一种基于BP网络的流量分类方法

针对传统的网络流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出了一种基于BP网络的流量分类方法。该方法改进了标准的BP网络算法,采用基于Lyapunov函数得到的自适应学习率,并引入遗传算法优化网络的初始连接权值和阈值,使网络避免陷入局部最小,加速了网络收敛过程。实验结果表明,采用改进的BP网络算法来处理网络流量分类问题具有明显的优势：该方法的收敛速度和拟合精度均优于标准BP算法,而且流量分类准确率高于NB算法。     

基于BP神经网络模型的遥感图像道路分割处理方法研究

图像分割是军事目标识别的主要处理方法.由于神经网络对于解决目标识别问题具有适合用于高速并行处理系统、可以实现特征空间较为复杂的划分等优势,采用神经网络模型在复杂的遥感图像背景中,识别出宽度很小的道路是较为理想的.在简单介绍BP神经网络模型的基础上,论述了BP神经网络模型在目标识别中关于道路分割问题的处理方法,并以实例证明了采用BP神经网络模型对遥感图像进行分割,得到的结果图像能够从复杂的背景图像中分割出道路,并能清楚地反映道路的方向和分叉,对于遥感图像的目标识别有重要的实用价值.     

一种神经网络架构搜索遥感图像分类方法

针对传统深度卷积神经网络遥感图像分类方法需要不断进行试错,花费相关专家大量时间和计算资源的问题,提出了一种基于神经网络架构搜索的遥感图像分类方法.首先搜索最优单元(cell),再以预定义的方式堆叠该最优单元得到目标网络.其中该方法将离散的网络架构表达连续化,从而可以使用梯度下降的方法在离散的搜索空间内进行搜索,实现其高...     

基于BP神经网络的艾滋病人病情分类研究

以美国艾滋病医疗试验机构ACTG公布的某一段时间内不同时刻艾滋病人CD4细胞数的5次检查值作为样本,将归一化处理后的样本数据作为BP神经网络的训练样本,病情类别特征编码作为网络输出。网络训练完成后,将艾滋病人某一段时间内不同时刻的5次CD4细胞数归一化后作为网络的输入,输出病情类别特征编码。此方法平均分类识别率高达88%左右,说明其对艾滋病人的病情分类比较成功,可以作为临床医疗的辅助手段。     

用BP算法实现模糊控制规则的自校正

利用ＢＰ算法对模糊神经网络（ＦＮＮ）所能执地的控制规则进行自校正,使应用到工业过程的模糊控制器的性能得到改进。仿真结果表明,用改进后的方法设计的模糊控制器能够显著地减小系统的稳态误差,具有比较快的响应速度和较强的鲁棒性。     

卫星遥感数字图象地理位置纠正、分类与成图研究

本文就MSS图象的地理位置纠正、分类与成图以及有关问题进行论述。在监督分类过程中,提出并采用了“同类分组法”准则和“相对距离阈值”,以提高分类质量。在地理位置纠正方面,分析了MSS图象的畸变因素,对连续性和非连续性畸变都作了纠正。绘图程序设计中考虑了绘图机的成图特点和效率,以提高图件精度和绘图速度。绘制的杭州西湖地区与大门山地区1∶5万彩色分类图质量好,地理位置正确,自动注记出的高斯—克吕格方里网和地形图上的方里网格完全重合,使遥感分类图象“地图化”。     

人工神经网络BP算法的改进及其应用

对传统的ＢＰ算法进行了改进,提出了ＢＰ神经网络动态全参数自调整学习算法,又将其编制成计算机程序,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明：ＢＰ神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越,训练后的网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势。     

彩色遥感图像分类算法及Matlab实现

采用自组织神经网络对遥感图像进行分类，以获得更好的分类效果，采用Matlab这一平台来构造自组织神经网络，解决了网络运算量大的问题，取得了良好的效果。实验表明，自组织神经网络对遥感图像的分类是有效的。     

提高BP网络训练速度的研究

由于误差函数的高维复杂性,BP网络在目前的应用中存在训练速度慢至导致网络系统瘫痪的问题,针对训练中的归一化问题、隐层节点数的选取、样本数目的增减取、样本数目的增减法、整体学习率的确定及训练算法进行了研究。结果表明：训练样本数据不必一定归一化到[0,1],可以通过简单的线性变换将数据转化到某相区间,使分布合理,以满足训练需要;根据经验公式,确定隐层节点数的初值,选取规模略大一点的网络开始训练;网络应对学习过的样本加强记忆,更应注意剔除错误样本;引入黄金侵害法的思想来调整学习率的步长,效果理想;采用单参数动态搜索算法作为学习算法,能快达到训练要求的精度。     

一种基于DCT边缘模式分类的神经网络图象编码方法

对神经网络应用于图象数据的压缩编码进行了研究和分析,提出了一种基于DCT边缘模式分类的神经网络图象编码方法,分析了网络中隐蔽层节点数与网络的记忆能力之间的关系,在网络的学习训练过程中,采用了一种多层前向网络的快速学习算法,并对其计算进行了进一步简化.初步实验结果表明,采用该方法较好地保持了图象中的边缘信息.     

Control System of Garbage Incinerator Based on Fuzzy BP Neural Network

根据固体垃圾焚烧技术原理,结合垃圾焚烧炉运行特点,分析了垃圾焚烧过程与影响焚烧的主要因素,提出了基本模糊BP神经网络算法的垃圾焚烧炉控制方法.建立了垃圾焚烧炉炉温双端输入模糊神经网络（DIFNN）控制模型,并使用模糊BP神经网络控制算法对系统进行控制.仿真实验表明,该模糊BP神经网络控制能够适应复杂多变的焚烧过程的控制要求,控制效果好.     

基于改进BP网络的图像压缩

针对BP网络的图像压缩技术,提出了一种改进的BP网络局部学习自适应Silva-Almeida(SA)算法,该算法将训练过程分为加速、平稳收敛两个阶段的基础上,同时局部自适应调整学习速率和动量因数两个参数。经曲线拟合试验,其训练精度有较大提高,震荡现象得到进一步改善,训练速度加快。在图像压缩的仿真试验中,相对于目前常用的弹性BP算法(RPROP算法),该算法训练速度加快,重建图像质量有很大提高,利用该算法进行图象压缩可以获得更高的压缩比。     

基于特征提取的缺陷图像分类方法

针对缺陷图像表面复杂多变、特征不宜提取的特点, 提出了一种归一化转动惯量特征和不变矩特征相结合的时域分析方法来构建缺陷图像的统计特征量, 同时增加缺陷矩形框区域内压缩度、距离极值比和线度特征量作为缺陷分类的依据;提出了在缺陷频谱图像内提取特征量的频域分析方法, 并将矩形框区域内所有像素点灰度平均值和灰度方差值作为缺陷分类的另一重要依据;同时将BP神经网络应用于缺陷图像的自动分类中, 构建了系统的缺陷分类器, 并对现场采集的常见6种缺陷类型进行了实验.结果表明, 该特征提取方法在很大程度上提高了特征的分类有效性;该BP分类器识别率较高, 现场整体识别率达到90%以上, 在一定程度上解决了缺陷图像分类难的问题.     

基于BP神经网络的混凝土超声CT图像分割

由于图像直观的特点，超声波层析成像技术在混凝土结构的无损检测中扮演日益重要的角色。采用BP神经网络模型，研究了超声波CT彩色图像的分割方法。以超声CT检测图像和起导师信号作用的二值图像为训练样本，采用BP算法进行训练，对实测图像分割后得到了目标边缘清晰的较好分割效果：此方法主要优点是设计简单，易于实现；欠缺是BP网络学习时间过长，     

一种基于BP网络的改进

BP神经网络存在其固有的缺陷：收敛速度慢、易陷入局部极小、网络结构难以确定等.本文针对BP网络学习速度慢的缺点.用熵函数作为误差函数来对BP算法进行改进,提高了收敛速度和稳定性.通过对标准BP网络和相对熵方法在不同学习速率上收敛速度的比较实验证明,相对熵BP网络在收敛速度和稳定性方面有着明显的优越性.     

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．     

改进的角度余弦方法在湿地遥感影像分类中的应用

湿地研究是国际生态学与环境科学研究的热点问题之一.遥感技术已成为湿地监测的一种有力手段,但如何提高湿地解译精度问题并无太大进展.角度余弦方法是根据测试光谱（像元光谱）与参考光谱的相似性来决定一个像元的类别.以扎龙湿地为试验区,将改进的夹角余弦方法引入湿地遥感影像分类中的研究,得到了扎龙湿地遥感影像分类图,并对夹角余弦方法在研究区影像分类中的精度进行了分析讨论.     

BP神经网络在多源图像融合中的应用研究

采用BP神经网络与SVR融合法相结合的方法来实现像素级多源图像融合。改进型的SVR方法,用来进行全色波段和多光谱波段的融合。首先将各多光谱波段与全色波段求算回归系数,然后利用回归系数与多光谱波段合成模拟高空间分辨率全色波段,最后利用比值变换完成各波段的融合．通过仿真证明,BPNN—SVR融合法优于SVR融合法。