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心电图ST段的状态在心脏疾病诊断中有着重要参考价值。本文采用DNA优化的BP网络进行了ST段识别的研究,首先采用小波变换的方法将ST段从心电周期中分离出来,然后建立神经网络并采用DNA算法来优化神经网络,最后采用MIT/BIH数据库的数据对本文的算法进行测试。结果发现,本文的算法识别准确率优于GA-BP和BP,且具有更快的收敛速度。 相似文献
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基于神经网络心电图ST段形态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
心电图ST段是心电图诊断中一项重要指标,ST段具体形态的识别对心血管疾病诊断意义重大.针对心电图ST段形态的多样性,传统时域方法对具体形态识别显得不足,心电信号是微弱信号,易受到低频和工频信号的干扰,有效地滤除基线漂移和工频干扰为ST段准确识别提供保证.通过零相位巴特沃斯有效滤除基线漂移和工频干扰,利用神经网络与时域分析相结合的方法实现ST段多种形态的快速识别,减少神经网络输出层的形态分类,能够准确识别出ST段形态,实验结果满意,为心电图ST段诊断提供了依据. 相似文献
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徐奔 《数字社区&智能家居》2009,5(5):3478-3480
该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。 相似文献
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徐奔 《数字社区&智能家居》2009,(13)
该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。 相似文献
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声音信号包含着很多的信息量,且获取比较方便.近年来,声音识别技术被广泛应用于各个领域,有着重要的意义.本文主要介绍了小波理论和BP神经网络识别算法.通过对采集到的不同类型车辆的声音信号进行分析和预处理,采用小波变换提取低维的特征参数,构建并成功训练一个三层BP神经网络,从而有效地识别出了车型. 相似文献
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通过时Mallat算法和提升小波变换的比较,并分析图像经过小波变换后系数的分布特点,提出了一种新的将提升小波变换和BP神经网络相结合的图像压缩方法.根据小波变换后图像的绝大部分能量都集中在小波变换的低频部分这一特性,利用BP神经网络,对不同的频带子图进行不同压缩比的压缩,从而得到高质量的重构图像.结果表明,该算法不仅有较高的压缩比,而且获得了质量较高的重构图像,对背景简单的图像压缩效果尤为明显. 相似文献
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针对木材干燥系统具有非线性、强耦合的特性,难以建立准确的数学模型,提出一种基于小波神经网络的建模方法。通过木材干燥窑内木材含水率传感器、温度传感器和湿度传感器采集的数据建立小波神经网络模型,并通过模型预测木材含水率传感器的测量值。小波神经网络将BP神经网络在非线性问题上自学习的能力与小波表征信号局部信息的能力相结合,具有很强的自适应分辨性和容错能力。利用实际木材干燥过程中采集的数据作为训练样本进行仿真实验。结果表明:小波神经网络方法建立的模型能够预测木材含水率传感器的测量值,模型泛化能力强,预测精度高于BP神经网络建立的模型,验证了小波神经网络对木材干燥窑内传感器建模的可行性和有效性。 相似文献
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Huang变换是近几年发展起来处理非平稳信号的新方法。时间序列同信号一样具有非平稳的特性,研究了Huang变换在时间序列预测中的应用。首先将时间序列通过Huang变换分解为有限个固有模态函数和一个残余函数之和,每一个的固有模态函数反映了时间序列在各个尺度的特征,而残余函数则很好地反映了时间序列的总体趋势,然后应用BP神经网络对各个固有模态函数和残余函数进行预测,最后将所有的预测值重构叠加,就得到原始时间序列的预测值。实例证明,基于Huang变换和BP神经网络的时间序列的预测方法,优于小波变换和神经网络相结合的预测方法,提高了预测精度。 相似文献
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为获取较高精度车内噪声主动控制(Active Noise Control, ANC)参考信号,提出了一种基于小波变换和BP神经网络的车内噪声信号重构方法。以在某轿车采集到的噪声信号为基础,用声学传递路径分析(TPA)方法确定影响车内噪声的关键点信号。鉴于噪声源信号对车内信号非线性关系的复杂性,建立BP神经网络的噪声重构模型,并利用小波分解来降低噪声信号的非平稳性。为对比重构效果,建立BP神经网络噪声重构模型。结果表明,本文提出算法的重构值与实测值之间的平均绝对误差比BP神经网络小,并且基于小波变换和BP网络重构模型的平均绝对误差均小于0.01。该方法能够对车内噪声信号进行准确、有效的重构。 相似文献
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基于对人工神经网络和CELTS-22的研究,建立了以CELTS-22中主要评价规范为参照的指标体系.该系统应用三层BP神经网络结构,设计出能模拟专家进行评价的计算机辅助评价模型,可以弥补评价过程中的人为失误. 相似文献
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在油气勘探开发领域的储层识别研究中,神经网络技术是一种有效的工具。根据BP神经网络的逼近原理,提出了基于滑动平均预处理的BP神经网络储层识别方法。首先对学习样本中的每一组样本数据按照一定规则选取近邻点,然后根据近邻点信息,使用滑动平均的方法进行预处理得到新的样本数据,最后使用新的学习样本训练BP网络,进行储层判识。实验结果表明,该方法具有简单、高效、学习速度快的优点,能极大提高识别速度和预测精度。 相似文献
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随着网络规模的增长,Overlay网络流量预测已经日渐成为研究热点。与传统网络相比,Overlay网络本身的特性决定了传统的预测方法已不能适应它的要求。提出一种基于模拟退火的粒子群神经网络来预测Overlay网络的流量,运用反向计算方法,从理想最优值出发,近距离寻找最优解,缩短了求解时间并加大了找到最优解的几率。通过实验仿真可以看出,改进的BP神经网络方法的预测效果要明显好于传统的BP神经网络。 相似文献
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