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为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络的数字识别系统。利用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明该系统能够实现对数字的有效识别。 相似文献
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车牌识别(LPR)是智能交通中关键技术之一。针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于BP神经网络的车牌字符识别方法,对BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点的缺陷进行改进。经仿真实验结果表明效果良好。 相似文献
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随着油田开发的不断深入,储集层孔喉内形成剩余油,这些剩余油在-定程度上影响驱油效率.目前,对剩余油的研究主要是通过可视化的玻璃刻蚀模型进行微观动态驱替实验.对于模型中的剩余油形态进行研究分析,可以为油田的二次采油以及三次采油提供重要参考依据.本文使用剩余油形态的几何特征参数作为BP 神经网络的输入对其进行分类识别.通过对该BP 神经网络的训练测试,其具有良好的识别率,能达到快速准确分类识别剩余油形态的目的. 相似文献
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针对5G信号调制识别在非协作通信环境下对先验信息要求高,依靠人工提取特征复杂等问题。提出了基于BP人工神经网络、ELM神经网络和Kohonen神经网络对常用5G调制信号进行分类识别。首先,选择小波变换特征提取方式对π/2-BPSK、QPSK、16QAM、64QAM、256QAM 5种常用5G调制信号提取有利于识别的特征;然后,在具有噪声条件下,利用训练数据样本构建识别分类模型;最后,通过测试数据样本测试识别模型的性能。实验结果表明,在不同信噪比情况下,采用BP人工神经网络和Kohonen神经网络识别率比较低。而ELM神经网络占优势,平均识别率可达93.6%。 相似文献
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脱机手写体数字识别有着重大的使用价值,特征提取占据了重要的位置,本文针对手写体数字识别中单一识别方法的局限性,提出采用BP神经网络进行识别,并且提出了一种特征提取方法。采用BP神经网络,利用其良好的监督学习功能进行识别,结合提取的降维数字符号的特征,能较好的识别出手写数学符号。BP神经网络(Back-Propagation),又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。最后,在Mnist手写数据库上的试验结果表明,该方法具有较好的识别率和较高的可靠性。 相似文献
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一种改进的BP神经网络模型及其在语音识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种改进的BP神经网络模型,即多层双并联神经元可学习的人工神经网络,给出了相应的算法。并以异或问题和对称性检测问题为题,对改进算法和传统算法的优缺点进行了比较;对改进的BP网络在孤立单字语音识别应用作了初步探讨。 相似文献
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特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。 相似文献
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在MATLAB中构建脱机手写文字识别系统,并利用Levenberg-Marquardt算法对标准BP神经网络的阈值和权值进行优化。经过仿真实验,证明该改进方法克服了在识别过程中BP网络存在的训练时间长、收敛速度慢等缺点,并且提高了系统的识别率,是一种有效可行的BP网络改进方法。 相似文献
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采用粗BP神经网络和D-S证据理论的目标识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为克服传统的目标识别方法的不足,提高目标识别的实时性和准确性,提出将粗BP神经网络与D-S证据理论相结合的识别模型.在多传感器数据融合中利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理,对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了生成规则和BP神经网络模型结构,提高了网络训练速度和运行速度.以BP神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据用D-S证据理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.实验表明该模型减少了识别的主观因素,简化了BP神经网络结构,提高了运算速度和识别效果.该混合模型有比较好的应用前景. 相似文献
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在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。 相似文献
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将量子计算和BP神经网络相结合,产生一种新的量子—BP神经网络的方法,并将该方法应用于教学评价中,应用量子—BP神经网络的方法构建教学评价系统模型,进而对教学质量进行评价。通过实证分析,得到了满意的评价结果,说明该方法具有一定的可行性和实用性。 相似文献