基于BP神经网络算法的手写数字识别技术研究

BP神经网络由于具有高度的并行结构和并行处理能力,以及固有的非线性特性和自学习、自组织、自适应能力等,特别适合应用于模式识别。以BP神经网络为背景,研究手写数字识别技术,在考虑诸多因素的情况下,最终设计一种能够提供良好识别的方法。根据研究目标,设计BP神经网络模型,并针对BP神经网络的缺陷提出BP神经网络算法的改进,提高了神经网络的性能。MATLAB仿真实验表明,改进后的BP神经网络可以对手写数字进行快速、准确地识别,具有广泛的应用前景.     

基于遗传和改进布谷鸟算法的BP神经网络建模

针对现代工业系统具有高度非线性的特点,以及采用BP神经网络对非线性系统建模易出现局部最优、过拟合或欠拟合的问题,提出采用遗传算法(GA)和改进布谷鸟算法(CS)优化BP神经网络建模的方法(GACSBP算法)。首先利用遗传算法自适应、全局搜索的特点优化神经网络拓扑结构,避免神经网络建模出现过拟合或欠拟合的问题;然后采用改进布谷鸟算法优化BP神经网络权值,加入惩罚项进一步防止神经网络建模时陷入局部最优。对NACA0012翼型自噪声数据进行建模,仿真结果表明,与BP神经网络相比,提出的GACSBP算法避免了局部最优,明显提高了模型预测精度,且所需迭代次数和时间均明显减少。     

基于 EMD和GA-BP神经网络的大坝变形预测

提出一种基于经验模态分解（EMD）和遗传BP神经网络的大坝变形预测新算法。该算法首先通过EMD对变形序列进行分解,有效分离出非线性高频波动分量和低频趋势分量;然后应用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,再对各分量进行建模预测;最后叠加各分量预测值得到预测结果。应用新算法与灰色GM （1,1）、回归模型、普通卡尔滤波和遗传BP神经网络算法进行对比分析。结果表明,该算法具有较强的自身内部环境优化和外部平台构建能力,自适应能力和非线性拟合能力较强,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,在大坝变形预测中具有一定的实用价值。     

基于自适应线性神经网络的心电信号滤波

针对心电信号检测中存在的噪声，将线性神经网络与自适应噪声对消原理结合起来，设计出了自适应线性神经网络滤波器，以实现对心电信号中工频干扰、呼吸引起的基线漂移的滤除。经仿真验证，该滤波器对这两类噪声的滤除均有较好的效果。     

多层前向神经网络在ECG信号滤波中的应用

针对心电信号检测中主要存在的几类噪声，利用BP神经网络的非线性映射能力设计了基于BP神经网络的非线性滤波器，实现了对心电信号中工频干扰、基线漂移、电板移动等噪声的滤除。经仿真与实验验证表明，该方案对于工频干扰、基线漂移、电极移动等噪声均有较好的滤波效果，且算法具有较好的收敛特性，还可以方便地实现非线性滤波。     

噪声自适应抑制技术在大坝安全监测数据处理中的应用

利用传感器监测大坝安全特征量从而实时掌握大坝安全状况是目前较为常见的安全监控手段。噪声干扰是传感器数据输出的重要问题,严重影响建模分析的精度。针对传统线性滤波的不足,提出了基于RBF神经网络的非线性神经网络滤波器,该模型克服了传统线性滤波对非高斯噪声处理时的缺点,且不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强。采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统建立Simulink仿真模型。该技术应用在大坝监测数据处理中,取得了良好的效果。     

基于BAS-BP神经网络的遮盖干扰信号识别

提出一种使用天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法优化反向传播(back propagation, BP)神经网络以识别遮盖干扰信号的方法。采用BAS优化BP神经网络的初始权值、阈值,以适应度函数作为评价标准,优化出最佳的权值、阈值,训练BP神经网络,得到最优BP神经网络模型,使用优化后的BP神经网络对雷达有源遮盖性干扰信号进行分类识别。选取射频噪声、噪声调幅和噪声调频3种干扰信号进行仿真,结果表明,BAS-BP神经网络和BP神经网络的均方误差分别为0.148 6和0.177 0,平均绝对值误差分别为0.219 7和0.269 3。BAS-BP神经网络和BP神经网络对3种干扰信号的平均识别率分别为0.913 7和0.882 7。BAS-BP神经网络方法能够识别干扰信号,且效果优于BP神经网络算法。     

基于优化神经网络的压制干扰分类方法

为提高雷达有源压制干扰信号识别正确率,提出一种利用遗传算法优化神经网络的干扰信号分类识别方法。改进遗传算法,将种群中的个体按照适应度排序并等分为三段,在各段用不同比例选取相应数量的个体,同时用自适应的交叉率替换原固定取值,以加快算法搜寻速度;使用改进算法对前向反馈神经网络的权值和阈值进行优化;运用该网络进行雷达有源压制干扰信号的分类。针对射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰和噪声调相干扰4种典型压制干扰信号,仿真实验结果显示,所给方法可行有效。     

基于遗传算法优化的神经网络自适应开关加权滤波研究

针对传统滤波算法对高噪声密度椒盐噪声污染的图像去噪效果不佳的劣势,采用遗传算法优化BP神经网络后对图像中的椒盐噪声进行自适应开关加权滤波处理.与几种相关方法的对比实验表明,本方法神经网络泛化性能强、椒盐噪声检测的准确率高、经过滤波处理后图像还原度高、图像细节信息保护效果较理想.     

基于差分进化优化的BP神经网络图像复原方法

针对back-propagating(BP)神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小的问题,基于差分进化算法,改进其差分策略,提出随机缩放差分进化(random scaling-differential evolution,RSDE)优化的BP神经网络(RSDE-BP)图像复原方法.该方法用高斯噪声对无噪图像进行模糊处理,将模糊图像和原图像组成训练对,用于训练和优化RSDE-BP算法.最后利用训练好的BP神经网络对测试图像进行复原,从而达到去除噪声的目的.仿真结果表明,与BP神经网络、PSO-BP算法和DE-BP算法相比,所提出的算法收敛速度快,迭代次数少,且复原图像在峰值信噪比和结构相似性等指标方面有很好效果.与自适应全变差复原方法和二阶广义全变差正则项复原方法相比,该方法能够较好地恢复被噪声和模糊污染的图像,同时可以很好地保留图像的纹理和细节信息.     

Numerical simulation of bistatic scattering from a target at low altitude above rough sea surface under an EM wave incidence at low grazing angle by using the finite element method

Astudyofscatteringfromavolumetrictargetaboverandomroughsurfaceisofgreatsignificanceintargetdetectioninterrainandoceanicclutters.Mostofanalyticalapproachestoroughsurfacescatteringarebasedonsomeapproximations,suchastheKirchhofftangentplaneapproximation,smallperturbationapproximation,two-scalemodelandothers[1].Analyticalstudyofscatteringfromanobjectabovethesurfacehasbeenlimitedtothemodelofasphereoracylinderaboveaplanarconductingsurface[2,3].Numericalmodelforsimulationofscatteringfromcomplextarget…     

基于小波神经网络的畸形波预报

为对畸形波这类突发性事件进行较为准确的预报,避免畸形波对海上建筑物和人员安全产生的巨大危害.采用紧致型小波神经网络模型,根据某岛礁地形实测数据建立的岛礁三维模型中测得的波高试验数据,选取试验数据中3种典型波高时间序列分别实现了包含畸形波的波浪数据对常规波浪的预报、包含近似畸形波的波浪数据对畸形波的预报以及常规波浪对包含畸形波的波浪数据的预报.为验证小波神经网络模型精度,同时采用常规神经网络BP模型在相同条件下对3种典型波高时间序列进行预报,最后将两种神经网络预报结果精度进行对比.研究结果表明:小波神经网络能较好的捕捉畸形波突发事件,对于3种工况中的波面整体预报精度以及畸形波处的预报精度,小波神经网络预报模型均高于BP神经网络预报模型,预报的波高曲线也与实际波高曲线拟合效果更好.在神经网络训练样本中若存在畸形波特征,也将进一步提高对未来畸形波的预报精度.该项研究对船舶或海洋工程的畸形波风险预警具有一定的应用价值.     

拉赫马宁海浪谱的再认识

利用拉赫马宁海浪谱的有理函数形式在谱的峰值、峰值频率和总能量三个方面对工程上广为应用的Pierson-Moskowitz海浪谱进行了有理化逼近,给出了一个较为理想的有理海浪谱,并利用该有理谱构造了成型滤波器.结果表明:本文给出的有理海浪谱是一个非常理想的海浪谱,它为海浪的模拟与船舶控制工程领域海浪为有色干扰的变换问题均带来了极大的方便.     

基于GPS反射信号测量的海洋测高方法研究

首先介绍了利用GPS反射信号测高的基本原理;然后给出了利用GPS接收机接收直射信号和反射信号进行相关处理获取海面高度信息的基本关系,在相关函数峰值检测和跟踪中采用相关函数的微分(derivativeofthecorrelationfunction,DCF)峰值检测方法,大大提高了测量精度;最后分析了该方法实际应用需解决的主要问题,得出了基本的结论。     

西藏结则茶卡湖岸沉积物中铀系年龄及意义

通过对藏北高原西北部结则茶卡湖泊及其沿岸地质地貌调查,发现其为一个富含硼、锂、钾、锶的封闭型 盐湖,沿岸海拔4850m拔湖325m有一条明显的高位湖岸线,该湖岸线到湖面之间有六级湖积阶地发育,六级以 上阶地保存零星。沿湖岸不同高度上的湖积物U系年龄分别为(14.2±1.2)kaBP(T2)、(38.0±3.5)kaBP(T4)和 (41.6±3.2)kaBP(T5)。湖面下降的幅度是藏北高原迄今所知最大。根据湖面平均下降速度推算高位湖岸线和 高位湖积层的形成年龄在(120～90)kaBP,与东部的纳木错和西部的甜水海基本一致,说明藏北高原在晚更新世 初期有一个明显的泛湖期。大约100kaBP结则茶卡湖面开始下降,晚更新世以来湖泊演化是在封闭体系干旱环 境下进行的,盐湖形成于14kaBP左右,藏北高原在晚更新世以来气候变化可能为自西向东逐渐变为干寒。     

长峰波海浪的数值模拟仿真与频谱估计

针对船舶航行抑制海浪干扰需要,研究了海浪波形的建立方法.选取ITTC双参数谱作为海浪谱,通过频率等分法对其进行频率分割,计算重心频率作为谐波频率,根据长峰波海浪模型进行仿真,得出了时间和空间海浪仿真波形.采用Welch法进行频谱分析,仿真精确度达到了1.65%.该方法不失一般性,是一种工程实用方法,对船舶运动参数的预报和滤波,海浪预报、船舶动力定位等方面的研究具有重要意义.     

海浪随机模型及其数字仿真

分析海浪随机模型的建模原理,利用海浪谱分析方法,设计了相应的建模仿真程序     

Comparisons of JOULE 1 rocket thermospheric wind observations in high latitudes with GITM simulations

The JOULE sounding rocket 1 experiment was carried out at Poker Flat Research Range in Alaska around 1200 UT on March 27th, 2003 with two instrumented rockets and one chemical tracer rocket. From the released trimethyl aluminum (TMA) trails, neutral wind measurements showed a wind peak at 120 km altitude and a jet structure around it, which were superposed by a vertically propagating wave. Running global ionosphere thermosphere model (GITM) with a stretched grid structure, sub-degree resolution around the JOULE rocket position was applied. Data-model comparison shows that the GITM simulation reproduced the large neutral wind at 120 km altitude. The simulation also shows a strong vertical wind shear below 120 km, which is generally consistent with observation but with a smaller gradient. The primary discrepancies were the wave features below 115 km and the wind gradient above 120 km altitude, which indicates that the wave forcing besides the ion-drag force plays an important role to the neutral dynamics in the lower thermosphere. The comparison between simulations using different high-latitude drivers was also conducted to emphasize the significance of the electrodynamics to the neutral wind. Using assimilative mapping of ionospheric electrodynamics (AMIE) procedure as the high latitude driver produced more accurate neutral wind patterns than using Weimer empirical model.     

A new PQ disturbances identification method based on combining neural network with least square weighted fusion algorithm

Power quality (PQ) has been an important con-cern for utility, facility and consulting engineers in re-cent years. With the development of modern industrytechnology, especially thatof electronic and informationtechnology, the end-use equipment sensitive to PQdis-turbances are widely used in many areas. They requirenot only the conventional static PQ disturbances, suchas harmonics, voltage fluctuations, voltage deviation,frequency deviation and unbalance, but also the dy-namic PQ disturbance…     

基于改进遗传算法的零航速减摇鳍自适应控制系统设计

为了提高零航速减摇鳍在不同风浪强度下驱动能量的利用效率,对随机海浪的频谱特性进行了分析,在此基础上对系统状态方程进行扩展,设计了基于二次型指标的随机最优控制器.为实现能量消耗与减摇效果之间的最佳匹配,采用遗传算法对二次型指标的加权矩阵进行优化,优化过程中根据系统的特点对基本遗传算法进行了改进.为了在不同海况下实现随机最优控制,提出了加权矩阵的自适应准则.仿真结果表明,只要根据外部环境正确选择加权矩阵参数,就可以用尽可能少的能量达到预定减摇效果.