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汽车牌照自动识别技术研究 被引量：66
1
作者 刘效静 成瑜 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第5期573-577,共5页
提出了一种汽车牌照的自动识别算法：先对汽车图象进行直方图均衡、平滑去噪、二值化预处理，再根据车牌上文字变化特点快速、准确地从复杂背景中分割车牌，最后采用投影－变换系数法提取汉字、英文和阿拉伯数字的不同维数的特征，送到... 提出了一种汽车牌照的自动识别算法：先对汽车图象进行直方图均衡、平滑去噪、二值化预处理，再根据车牌上文字变化特点快速、准确地从复杂背景中分割车牌，最后采用投影－变换系数法提取汉字、英文和阿拉伯数字的不同维数的特征，送到相应的ＢＰ神经网络中进行识别，较好地解决了汽车牌照的自动识别问题。 展开更多
关键词 特征识别 模式识别 车牌定位 车牌识别
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人工神经网络的BP算法及其应用 被引量：75
2
作者 胡金滨 唐旭清 《信息技术》 2004年第4期1-4,共4页
在一般人工神经网络的BP算法的基础上,研究了BP算法所遵循的数学基础,指出其存在的缺陷和不足,并给出改进方法。探讨了MATLAB环境下实现人工神经网络BP算法的编程方法及方法改进比较的例子,得到了良好的结果。
关键词 bp算法 神经网络 bp网络
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四种水质综合评价方法的比较 被引量：78
3
作者 郭劲松 龙腾锐 +1 位作者 霍国友 王红 《重庆建筑大学学报》 CSCD 2000年第4期6-12,共7页
将人工神经网络技术运用于水质评价 ,建立了地面水环境质量综合评价的 BP网络模型和 Hopfield网络模型 ,并与水质综合评价方法中经典的模糊综合指数法和灰色聚类法进行了比较。结果表明 ,BP网络是四种方法中的首选。
关键词 bp模型 模糊指数法 灰色聚类法
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BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择 被引量：56
4
作者 丛爽 向微 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第10期36-38,共3页
根据已有的网络设计及其改进方案,对一个人工神经网络进行具体的设计,通过其详细的设计步骤与过程,对网络隐含层神经元数、初BP始权值、学习速率等参数在网络设计过程中的关系与影响,以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一... 根据已有的网络设计及其改进方案,对一个人工神经网络进行具体的设计,通过其详细的设计步骤与过程,对网络隐含层神经元数、初BP始权值、学习速率等参数在网络设计过程中的关系与影响,以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一步揭示,使人们从中得到更BP多的启迪,以便使更多的人能够设计出效率更高、精度更好的神经网络。 展开更多
关键词 人工神经网络 网络结构 参数设计 训练算法
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自适应变步长BP神经网络在水质评价中的应用 被引量：62
5
作者 黄胜伟 董曼玲 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期119-123,共5页
为克服传统的BP网络的不足 ,采用自适应变步长算法 (ABPM)来训练前馈人工神经网络。根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据 ,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质七项污染指标为训练样本 ,对网络进行训... 为克服传统的BP网络的不足 ,采用自适应变步长算法 (ABPM)来训练前馈人工神经网络。根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据 ,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质七项污染指标为训练样本 ,对网络进行训练 ,并将训练好的网络用于水质进行评价 ,将计算结果与BP网络评价结果、单因子评价结果进行了比较分析。结果表明 ,ABPM神经网络方法收敛速度较快 ,预测精度很高 。 展开更多
关键词 人工神经网络 bp网络 自适应变步长算法 水质评价
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分布式入侵检测系统及其认知能力 被引量：44
6
作者 陈硕 安常青 李学农 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期225-232,共8页
DIDAPPER( distributed intrusion detector with apperception)系统是一种具有认知能力的分布式入侵检测系统 .分布式结构、认知能力和知识的共享是该系统的重要特点 .重点讨论了 DIDAPPER系统的认知能力 .流量标本和 IP陷阱是 DIDAPPE... DIDAPPER( distributed intrusion detector with apperception)系统是一种具有认知能力的分布式入侵检测系统 .分布式结构、认知能力和知识的共享是该系统的重要特点 .重点讨论了 DIDAPPER系统的认知能力 .流量标本和 IP陷阱是 DIDAPPER系统所提出的新概念 .它们可以获取和识别异常的流量数据 ,而且适合于检测大规模网络攻击行为 .DIDAPPER系统的认知能力的另一个方面是神经网络的模式识别方法 .将具有自学习能力的BP网络应用于流量分析 ,很好地解决了流量模式的识别问题 . 展开更多
关键词 分布式入侵检测系统 认知能力 网络安全 计算机网络 INTERNET
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多模式温度集成预报 被引量：84
7
作者 赵声蓉 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期52-58,共7页
基于中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式2 m高温度预报,利用神经网络方法中的BP网络建立了我国600多个站的温度集成预报系统,该预报系统的预报时效为72 h,间隔为3 h。通过对2004年1—5月的预报结果检验... 基于中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式2 m高温度预报,利用神经网络方法中的BP网络建立了我国600多个站的温度集成预报系统,该预报系统的预报时效为72 h,间隔为3 h。通过对2004年1—5月的预报结果检验,表明:集成的温度预报结果明显优于3个模式单独的预报结果,72 h内预报的平均绝对误差在3°C以内,并且不存在明显的系统误差,预报达到了一定的精度,可以为预报员提供定时、定点精细的客观温度预报参考。分区的检验结果表明:不同区域预报误差存在差别,新疆和西藏误差比较大,而长江流域和华南地区误差很小,并且不同区域系统误差的情况也不相同。从总体情况看,预报误差还存在日变化,一般来讲,夜间的预报误差小于白天。 展开更多
关键词 神经网络 bp网络 温度预报 集成预报
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基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 被引量：55
8
作者 钟颖 汪秉文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期9-11,共3页
神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测... 神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 时间序列预测模型
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BP神经网络算法的改进及在Matlab中的实现 被引量：47
9
作者 陈桦 程云艳 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2004年第2期45-47,共3页
分析了BP神经网络算法收敛速度慢的原因,研究了一种提高其收敛速度的方法,即将动量法和批处理方法结合起来对BP算法进行改进,提高学习速度,并给出了算法思想,用Matlab神经网络工具箱对神经网络进行了初始化和训练,仿真测试结果证明该方... 分析了BP神经网络算法收敛速度慢的原因,研究了一种提高其收敛速度的方法,即将动量法和批处理方法结合起来对BP算法进行改进,提高学习速度,并给出了算法思想,用Matlab神经网络工具箱对神经网络进行了初始化和训练,仿真测试结果证明该方法是可行,具有实用性。 展开更多
关键词 bp神经网络算法 收敛速度 动量法 批处理方法 改进 MATLAB神经网络工具箱
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基于MATLAB的BP神经网络设计 被引量：63
10
作者 孙帆 施学勤 《计算机与数字工程》 2007年第8期124-126,共3页
BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,无规律可寻。简要介绍利用MATLAB语言进行BP网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。
关键词 bp 神经网络 MATLAB语言 设计
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短切玄武岩纤维混凝土力学性能试验与分析 被引量：77
11
作者 王钧 马跃 +1 位作者 张野 陈伟 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2014年第S1期99-102,114,共5页
为了研究短切玄武岩纤维掺量变化对混凝土基本力学性能的影响,对6种不同体积掺量的短切玄武岩纤维混凝土(BFRC)分别进行立方体抗压、轴心抗压、劈裂抗拉、抗折试验;基于试验结果,通过BP(Back Propagation)神经网路强度预测模型的构建,... 为了研究短切玄武岩纤维掺量变化对混凝土基本力学性能的影响,对6种不同体积掺量的短切玄武岩纤维混凝土(BFRC)分别进行立方体抗压、轴心抗压、劈裂抗拉、抗折试验;基于试验结果,通过BP(Back Propagation)神经网路强度预测模型的构建,对附加纤维掺量的混凝土进行强度训练及预测。试验实测数据表明:掺入短切玄武岩纤维对混凝土早期抗压强度的发展有着延缓作用;当纤维掺量为0.1%时,抗压强度达到峰值。随着纤维掺量的增加,劈拉强度增幅较大,抗折强度保持上升趋势。通过BP神经网络的训练及发展趋势预测,结果表明:当纤维体积掺量为0.1%时,抗压强度达到最大值;劈拉强度与抗折强度则随着纤维掺量的增加而持续增大。基于试验数据及预测结果,得出短切玄武岩纤维的最佳体积掺量。 展开更多
关键词 玄武岩纤维 混凝土 力学性能 纤维掺量 bp网络
原文传递
BP网络的Matlab实现及应用研究 被引量：37
12
作者 刘浩 白振兴 《现代电子技术》 2006年第2期49-51,54,共4页
人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别... 人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。他的基于误差反向传播算法的多层前馈网络,即BP网络在非线性建模、函数逼近和模式识别中有广泛的应用,介绍了BP网络的基本原理,分析了Matlab人工神经网络工具箱中有关BP网络的工具函数,并给出了部分重要工具函数的实际应用。 展开更多
关键词 人工神经网络 bp网络 MATLAB 多层前馈网络
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PSO算法优化BP网络的新方法及仿真实验 被引量：56
13
作者 李祚泳 汪嘉杨 郭淳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期2224-2228,共5页
提出一种基于粒子群算法优化BP网络的权值调整新方法.该算法在基本BP算法的误差反传调整权值的基础上,再引入粒子群算法的权值修正,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型.此模型不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极... 提出一种基于粒子群算法优化BP网络的权值调整新方法.该算法在基本BP算法的误差反传调整权值的基础上,再引入粒子群算法的权值修正,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型.此模型不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度较高,较好地提高了BP网络学习能力与泛化能力.将新模型应用于4个典型复杂函数的仿真实验,并与基本BP模型、基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)和传统的粒子群优化前向BP网络模型(PSO-BP前传)的仿真实验结果进行分析比较.仿真实例表明新PSO-BP优化模型性能尤其是泛化性能优于其它3种BP网络优化模型. 展开更多
关键词 bp网络 粒子群算法 优化 权值调整 仿真
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利用神经网络进行推理的模糊控制器 被引量：33
14
作者 王隆杰 毛宗源 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第4期508-512,共5页
本文介绍了一种利用神经网络进行推理的模糊控制器．网络的输入和输出均为模糊集．训练后的网络能完成合成关系，即模糊推理．为了减少ＢＰ网络的离线训练时间，对模糊集进行了“编码”．最后给出了该控制器应用于典型环节的实时控制结果．
关键词 神经网络 模糊控制器 模糊推理
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基于RBF神经网络的时间序列预测 被引量：38
15
作者 张玉瑞 陈剑波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第11期74-76,共3页
前馈神经网络在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF)网络等等。相对于其他前馈神经网络,RBF网络学习速度快,函数逼近能力强,因而在时间序列预测方面具有很... 前馈神经网络在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF)网络等等。相对于其他前馈神经网络,RBF网络学习速度快,函数逼近能力强,因而在时间序列预测方面具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 RBF网络 bp网络 时间序列预测
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BP网络和RBF网络在函数逼近领域内的比较研究 被引量：39
16
作者 智会强 牛坤 +1 位作者 田亮 杨增军 《科技通报》 2005年第2期193-197,共5页
通过仿真实例,对BP网络和RBF网络的函数逼近能力进行了比较研究,仿真结果表明,RBF网络的函数逼近能力在多个方面都优于BP网络,但在解决相同问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单;实际应用中,可以以此结论为指导来设计神经网络。
关键词 人工智能 神经网络 函数逼近 bp网络 RBF网络
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神经网络中的正交设计法研究 被引量：35
17
作者 周毅 徐柏龄 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期72-78,共7页
提出用正交设计法选择前馈型神经网络训练样本的方法，并且对其基本原理进行了探讨．文中以三层ＢＰ网络为例，根据特定位级的正交表获取相应的训练样本集，利用该训练样本集对网络训练，然后用经过训练的网络对各取值域作离散预测．详... 提出用正交设计法选择前馈型神经网络训练样本的方法，并且对其基本原理进行了探讨．文中以三层ＢＰ网络为例，根据特定位级的正交表获取相应的训练样本集，利用该训练样本集对网络训练，然后用经过训练的网络对各取值域作离散预测．详细的对比计算表明：１）将正交设计法应用于神经网络学习训练样本的选取上是成功有效的；２）选用四位级或五位级的正交表来对网络样本做选择精度已经足够．另外，将网络隐层神经元个数对网络的影响与选用正交表不同位级对网络的影响的效果也作了比较． 展开更多
关键词 正交设计法 神经网络 bp网络
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神经网络模型森林生物量遥感估测方法的研究 被引量：40
18
作者 王淑君 管东生 《生态环境》 CSCD 北大核心 2007年第1期108-111,共4页
森林生物量的估测是全球变化研究的基础,而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物量模型为森林生物量估测的发展方向,目前的遥感生物量估测方法大多基于回归分析,需要预先假设、事后检验,仅为经验性的统计模型。神经网... 森林生物量的估测是全球变化研究的基础,而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物量模型为森林生物量估测的发展方向,目前的遥感生物量估测方法大多基于回归分析,需要预先假设、事后检验,仅为经验性的统计模型。神经网络的分布并行处理、非线性映射、自适应学习和容错等特性,使其具有独特的信息处理和计算能力,在机制尚不清楚的高维非线性系统体现出强大优势,可以用于遥感生物量估测。文章在野外调查的基础上,尝试应用BP网络和RBF网络技术,建立广州TM遥感影像数据与森林样方生物量实测数据之间的神经网络模型,通过训练和仿真,与生物量实测数据进行比较。结果表明,在独立样地估测中,人工神经网络估测的相对误差均小于15.18%,获得了满意的效果。而RBF网络与BP网络相比,在识别精度上、稳定性、速度上,均优于BP网络,其最大相对误差不超过10.12%,平均相对误差为4.76%。可见应用神经网络方法的“黑箱”操作虽然难以归纳出指导性规律,但可以获得很高的精度。尤其RBF网络,在训练完成后,可以应用该模型进行大区域生物量估算,对于森林的规划及管理具有深远意义。 展开更多
关键词 LANDSAT TM数据 森林生物量 人工神经网络 bp网络 RBF网络
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具有水文基础的人工神经网络初探 被引量：29
19
作者 杨荣富 丁晶 刘国东 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第8期23-27,共5页
人工神经网络是一种崭新的模拟技术，其中ＢＰ网得到了广泛的应用．然而，对于连续降雨径流模拟，ＢＰ网应用比较困难．本文提出了一种新的神经网络———水文模拟网络（ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋＨＹ... 人工神经网络是一种崭新的模拟技术，其中ＢＰ网得到了广泛的应用．然而，对于连续降雨径流模拟，ＢＰ网应用比较困难．本文提出了一种新的神经网络———水文模拟网络（ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋＨＹＭＮ）．应用实例结果显示：该网络模拟效果较好． 展开更多
关键词 神经网络 bp网络 水文模拟网络 水文预报
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BP网络模型的改进方法探讨 被引量：23
20
作者 姜绍飞 张春丽 钟善桐 《哈尔滨建筑大学学报》 2000年第5期57-60,共4页
随着 BP网络应用的日益广泛，其本身存在的一些问题也越来越充分地暴露出来。首先对 BP网络存在的问题及产生的原因进行了初步探讨，然后针对这些问题及原因，比较系统地研究了影响 BP网络性能的各种改善方法。
关键词 神经网络 网络结构 bp算法 节点
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