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为了实现滚动轴承故障的快速检测,提出了一种基于神经网络和轴承振动信号时域指标的滚动轴承故障检测方法。采用振动信号的偏态、峭度、峰值和裕度作为BP神经网络的输入,用BP算法对网络进行了训练。实验结果表明,利用该方法可以有效实现滚动轴承故障的快速检测。 相似文献
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基于小波网络的传感器故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对常规BP网络存在的问题,在小波网络的基础之上将其结构进行改进提出复合小波网络,代替BP网络用于传感器的故障检测,为避免由于传感器输入信号突变引起的传感器输出与观测器预测值产生较大偏差而导致的误诊断,提出将检测方法加以改进。仿真实验表明,复合小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快、预测精度高,更适用于故障检测;采用了复合小波网络的改进的检测疗法既提高了检测的快速性,义提高了可靠性。 相似文献
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混合气体定量检测系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将气体传感器阵列与采用BP算法进行训练的人工神经网络模式识别技术相结合形成混合气体定量检测系统,通过实验比较了不同的传感器信号预处理方法、BP网络的结构和参数,以及测量环境对混合气体定量检测系统性能的影响. 相似文献
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在汽车毫米波雷达信号处理中,采用BP神经网络来检测目标,该BP网络包含一个输入层,一个隐层和一个输出层,与常用的快速傅立叶FFT相比,性能有了较大的改善,实时计算量则大大减少。为了验证方法的有效性,给出了一个对输入信号进行采样处理的示例。 相似文献
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遗传算法优化的神经网络入侵检测系统 总被引:2,自引:1,他引:1
研究确保网络安全问题,网络入侵手段具有多样性的,针对病毒和黑客攻击,传统方法检测易出现因初始权值设置不当,导致检测速度慢、检测正确率低的难题,为了提高网络检测正确率,提出一种遗传算法来优化BP神经网络权值的网络入侵检测方法.方法首先通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,而后采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测.实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,优化的BP神经网络提高网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测的速度,提高检测效率,为设计提供了依据. 相似文献
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针对传统方法单独采用 BP 神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化 BP 神经网络,并将其应用于 MIMO -OFDM系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使 BP 网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。 相似文献
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针对液压油缸泄漏故障诊断中压力信号特征提取的难题,提出了通过监测压力信号,基于小波变换能量特征和BP网络的故障诊断方法。该诊断方法将压力信号进行小波分解后得到的各频带信号能量作为特征向量,输入到BP网络分类器中进行故障识别和分类。实验结果表明,该诊断方法能有效识别无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏的三种状态,是液压油缸泄漏故障诊断行之有效的方法。 相似文献
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针对温度、噪声、电源波动等多种环境因素对压力传感器输出电压值的影响,提出基于电压门限值的方法,对传感器输出电压值进行预处理,然后再利用BP神经网络对数据进行融合、补偿。试验结果证明,所提出的方法能有效的提高压力传感器的检测精度。 相似文献
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为了评估雷达网抗隐身能力,构建了评估的指标体系,建立了雷达网抗隐身能力评估的三层BP神经网络模型,给出了训练样本构造的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练。运用训练好的神经网络对雷达网抗隐身能力进行评估,结果表明,该方法能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,具有较高的可行性和可信度。 相似文献
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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。 相似文献
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手写体数字识别有着重大的使用价值,用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步,但是,用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来,提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值,并根据一些特征进行分类;然后再运用BP神经网络识别,以提高网络的识别能力;最后,选取了500个人的0~9的手写体数字,运用以上算法进行BP神经网络识别,用3000个手写体数字作为训练样本,2000个其他的样本进行测试,网络收敛后,识别率达到96%以上,比原来有一定的提高。 相似文献
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杨会志 《计算机工程与应用》2002,38(7):218-220
该文在进行某选矿厂浮选生产数据分析的过程中,针对浮选过程常常为高度非线性多输入多输出问题的特点,在深入剖析BP网络与RS理论的基本原理和特点的基础上,提出了分别利用BP网络的高度非线性拟合特性对浮选生产数据进行训练以获得浮选生产过程知识的隐式表达,同时利用RS理论的数据浓缩功能对浮选生产数据进行约简而得到相应浮选生产过程知识的显式表达,然后对两种模型的分析结果进行交叉验证的应用模式。与基于人工神经网络的决策树构造等其它人工神经网络的白化方法相比,该方法具有在保证问题分析结果的精度的同时,分析过程相对简单,克服了由于BP网络结构的不确定性而导致最终得到的决策树不确定的缺点,并由此减小了对所分析数据产生误解的风险。 相似文献
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BP算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了一种使BP网络结构简化的改进的BP算法,它使得网络的速度得到了提高,减少了迭代次数。最后将传统的BP算法和改进的BP算法进行了比较,仿真结果表明改进的算法在学习次数和收敛速度上比传统的算法有很大的改善。 相似文献
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基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现 总被引:37,自引:1,他引:37
简要介绍BP神经网络结构和算法以及MATLAB语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用MATLAB神经网络工具箱设计BP网络的方法及步骤,给出具体应用实例,从而验证该方法的可行性。 相似文献
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一种新的基于数据挖掘的入侵检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新方法将聚类算法和神经网络相结合用于入侵检测,首先使用聚类算法对数据集进行聚类,聚类后的数据分为确定数据和不确定数据。确定数据用于神经网络的训练,并用于对不确定数据的判决,最后将结果再次训练网络。实验结果表明,此方法有着很好的检测效果。 相似文献
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基于不变矩特征和神经网络的人脸识别模型 总被引:9,自引:1,他引:9
不变矩是图像的一种统计特征,具有平移不变性、旋转不变性和比例不变性,广泛应用于图像识别。该文将图像矩阵的不变矩作为识别特征,建立了人脸识别模型。将人脸图像经过不变矩特征提取、不变矩矢量标准化及不变矩矢量排列处理后,运用BP网络进行识别,经过竞争选择,获得识别结果。利用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该文的人脸识别模型实现简单、识别率高、训练速度与识别速度较快、便于实时实现。 相似文献