基于神经网络学习控制的图像挖掘算法

针对传统神经网络算法进行图像分类识别时收敛速度慢,学习过程中可能出现震荡甚至收敛于局部极小值的情况,提出了一种小波变换融合神经网络的图像分类识别方法.利用高斯小波基函数取代神经网络隐含层中的隐节点函数,采用小波神经网络参数初始化方法和改进的模拟退火算法自适应调整学习过程中的网络权值参数,从而解决了神经网络的学习效率低等情况.结果表明,本文方法对5类动物图片的正确分类识别率为84.0%,较传统神经网络和稀疏表示的正确分类识别率提高了4.2%和6.1%.     

基于改进概率神经网络的手势动作识别

为寻找一种快速且高识别率的手势识别方法,提出一种基于改进的概率神经网络手势识别算法。该算法采用K-W检验方法实现sEMG（Surface-Myoelectrogram Gestures）的特征选择,利用粒子群优化方法对传播率参数进行优化。在7种手部姿势识别的实验中,该算法平均正确识别率均在90%以上,而传统BP算法的正确率仅为85.7%。仿真实验结果表明,改进的概率神经网络算法具有更短的训练时间和更强的分类能力。     

基于BP模型的黄瓜霜霉病图像特征识别系统的设计

目的 设计农作物黄瓜霜霉病叶部图像特征识别系统.方法 应用神经网络技术的反向传播算法,利用基于BP模型的神经网络进行了黄瓜霜霉病叶部的图像特征提取与模式识别生成人工神经网络的结构图.通过黄瓜霜霉病不同阶段110个样本进行训练,并使用另外100个样本进行测试.结果 得到最优的隐含节点数,确定该算法参数的最优解,其中包括惯性项系数α、权值修正系数η与各层网络的权系数.样本训练在有限的允许次数内收敛至误差小于规定的数值并得到次数上最优的隐含节点数目.BP神经网络系数收敛并可达到85%以上的正确识别率.结论 提取了黄瓜霜霉病叶部图像的特征,获得正确的分类识别规则,从而进行图像识别工作.BP神经网络用于作物病害诊断的专家识别系统有借鉴意义.     

基于图像质量参数优化的异质手背静脉图像识别算法的研究

为更好地解决手异质背静脉图像识别问题,本文综合分析了图像采集过程及手背图像的自身特性.图像的有效区域、旋转、位置偏移、对比度、模糊度是造成异质的重要参数.为解决异质手背图像识别问题,提升同类样本的结构相似度,对上述5个质量参数进行优化调整,然后通过实验找出适合不同算法的最佳感兴趣区域(ROI)尺寸.实验结果表明,该方法可以有效提升不同算法对异质手背图像的识别率.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提升交通标志自动识别的精度,提出一种基于多尺度CNN的交通标志识别方法(TSR -MSCNN算法).该方法采用三阶段卷积神经网络,融合了低阶、中阶和高阶3种不同尺度的特征,并串联了多个小卷积层用以代替单个较大卷积层.通过对全连接层的神经元个数、Dropout参数、卷积核尺寸等网络超参数进行选比实验,获得了最佳的网络超参数.利用德国交通标志基准数据库(GTSRB)对不同算法进行测试表明,本文提出的算法在较小的网络参数量下能够有效提取交通标志特征,获取的识别准确率达到99.76%,且显著优于传统卷积神经网络方法和多尺度特征方法的识别准确率,因此本文算法在图像识别领域有良好的应用价值.     

一种基于小波矩的图像识别方法

研究了一种基于小波矩的图像目标平移、缩放和旋转不变特征提取算法,将不变特征提取算法与BP神经网络结合,组成一个图像识别系统.目的在于提高图像处理的质量,这种方法有更好的实用性.在这个系统中,利用小波矩不变量不仅可以得到图像的局部特征,还增加了对图像结构精细特征的把握能力强的优点,把提取的图像目标平移、缩放和旋转不变特征馈人BP神经网络,完成有监督的不变性模式识别.在实验中,利用该方法对无噪、有噪图像,特别是相似物体图像进行识别,可获得98％的正确识别率;并且将其与一般不变矩特征的算法获得的实验数据进行了对比分析.实验结果表明,该方法在图像识别准确率和抗噪性能上都有较大的提高.     

基于扇形特征和BP神经网络算法的字符识别

目的 根据字符的扇形特征提取方法,BP神经网络算法,寻求一种识别率较高的字符识别方法.方法 将待识别的文件进行图像预处理,然后对处理后的单字符使用扇形算法提取出32个特征量,组成特征向量,采用BP神经网络对特征向量进行训练和识别,最后应用选择性阈值最小距离方法对输出结果进行判断,减少误识别率.结果 通过使用扇形特征提取方法、BP神经网络和选择性阈值最小距离方法,达到了较好的字符识别效果,实验结果表明该方法识别精度较高,训练时间较短.结论 保持一定数量以上的训练样本和训练次数,可进一步提高字符识别的正确率.采用扇形特征和BP神经网络算法可应用于字符识别.     

基于CNN的车牌数字字符识别算法

针对传统车牌识别算法识别率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于卷积神经网络结构车牌数字字符识别算法.在卷积神经网络的基础上用ReLU激活函数代替传统的Sigmoid激活函数,引入卷积步长等操作,不仅加速网络的收敛,而且降低了网络参数的数量.实验结果表明:与传统特征提取算法相比,该算法识别率最高,达到95.2%,识别率波动范围小,鲁棒性强.     

基于PSO-ConvK卷积神经网络的肺部肿瘤图像识别

针对卷积核随机初始化以及梯度下降法训练卷积神经网络易陷入局部最值问题,提出粒子群算法优化卷积核(particle swarm optimization-convolution kernel, PSO-ConvK)的图像识别方法。使用参数迁移法构造卷积神经网络,并提取卷积核,利用PSO不断更新粒子的速度和位置,寻找全局最优值以初始化卷积核,将其传递到卷积神经网络,用肺部肿瘤数据训练卷积神经网络,结合梯度下降法修正网络权重,使得PSO算法的全局优化能力与梯度下降法的局部搜索能力相结合。试验通过批次大小、迭代次数以及网络层数3个角度验证方法的有效性,并与高斯函数优化卷积核进行对比。结果显示, PSO优化卷积核的识别率始终高于随机化卷积核和高斯卷积核,识别率最终达到98.3%,具有一定的可行性和优越性。     

基于时频特征的卷积神经网络跳频调制识别

针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络（CNN）的跳频信号调制方式识别系统. 该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题. 采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得到二维时频图;经过自适应维纳滤波算法滤除背景噪声,提高系统抗噪性;采用连通域检测和双线性插值算法提取跳频信号每跳时频图,对时频图大小进行重置调整;将已处理的时频图输入到设计的11层卷积神经网络中进行训练学习,通过在输出层增加Softmax分类器,实现跳频调制方式分类识别. 仿真结果表明,该系统在信噪比为–4 dB条件下,对跳频信号BPSK、QPSK、8PSK、SDPSK、QASK、16QAM、32QAM和GMSK共8种调制方式的平均识别率达到92.54%.     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

湖南省主要内生成矿事件的构造格局控矿特征及动力机制

湖南省内生矿产资源丰富,内生成矿事件主要有加里东期(以志留纪为主)、印支晚期(晚三叠世)、燕山中晚期(晚侏罗世—早白垩世)等3期。以区域矿产资料为基础,结合大地构造、成岩成矿年龄、矿床成因机制等研究成果,对上述3期内生成矿事件的构造格局控矿特征和动力机制进行探讨。①受加里东运动自东南向西北扩展以及深部岩石圈结构差异控制,加里东期湖南省自东南往西北分为成矿特征有别的3个构造带。湘中—湘东南构造岩浆带(Ⅰ)发生后碰撞花岗质岩浆活动,于局部产生与岩浆活动相关的W、萤石等成矿作用; 雪峰构造带(Ⅱ)东部的雪峰冲断带(Ⅱ₁)形成了以构造活化成因为主的金矿和锑金矿; 雪峰构造带(Ⅱ)西部的武陵低缓褶皱带(Ⅱ₂)及湘西北构造抬升带(Ⅲ)内形成了与寒武纪同沉积断裂活动、加里东运动后的伸展活动以及相应的热液活动有关的汞铅锌矿。②印支晚期受深部岩石圈结构差异控制,湖南省自东南至西北分为3个构造带:湘中—湘东南构造岩浆带(Ⅰ)因后碰撞减压熔融而发生大规模花岗质岩浆活动,从而于其东南部形成钨锡铅锌多金属矿床,西北部形成锑金钨多金属矿床; 雪峰构造带(Ⅱ)可能无内生热液成矿作用; 湘西北褶皱带(Ⅲ)发育小型脉型铅锌矿。③燕山中晚期,湖南省自东南往西北分为3个构造带:湘中—湘东构造岩浆带(Ⅰ)受岩石圈拆沉、软流圈上隆、陆内碰撞后期增温减压、俯冲板块崩塌等深部构造作用控制而发生大规模花岗质岩浆活动,形成了大量的有色金属矿床和金矿床; 雪峰西部构造带(Ⅱ)成矿作用弱,局部存在Au、Hg成矿作用; 湘西北褶皱带(Ⅲ)发育少量低温热液充填型萤石矿和砷矿。     

基于神经网络的汉语孤立词语音识别

研究了基于神经网络的中文孤立词语音识别技术;将时间规整算法与神经网络相结合,组成一个混合级联神经网络语音识别系统. 在这个模型中,第一级是时间规整神经网络. 其作用是完成时间规整功能,从输入不等长的语音信号特征矢量序列中提取固定长度的特征矢量;然后将这组特征矢量馈入后一级BP网络完成语音识别. 利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别实验,获得了98.25%的正确识别率. 实验结果表明,该系统不仅利用神经网络解决了语音识别中的时间规整难题,而且识别性能明显得到改善,识别率和训练速度均优于采用线性时间规整的神经网络语音识别方法.     

小波包和GA-BP网络结合的红枣病害识别方法

针对传统人工枣树病害识别费时费力的问题,提出了一种小波包和GA-BP神经网络结合的快速识别方法.通过小波包去噪方法,消除病害图像采集过程中随机噪声产生的干扰,采用小波包分解系数矩阵的奇异值和小波包变换模极大值矩阵的奇异值构造特征输入参数,利用遗传算法优化后的BP神经网络建立红枣病害的识别模型.实验表明,小波包、遗传算法...     

BP神经网络在图像信息提取中的应用研究

本文阐述BP神经网络在图像信息提取中的运用,包括：遥感技术、图像识别原理和模式识别常用的神经网络模型．针对目前在目标识别中应用最多的前馈神经网络模型研究其采用的BP算法,讨论了由于标准的BP算法存在训练时间长、收敛速度慢和易陷入局部极小值等问题,提出了BP神经网络分类器的设计方法、样本的选择及组织的改进方法．     

基于深度卷积神经网络的车型识别方法

针对现有车辆车型视觉识别技术中的检测精度不高、难以适应天气环境变化、难以从视频图像中准确提取出用于识别的车辆图像、难以对车辆车型子类进行识别分类、难以兼顾识别精度和检测效率等不足,将深度卷积神经网络引入车辆目标定位、识别和分类（子类）问题中.利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从道路复杂背景中提取出感兴趣区域;利用softmax分类器训练特征实现车型识别;为了优化softmax在深度卷积神经网络分类过程中出现的类内间距大的问题,引入中心损失函数对softmax损失函数进行优化,提高类间分散性与类内紧密性.在BIT-Vehicle车型数据集中的实验结果显示,提出方法的平均精度为89.67%,检测和识别时间为159 ms;与传统的分类方法相比,识别精度提高约20%,效率提高10倍以上,检测鲁棒性有明显提升;与未改进前的深度卷积神经网络相比,检测精度提高0.6%,速度提高0.29倍.