遗传算法BP神经网络在变形监测中的研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的概念和基本理论,详细阐述了遗传算法优化的BP神经网络和BP神经网络这两种神经网络模型,深入分析了两种模型在基坑水平位移监测的数据预报,指出了遗传算法优化的BP神经网络模型具有更好的预测效果.     

基于神经网络的激光超声探伤表面波的分类

利用3种神经网络即自组织竞争神经网络、学习向量量化神经网络和概率神经网络对激光超声探伤缺陷表面波进行分类.讨论了3种网络在不同输入情况下的分类效果.实验结果表明,这3种神经网络都可以取得良好的分类效果.     

唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型

根据唐钢1700生产线加热炉的实际生产数据,提出了三种神经网络的钢温预测建模方法,即分别采用BP神经网络、RBF神经网络、RBF-BP组合神经网络建立了钢坯出炉温度的神经网络预测模型,并利用MATLAB软件分别对三种模型进行了仿真。研究表明,RBF神经网络模型相比较BP有较快的学习速度,但是识别精度稍低。而RBF-BP网络模型结合了二者优点,并具有更好的泛化能力,识别精度更高。     

离散神经网络的设计与实现

根据生物神经系统的结构,提出了一种新的离散神经网络的设计方法,导出离散同步神经网络的综合程序,对其稳定性进行了理论分析;提出了用开关电容网络实现离散神经网络的理论与方法,为离散神经网络的大规模集成化提供了一种技术途径。     

前馈神经网络的二阶学习算法

前馈神经网络是神经网络中应用最广的一种。但由于神经网络采用Ｂ－Ｐ算法，收敛速度慢。在分析了神经网络算法原理的基础上，提出了一种基于变质量法的优化训练算法。仿真证明，这种算法能够大大提高神经网络的收敛速度。     

基于粗糙Multilayer Perceptron网络的规则提取及生成方法研究

将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种基于粗糙集的神经网络体系结构,并以此为基础讨论了神经网络中的规则提取方法.为扩大神经网络的适用范围,利用粗糙集理论中的相关概念来指导神经网络系统的构建,从而使系统参数具有较为明确的物理意义.提出一种对该网络进行训练的学习算法.根据网络中各节点所对应的物理意义以及相应连接权值的大小,给出了一种折衷型算法对粗糙神经网络进行推理规则提取和生成.实验结果表明:粗糙神经网络具有较好的工作性能,并且能给出相应的推理规则.     

小波神经网络及其研究进展

小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,小波神经网络结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能,它有很好的逼近、容错能力.文章综述了小波神经网络的主要模型、算法和其它相关问题,最后展望了小波神经网络今后的研究方向.     

基于复合神经网络的网络业务分类算法

针对目前计算机网络业务流管理问题,提出了一种基于复合神经网络的网络业务分类方案．将复合神经网络用于网络业务源特征提取与分类的研究中,打包法和BP算法结合用于复合神经网络的训练．并分析比较与单个神经网络和模糊神经网络算法用于网络业务分类效果．计算机仿真结果表明,复合神经网络分类收敛快、误差小,比单个神经网络算法和模糊神经网络算法更优越；同时,研究结果为解决网络业务源特征提取与分类提供了一种有效的途径．     

信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

可塑人工神经网络的模型研究

该文研究了神经网络的可塑性,提出"随意连接"、"新陈代谢"与"可控学习"三种可塑方式以及与其对应的可塑神经网络的概念模型;文中还讨论了可塑神经网络的几种可塑方法.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

卷积神经网络在物证检验中的应用与毛发自动识别的展望

随着近年来人工智能的迅速发展,机器学习在各领域的应用愈发广泛。对卷积神经网络及其近年来在物证检验领域取得的研究成果与进展进行综述;同时对其在毛发物证检验中的应用进行设想与展望。首先介绍卷积神经网络的结构与基本原理;其次对卷积神经网络的优缺点进行了总结,对卷积神经网络在人脸识别、笔迹识别、音频识别、步态识别等领域的应用与发展历程进行了综述;最后阐述了目前对于卷积神经网络应用于物证检验领域中毛发的无损检验这一新领域进行可行性分析。     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

BP神经网络的改进及其用于手写数字识别的研究

模式识别是神经网络最有前景的应用领域之一,本文主要讨论如何提高多层神经网络 BP(Back-propagation)算法的学习速度以及该算法用于手写数字识别的研究.文中提出了局部连接的网络结构,并对基于特征输入和基于点阵输入两种神经网络分类器的特点进行了比较,针对神经网络的识别机制、识别能力和自适应学习,进行了深入讨论.本文还给出容错能力的概念,用以描述神经网络对非学习样本的分类机制.所有研究工作是在作者研制的 SSNN 神经网络仿真软件上进行的.     

一类基于概率神经网络的语音识别模型

介绍了采用人工神经网络，特别是概率神经网络(PNN)技术进行语音识别的原理．提出了一类基于概率神经网络的解决元音识别问题的模型，并且通过一个试验，研究了用于语音识别的PNN模型中的参数设置．试验表明，该模型对于元音的识别具有较好的识别率．     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

基于多尺度跃层卷积神经网络的精细车型识别

为解决精细车型识别中特征不具有代表性,且识别准确率低的问题,提出了基于多尺度跃层卷积神经网络(CNN)的车型识别方法。通过多个不同尺度的跃层卷积神经网络,提取适用于精细车型识别的低层局部特征和高层全局特征,并分别训练Softmax分类器。利用自适应方式融合方法,将多个单一尺度跃层卷积神经网络的识别结果进行融合,调整不同网络对识别结果的贡献。实验中车型识别准确率达到97.59%。实验结果表明多尺度跃层卷积神经网络适用于精细的车型识别,并能提高识别的准确率。