应力响应,为塔机寿命计算、安全监控及故障诊断提供参考。     

基于BP神经网络的脱绒棉种品种识别

为了提高脱绒棉种品种识别的准确率,提出了基于BP神经网络的非线性识别方法。本文以新路早36、中棉50、惠远710三个品种为研究对象,基于图像处理技术提取了脱绒棉种的颜色和形状特征参数,后又通过对特征参数进行单因素分析选取了差别较明显的9个特征参数参与网络的训练,提高了训练速度。经训练比较得出,当训练目标为0.02,训练次数为3000,隐含层的结点数为12时,模型的训练误差最小。经过对测试集进行测试,得出综合测试准确率为90%,证明了该方法是可行的,提高了脱绒棉种的识别准确率。     

一种基于BP神经网络模拟电路故障诊断新方法

模拟电路故障诊断就是一个模式分类识别问题。本文提出了一种新的模拟电路故障特征向量提取方法——分布节点电压和电流的组合信息作为模拟电路的故障特征向量,应用BP神经网络改进算法进行模拟电路故障诊断,实验证明所提出的方法是可行的。也是很有价值和潜力的。     

磨损磨粒的BP神经网络识别

介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态.铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点.基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本对网络进行训练,取得了较好的识别效果.     

利用BP神经网络识别图像基点

论述了运用BP神经网络对图像进行识别.介绍了BP神经网络的算法设计、隐层节点的选取等问题.结果表明,BP神经网络有很强的自适应性,对大量样本识别后,能将图像中需要的基点有效地识别出来,且达到较高的准确率.