期刊文献+
共找到135篇文章
< 1 2 7 >
每页显示 20 50 100
应用于水文预报的优化BP神经网络研究 被引量:17
1
作者 谷晓平 王长耀 +1 位作者 王汶 王臣立 《生态环境》 CSCD 2004年第4期524-527,共4页
利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移... 利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移函数、不同训练算法的组合试验,确定了应用于水文预报中的优化BP神经网络:网络结构为8-9-1;转移函数的组合方式为tansig-线性函数;训练算法为采用evenberg-Marquardt(Lm)算法。为便于精度分析,还采用了最优子集回归模型作了研究。结果表明,优化BP网络模型无论在拟合精度还是在预测精度上都高于最优子集模型。总的来说BP网络是一种精度较高的水文预测模型。 展开更多
关键词 优化神经网络 水文预报 模型
下载PDF
灰色关联优化BP神经网络预测工作面瓦斯涌出量 被引量:15
2
作者 雷文杰 刘瑞涛 苏国韶 《矿业安全与环保》 北大核心 2013年第5期34-37,41,共5页
根据义马中部井田瓦斯地质规律,选取埋深、开采强度、开采顺序和煤层厚度作为自变量,瓦斯涌出量为目标量,构建自变量矩阵和参考序列,进行瓦斯涌出量影响因素灰色关联度分析;由于各瓦斯地质影响因素与瓦斯涌出量的高度非线性关系,将各影... 根据义马中部井田瓦斯地质规律,选取埋深、开采强度、开采顺序和煤层厚度作为自变量,瓦斯涌出量为目标量,构建自变量矩阵和参考序列,进行瓦斯涌出量影响因素灰色关联度分析;由于各瓦斯地质影响因素与瓦斯涌出量的高度非线性关系,将各影响因素进行归一化处理,建立优化神经网络预测瓦斯涌出量数值模型,样本训练收敛速度快,误差在0.12%以内,并用此模型对耿村井田深部煤层瓦斯涌出量进行了预测。 展开更多
关键词 瓦斯地质 多因素 灰色关联分析 优化神经网络 模型样本训练 瓦斯涌出量预测
下载PDF
基于优化神经网络的电力调度自动化系统入侵检测算法 被引量:8
3
作者 李怡康 霍雪松 +2 位作者 裴培 马骁 梁野 《电子测量技术》 2018年第18期31-35,共5页
电力调度自动化系统是由用来监视、测量和控制参与发电设备所组成的系统,它的安全运行是电力系统正常运转的基础。提出一种基于优化的神经网络的电力调度自动化系统入侵检测算法,通过采用粒子群优化算法对传统的BP神经网络参数进行优化... 电力调度自动化系统是由用来监视、测量和控制参与发电设备所组成的系统,它的安全运行是电力系统正常运转的基础。提出一种基于优化的神经网络的电力调度自动化系统入侵检测算法,通过采用粒子群优化算法对传统的BP神经网络参数进行优化,并使用多种类型的攻击数据对参数优化的BP神经网络进行训练,使基于该优化算法的检测模型可有效检测入侵电力调度自动化系统的典型攻击。另外,将人工误操作视为一种特殊类型的攻击,通过对此类攻击发生时系统重要运行特征的训练学习,算法也可实现对此类型攻击的识别检测。实验结果对比验证了算法的可行性和有效性。基于本算法的模型可为电力调度自动化系统的安全提供有力保障。 展开更多
关键词 优化神经网络 入侵检测 电力调度自动化 人工误操作
下载PDF
基于损失函数优化神经网络模型的面罩遮挡人脸识别算法
4
作者 张立辉 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S01期15-20,共6页
矿井人脸信息识别是矿井人员管理、安全生产的重要环节和保障措施,但矿井的特殊环境可能会出现面部遮挡或不清等情况,尤其是在煤矿井下多粉尘等区域,面罩往往被普遍使用,这些都会增加人脸识别的难度。为了能够对面罩遮挡状态下的人脸图... 矿井人脸信息识别是矿井人员管理、安全生产的重要环节和保障措施,但矿井的特殊环境可能会出现面部遮挡或不清等情况,尤其是在煤矿井下多粉尘等区域,面罩往往被普遍使用,这些都会增加人脸识别的难度。为了能够对面罩遮挡状态下的人脸图像进行准确识别,提出了一种基于损失函数优化神经网络模型的面罩遮挡人脸识别算法。通过基于人脸关键点检测的面罩遮挡人脸生成算法将常规人脸数据集扩充为面罩遮挡人脸数据集,缓解煤矿面罩遮挡人脸数据不足的问题。根据面罩遮挡人脸图像的特点使用损失函数进行模型训练,使用更优的损失函数代替三元组损失,同时添加注意力机制使模型更加关注于未被遮挡的区域,使模型能更好地提取面罩遮挡状态下的人脸特征。通过大量实验证明,基于损失函数优化神经网络模型的面罩遮挡人脸识别算法不仅在提取人脸特征时更加关注于未被面罩遮挡的上半部分区域,而且在面对噪声时有较强的鲁棒性,在MFR2数据集中采用该算法将原始网络的准确率由84.3%提高到了98.5%,相较于其他方法具有较高的识别准确率,能够在面罩遮挡状态下完成人脸识别任务。 展开更多
关键词 矿井人脸识别 面罩遮挡 优化神经网络 人脸关键点检测 特征融合
下载PDF
基于优化神经网络的二自由度机械臂轨迹跟踪
5
作者 刘丰 《中国新技术新产品》 2024年第9期9-11,共3页
针对二自由度机械臂的轨迹跟踪问题,本文提出基于改进微分进化优化神经网络的二自由度机械臂轨迹跟踪方法。分析其动力学方程,从周期性振动、瞬态响应和稳定运动状态3个角度探讨了二自由度机械臂的动态行为表现形式,将轨迹跟踪转化为求... 针对二自由度机械臂的轨迹跟踪问题,本文提出基于改进微分进化优化神经网络的二自由度机械臂轨迹跟踪方法。分析其动力学方程,从周期性振动、瞬态响应和稳定运动状态3个角度探讨了二自由度机械臂的动态行为表现形式,将轨迹跟踪转化为求解二自由度机械臂非线性微分方程。采用约束处理机制改进基本微分进化算法,利用多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)结构的神经网络跟踪二自由度机械臂轨迹。测试结果表明,跟踪误差始终保持在0.010 m以内,最大值为0.010 m,最小值为0.003 m,与对照组相比具有明显优势。 展开更多
关键词 改进微分进化 优化神经网络 二自由度机械臂 轨迹跟踪 动力学方程 动态行为表现形式 约束处理机制 MLP结构
下载PDF
基于优化神经网络算法的大数据专家系统的继电保护二次回路故障定位系统(RSFLS)的研究与实现 被引量:6
6
作者 钟臻 徐曦 张楷旋 《电力大数据》 2019年第10期84-92,共9页
为解决继电保护二次回路故障排查耗时耗力、考虑因素不全面、受限于人员经验等问题,本文提出基于优化神经网络的大数据专家系统的方法,并搭建继电保护二次回路故障定位系统(RSFLS)。在对继电保护二次回路抽象分类的基础上,建立基于实体... 为解决继电保护二次回路故障排查耗时耗力、考虑因素不全面、受限于人员经验等问题,本文提出基于优化神经网络的大数据专家系统的方法,并搭建继电保护二次回路故障定位系统(RSFLS)。在对继电保护二次回路抽象分类的基础上,建立基于实体-关系模型(E-R模型)的缺陷数据库模型,利用优化神经网络进行随机化和自学习,并融合继电保护人员的经验库,形成基于优化神经网络的专家系统架构,从而匹配定位故障点。该方法有效解决了传统二次回路故障排查方法所存在的准确性不高、随机性较大、时效性较低等问题。基于该方法开发的RSFLS系统已投入实际应用,能有效缩短继电保护二次回路故障排查时间、提高排查准确性。测试结果证明所述方法和系统在提升继电保护系统可靠性方面有显著效果。 展开更多
关键词 继电保护 二次回路 优化神经网络 专家系统 面向对象
下载PDF
基于遗传神经网络的高边坡位移分析方法研究 被引量:4
7
作者 陈韵俊 韩永林 张立红 《水电能源科学》 北大核心 2010年第8期110-112,167,共4页
针对神经网络的稳定性与计算精度依赖于初始权阈值,改进了标准遗传算法,采用改进遗传算法优化神经网络的初始权阈值,构建了遗传神经网络模型并应用于水电站高边坡变形位移模拟预测中。实例结果表明,该模型预测精度高、简单易行、快速实... 针对神经网络的稳定性与计算精度依赖于初始权阈值,改进了标准遗传算法,采用改进遗传算法优化神经网络的初始权阈值,构建了遗传神经网络模型并应用于水电站高边坡变形位移模拟预测中。实例结果表明,该模型预测精度高、简单易行、快速实用,可应用于工程实际。 展开更多
关键词 遗传神经网络 高边坡 位移分析 方法研究 NETWORK Method NEURAL Based Analysis 优化神经网络 神经网络模型 改进遗传算法 标准遗传算法 阈值 预测精度 模拟预测 计算精度 变形位移 稳定性 水电站 结果
下载PDF
基于优化神经网络的磁弹电感传感器温度补偿试验研究 被引量:1
8
作者 周建庭 谭奎 +2 位作者 张向和 张森华 尹昌华 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期15-20,共6页
磁弹电感传感器是磁弹电感法监测预应力钢绞线应力的主要设备。温度会引起监测误差,为提升监测精度,首先,分析了磁弹电感法监测应力的原理以及温度影响机理;其次,对4组不同张拉控制力的预应力钢绞线进行温度补偿试验,研究了传感器的温... 磁弹电感传感器是磁弹电感法监测预应力钢绞线应力的主要设备。温度会引起监测误差,为提升监测精度,首先,分析了磁弹电感法监测应力的原理以及温度影响机理;其次,对4组不同张拉控制力的预应力钢绞线进行温度补偿试验,研究了传感器的温度敏感性,发现传感器电感漂移与变温幅度和路径相关,温度引起的相对误差最大达11.1%;最后,利用K折交叉验证方法,分别采用BP神经网络与优化后的GA-BP神经网络进行温度补偿。研究结果表明:相较于BP神经网络,GA-BP神经网络可有效修正温度误差,提升泛化能力,优化后相对误差降至3.3%。 展开更多
关键词 桥梁工程 磁弹电感法 预应力监测 温度补偿 K折交叉验证 优化神经网络
下载PDF
一种结合IPSO-BP神经网络的备件供应模型研究 被引量:4
9
作者 陶永才 杨晨 +2 位作者 马建红 石磊 卫琳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第5期913-920,共8页
备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型... 备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型.在现有标准粒子群算法的基础上,通过将惯性权重的改进、环境检测策略和自适应最优解跳跃策略结合,提出一种改进的粒子群算法(IPSO,Improved Particle Swarm Optimization).并通过改进的粒子群算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化.最后通过IPSO-BP神经网络模型对备件供应模型中的备件需求量进行预测,实验结果表明,相比其他的神经网络模型,IPSO-BP神经网络模型的预测稳定性和精准度等性能有显著提高. 展开更多
关键词 备件供应 需求预测 改进粒子群 优化神经网络
下载PDF
引入神经网络的应急调度系统设计 被引量:4
10
作者 王维哲 赵伟 《现代电子技术》 北大核心 2016年第4期41-43,47,共4页
当前的应急调度系统在进行物资调度的过程中,遇到需求点分散、路况通行不畅、时间紧急等问题,调度智能性很低,无法满足应急需要。在此设计并实现一种引入神经网络算法的应急调度系统,根据需要应急调度的地区、交通状况、需求紧张程度等... 当前的应急调度系统在进行物资调度的过程中,遇到需求点分散、路况通行不畅、时间紧急等问题,调度智能性很低,无法满足应急需要。在此设计并实现一种引入神经网络算法的应急调度系统,根据需要应急调度的地区、交通状况、需求紧张程度等参数构造神经网络模型,以调度算法的最短路径为网络输出,以微控制器为软件算法信息处理核心,建立硬件模块。以某物流公司的应急调度系统为测试对象,结果表明,新系统在引入神经网络算法后,能够塑造可靠性较高的应急调度模型,具有很强的实用性。 展开更多
关键词 优化神经网络 应急调度 遗传优化 信息处理
下载PDF
抽水蓄能电站地下水位预测的优化神经网络模型 被引量:3
11
作者 郭浩然 李映 黄鹤程 《水利信息化》 2022年第3期40-45,共6页
抽水蓄能电站上、下水库落差大,水头高,针对输水系统沿线山体地下水位变化的监测和预测对电站安全运行过程中的监测分析具有重要意义。为实现施工期山体水位预测,通过环境监测站获取多项环境监测数据,结合PCA(主成分分析)和GA(遗传算法... 抽水蓄能电站上、下水库落差大,水头高,针对输水系统沿线山体地下水位变化的监测和预测对电站安全运行过程中的监测分析具有重要意义。为实现施工期山体水位预测,通过环境监测站获取多项环境监测数据,结合PCA(主成分分析)和GA(遗传算法)优化BP神经网络方法,建立PCA-GA-BP优化模型对地下水位进行预测。选取广东某抽水蓄能电站环境量及输水系统沿线山体水位孔数据,在分析测点、测站布置及地下水位影响因素基础上,对优化算法模型进行验证、比较。实验结果表明:优化模型具有较高预测精度,在高、中、低水位预测中综合相对误差较低,决定系数更高,均优于单BP预测模型,并通过PCA法使得网络拓扑结构更简单,提高综合预测精度,具有较好的预测效果,在实际运用中可以为安全分析、工程预警等领域提供一定参考。 展开更多
关键词 地下水位预测 主成分分析 遗传算法 优化神经网络 抽水蓄能电站 输水系统
下载PDF
基于优化神经网络的地质灾害监测预警仿真 被引量:4
12
作者 王方 苗放 陈垦 《计算机仿真》 北大核心 2019年第11期396-399,409,共5页
针对地质灾害监测预警方法中存在的实用性差等问题,提出基于优化神经网络的地质灾害监测预警方法。建立地质灾害监测数据体系,确保各种监测传感器协同工作,实现地质灾害动态预警对监测数据实时采集等需求。为提高监测预警准确性,对神经... 针对地质灾害监测预警方法中存在的实用性差等问题,提出基于优化神经网络的地质灾害监测预警方法。建立地质灾害监测数据体系,确保各种监测传感器协同工作,实现地质灾害动态预警对监测数据实时采集等需求。为提高监测预警准确性,对神经网络的输出层、隐含层的相关参数进行优化,对监测到的数据进行训练、泛化,组建基于优化神经网络的地质灾害监测预警模型,并按照0和1的组合结果对地质灾害进行监测预警。实验结果表明,所提方法组建的模型能够有效降低时间开销,提高整体的运行效率以及预警精度。 展开更多
关键词 优化神经网络 地质灾害 监测预警
下载PDF
直写成形制备FGMs零件时延迟信息的数字化预测方法
13
作者 王世杰 王龙 +3 位作者 马硕 杨杰 马聪 段国林 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期127-135,共9页
采用直写成形工艺制备FGMs(functionally graded materials,功能梯度材料)零件时存在材料配比变化延迟的现象,导致所制备零件的材料配比与设计目标的吻合度较差,材料性能的未知性增大,从而存在潜在的使用风险。为了准确获取在不同工艺... 采用直写成形工艺制备FGMs(functionally graded materials,功能梯度材料)零件时存在材料配比变化延迟的现象,导致所制备零件的材料配比与设计目标的吻合度较差,材料性能的未知性增大,从而存在潜在的使用风险。为了准确获取在不同工艺参数下材料配比的延迟信息,构建了一种基于计算流体力学的神经网络预测模型。基于RNG k-ε模型,采用优化后的贝叶斯正则化神经网络模型来预测不同工艺参数所对应的延迟信息,即在不同的材料初始配比、目标配比、螺杆转速、双挤出柱塞进给速率和下预测交付延迟时间和整体延迟时间,其预测精度分别可以达到94.87%与92.74%。采用数字图像处理方法对在不同工艺参数下打印的FGMs试样进行处理,结果表明实际打印试样的材料梯度变化曲线与仿真结果有较高的吻合度,验证了以计算流体力学为分析框架的仿真结果的准确性以及所构建的优化神经网络模型对延迟信息预测的可行性与可靠性。研究结果为未来将数字化预测方法融入FGMs零件本体制备的工艺提供了参考,可以促进传统制造模式向数字化制造模式转变,最终实现FGMs零件的精准制造。 展开更多
关键词 功能梯度材料 延迟信息 优化神经网络 数字化预测
下载PDF
基于神经网络优化算法的降水量预测研究
14
作者 李建磊 付世豪 宋金繁 《黑龙江科学》 2023年第8期27-30,33,共5页
为探寻降水量预测的适用模型,根据河南省4个地区气象观测站1953—2013年的地面气象资料,基于BP神经网络算法和遗传算法,建立多种模型,对降水量进行预测。结果表明:将遗传算法与BP算法有机融合,大大提高了模型预测精度。遗传算法优化后的... 为探寻降水量预测的适用模型,根据河南省4个地区气象观测站1953—2013年的地面气象资料,基于BP神经网络算法和遗传算法,建立多种模型,对降水量进行预测。结果表明:将遗传算法与BP算法有机融合,大大提高了模型预测精度。遗传算法优化后的GA-BP神经网络在预测误差与精度等方面都比BP神经网络更好。但从局部看,遗传算法优化后的BP神经网络还不是很理想。 展开更多
关键词 GA-BP模型 优化神经网络 BP算法 遗传算法 降水量预测
下载PDF
遥感图像异物同谱干扰消除技术研究与仿真 被引量:3
15
作者 陈珂 彭志平 柯文德 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第1期423-426,共4页
研究卫星遥感图像异物同谱干扰消除问题。遥感图像具有较低的空间分辨率差异被淡化,不同地面物体反射或发射能量之间的光谱差异随着距离的传递迅速衰减,在远程采集图像终端光谱差异消失,存在着"异物同谱"的现象。传统的遥感... 研究卫星遥感图像异物同谱干扰消除问题。遥感图像具有较低的空间分辨率差异被淡化,不同地面物体反射或发射能量之间的光谱差异随着距离的传递迅速衰减,在远程采集图像终端光谱差异消失,存在着"异物同谱"的现象。传统的遥感图像分类技术主要依靠光谱距离差异测量与统计分析的原理来进行图像分类,在光谱差异迅速衰减造成异物同谱现象的干扰下,距离频率特征被干扰破坏,很难以上述标准为基础进行准确分类。为此提出一种改进的HSV模型用于遥感图像的干扰消除,将特征向量做为测试参数输入到优化改进后的BP神经网络进行分类,克服异物同谱现象带来的特征提取与分类不准确的弊端。实验证明,改进方法可以准确地对低分辨率的遥感图像进行干扰消除,对图像进行准确的分类,并为遥感图像正确提取提供了依据。 展开更多
关键词 异物同谱 优化神经网络 遥感图像分类
下载PDF
梯度下降优化神经网络的主轴可靠性预测模型 被引量:1
16
作者 王晓燕 王品 +1 位作者 郎贺 白贤明 《沈阳航空航天大学学报》 2022年第4期37-43,共7页
为了提升机床主轴可靠性预测精度,提出了基于优化级联前向神经网络进行数控机床主轴可靠性预测的改进算法。将小批量梯度下降算法与级联前向神经网络预测方法相结合进行神经网络优化,增加了预测的准确度。对收集的主轴可靠性相关数据进... 为了提升机床主轴可靠性预测精度,提出了基于优化级联前向神经网络进行数控机床主轴可靠性预测的改进算法。将小批量梯度下降算法与级联前向神经网络预测方法相结合进行神经网络优化,增加了预测的准确度。对收集的主轴可靠性相关数据进行初步分析,选取前n个可靠度数据以及第n+1个可靠度数据对应的故障时间点t作为神经网络的输入变量,第n+1个可靠度数据作为输出变量,完成可靠性预测模型的训练以及测试数据的误差对比分析。实例仿真分析结果表明:应用该方法得到的可靠度预测值最大相对误差的绝对值为2.41%,小于3%,该预测方法精度较高。与BP神经网络等其他预测方法得到的预测结果最大相对误差大于3%,甚至超过10%相比,可以实现数控机床主轴更加精确的预测,为研究数控机床可靠性提供理论依据。 展开更多
关键词 梯度下降 优化神经网络 数控机床主轴 可靠性预测 BP神经网络
下载PDF
基于优化神经网络的机电设备安装中实时故障诊断方法研究 被引量:2
17
作者 孙巨岗 《机电信息》 2015年第18期148-148,150,共2页
研究机电设备安装中实时故障诊断方法具有重要的实际意义。现针对传统算法在故障诊断方面的缺陷,提出一种基于优化神经网络的机电设备安装中实时故障诊断方法。对故障成分的主特征进行提取,作为神经网络的输入量,并对神经网络的学习速... 研究机电设备安装中实时故障诊断方法具有重要的实际意义。现针对传统算法在故障诊断方面的缺陷,提出一种基于优化神经网络的机电设备安装中实时故障诊断方法。对故障成分的主特征进行提取,作为神经网络的输入量,并对神经网络的学习速度进行了优化。实验结果表明,利用该算法进行机电设备安装中实时故障诊断,能够提高诊断效率和准确率,达到了实时诊断的要求。 展开更多
关键词 优化神经网络 机电设备 安装 故障诊断
下载PDF
基于改进PSO-BP神经网络的浅埋隧道围岩变形时序预测研究 被引量:2
18
作者 贾家银 刘宇豪 +2 位作者 李晓军 王程平 李孟桓 《水利与建筑工程学报》 2021年第5期19-22,51,共5页
通过智能化的模式对浅埋隧道围岩变形进行时间序列预测研究,利用改进PSO算法优化BP神经网络参数的方法,用于预测浅埋隧道围岩变形数值。采用改进PSO-BP神经网络构建了海天堡浅埋隧道的拱顶沉降和周边收敛预测模型,使用主成分分析方法选... 通过智能化的模式对浅埋隧道围岩变形进行时间序列预测研究,利用改进PSO算法优化BP神经网络参数的方法,用于预测浅埋隧道围岩变形数值。采用改进PSO-BP神经网络构建了海天堡浅埋隧道的拱顶沉降和周边收敛预测模型,使用主成分分析方法选取影响围岩变形的关键因素作为影响因子输入。通过对实验结果的比较和分析,实验结果显示改进PSO-BPNN算法的优越性。 展开更多
关键词 浅埋隧道 改进粒子群算法 优化神经网络 围岩变形 时间序列
下载PDF
基于传感器矫正的汽车双重防盗系统设计 被引量:2
19
作者 王艳春 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第6期198-201,243,共5页
汽车防盗系统依靠报警设备进行被动的防盗,依靠GPS的网络型防盗受到信号覆盖区域的影响性较大,价格较高,防盗方式单一。为了提高防盗性能,提出一种PSO-BP传感器校正的汽车双重防盗系统设计方法,使用优化后的神经网络对安装在车辆上的速... 汽车防盗系统依靠报警设备进行被动的防盗,依靠GPS的网络型防盗受到信号覆盖区域的影响性较大,价格较高,防盗方式单一。为了提高防盗性能,提出一种PSO-BP传感器校正的汽车双重防盗系统设计方法,使用优化后的神经网络对安装在车辆上的速度传感器与超声波传感器进行输出校正,提高传感器信号的准确率,使用TC35i通信模块,建立GSM网络的防盗信号,加入了加速度传感器对汽车被盗后的速度进行网络跟踪与报警。实验证明,经过优化神经网络传感器校正后的汽车防盗系统不但在不同的环境下能够准确对汽车被盗进行准确报警,还能实现良好的人车交互能力,具有很强的使用价值。 展开更多
关键词 优化神经网络 传感器校正 汽车防盗
下载PDF
基于动态优化神经网络的非确定语音识别研究 被引量:1
20
作者 马建红 姬莉霞 张晗 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第7期1996-1998,共3页
语音识别面对不同类型对象,传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低,提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法,将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网络的语音识别的特征参数,结合传统的语音特征参数构造语音... 语音识别面对不同类型对象,传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低,提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法,将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网络的语音识别的特征参数,结合传统的语音特征参数构造语音识别的神经网络模型,在模型构造过程中使用粒子群优化的方法将神经网络的权重系数进行动态调整,防止优化模型陷入局部最小,实验证明,这种算法实现的家电控制的语音识别准确率高达92%,较传统的线性系统准确率提高了20%,具有很强的实用价值。 展开更多
关键词 语音识别 优化神经网络 分形维数 粒子群优化
下载PDF
上一页 1 2 7 下一页 到第
使用帮助 返回顶部