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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
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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
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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
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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
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一种结合IPSO-BP神经网络的备件供应模型研究 被引量:4
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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
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基于优化神经网络的地质灾害监测预警仿真 被引量:4
4
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
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优化的神经网络算法设计及其在地表发射率反演中的应用
5
作者 成倬治 王文君 +2 位作者 闫卓璇 赵俊佳 苗苗 《科技创新与应用》 2020年第17期36-38,共3页
利用遗传算法(GA)的全局搜索能力对BP-神经网络进行优化,避免神经网络在训练过程中陷入局部最优解。文章以塔克拉玛干沙漠地区为研究区域,结合2014年11月4日FY-3C/MWRI的观测资料,以优化的神经网络算法对地表发射率进行反演。结果显示,... 利用遗传算法(GA)的全局搜索能力对BP-神经网络进行优化,避免神经网络在训练过程中陷入局部最优解。文章以塔克拉玛干沙漠地区为研究区域,结合2014年11月4日FY-3C/MWRI的观测资料,以优化的神经网络算法对地表发射率进行反演。结果显示,相较于BP-神经网络,优化的神经网络反演地表发射率所得的模拟亮温与观测亮温更接近,对地表发射率反演的精度更高。 展开更多
关键词 优化的神经网络 遗传算法 反演 地表发射率
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基于QBVMD的变压器励磁涌流与故障识别研究
6
作者 颜晓东 孔庆福 +3 位作者 孙建明 潘迪 吴伟丽 刘俊 《智能电网(汉斯)》 2020年第4期190-195,共6页
针对变压器差动保护易受涌流干扰而误动问题,本文提出了基于变分模态分解与优化神经网络的励磁涌流辩识方法。运用PSCAD软件平台搭建变压器励磁涌流与故障电流模型,获取涌流数据,利用准二元变分分解QBVMD对差流信号进行分解,获得不同尺... 针对变压器差动保护易受涌流干扰而误动问题,本文提出了基于变分模态分解与优化神经网络的励磁涌流辩识方法。运用PSCAD软件平台搭建变压器励磁涌流与故障电流模型,获取涌流数据,利用准二元变分分解QBVMD对差流信号进行分解,获得不同尺度的信号后,在利用优化神经网络对故障类型进行辨识。最后,设置变压器励磁涌流、和应涌流、单相接地和三相接地故障情景并获得相应的故障数据,利用上述方法对故障类型进行辨别,结果表明,论文方法可以准确的识别变压器励磁涌流和故障电流,识别准确率高,为辩识变压器涌流与故障提供了参考。 展开更多
关键词 励磁涌流 变压器 QBVMD 优化神经网络
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基于优化神经网络的圆形隧道受剪变形分析
7
作者 黄迪文 霍宏斌 陈东 《现代隧道技术》 CSCD 北大核心 2021年第6期102-110,共9页
圆形隧道在地震横波的冲击作用下易发生椭圆变形,评估其变形量的主要方法有解析解法和数值模拟法,鉴于此,文章提出了一种基于优化神经网络的新方法,通过构建的算法模型准确预测椭圆变形量。文章先采用思维进化算法(MEA)优化的反向传播... 圆形隧道在地震横波的冲击作用下易发生椭圆变形,评估其变形量的主要方法有解析解法和数值模拟法,鉴于此,文章提出了一种基于优化神经网络的新方法,通过构建的算法模型准确预测椭圆变形量。文章先采用思维进化算法(MEA)优化的反向传播神经网络(BPNN)确定圆形隧道衬砌的椭圆变形量ΔD,从既有文献资料和数值分析中收集了一个包含370组数据集的样本库,数值分析符合现有解析解的假设,文献资料收集的数据包含了工程现场量测的结果。由于界面强度R_(inter)和埋深h是大多数解析解都没有考虑到的,因此将其作为额外的输入参数引入。三个统计性能指标R^(2)、MAPE和RMSE的预测结果表明,改进后的BPNN具有良好的泛化性能。文章最后探讨了在训练后的网络中使用平均影响值(MIV)算法进行参数影响分析,计算结果反映了各项输入参数和输出参数之间的相关性强弱,预测结果与解析解和数值分析结果的契合度高。 展开更多
关键词 圆形隧道 椭圆化变形 地震横波 参数分析 优化神经网络
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一种优化的神经网络树异常入侵检测方法 被引量:3
8
作者 徐琴珍 杨绿溪 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第11期1663-1669,共7页
本文提出了一种基于优化神经网络树(ONNT)的异常检测方法,在提高异常检测精确率的同时,增强异常检测模型学习结果的可理解性、可解释性。ONNT是一种具有二叉树结构的混合学习模型,二叉树的节点分裂遵循信息增益率准则;其中间节点嵌入了... 本文提出了一种基于优化神经网络树(ONNT)的异常检测方法,在提高异常检测精确率的同时,增强异常检测模型学习结果的可理解性、可解释性。ONNT是一种具有二叉树结构的混合学习模型,二叉树的节点分裂遵循信息增益率准则;其中间节点嵌入了结构简单的感知器神经网络,能够根据当前节点上给定的子样本集和教师信号,选择较小的特征子集构建相对简单的局部决策曲面。本文提出的异常检测方法包括两个方面的性能优化:1)通过优化神经网络树(NNT)的中间节点,降低局部决策曲面的复杂度,从而使中间节点能在可接受的计算代价内表示成低复杂度的布尔函数或规则集,为实现学习结果的可解释性提供基础;2)通过优化学习模型的整体结构,降低所有中间节点的规则析取式的前件复杂度,从而提高学习结果的可理解性。实验的数值结果表明,与基于NNT的异常检测方法相比,本文提出的方法能够以简单的中间节点和相对精简的整体结构提高检测结果的可解释性和可理解性;与其他同类方法相比,基于ONNT的异常检测方法具有较高的检测精确率,且在一定程度上给出了对异常检测具有重大影响的一些特征信息。 展开更多
关键词 异常检测 可理解性和可解释性 优化神经网络树 混合学习模型
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配电网单相接地故障辨识方法 被引量:1
9
作者 郭华 《工业控制计算机》 2019年第1期148-150,共3页
当发生单相接地故障时,一般允许故障下运行1~2h,此种情况下,一旦发生单相接地故障,如果不能及时切除,则故障极有可能进一步发展,对系统的安全造成更严重的威胁,所以当系统故障时,必须及时查明故障原因并消除故障。对中性点零序电压进... 当发生单相接地故障时,一般允许故障下运行1~2h,此种情况下,一旦发生单相接地故障,如果不能及时切除,则故障极有可能进一步发展,对系统的安全造成更严重的威胁,所以当系统故障时,必须及时查明故障原因并消除故障。对中性点零序电压进行了小波分析,提取了各类故障的小波频带能量故障特征量。对BP神经网络的特性进行了分析,就存在的缺陷进行了优化,重点研究了利用PSO算法对人工神经网络进行优化,实现了PSO优化神经网络算法;通过对PSO优化神经网络进行训练和测试,将辨识结果与基于人工神经网络的故障辨识结果进行比较,验证了基于PSO优化神经网络算法的单相接地故障辨识更加准确和高效。 展开更多
关键词 单相接地故障 小波变换 PSO优化神经网络算法 故障辨识
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基于优化BP神经网络的PID控制研究与仿真 被引量:16
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作者 胡志军 王建国 王鸿斌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第12期138-140,共3页
PID控制要取得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点,将其隐含层单元分别作为比例(P)、... PID控制要取得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点,将其隐含层单元分别作为比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,可以建立参数自学习的PID控制器。仿真结果表明基于优化BP神经网络的PID控制器具有较好的自学习和自适应性。 展开更多
关键词 PID控制 优化BP神经网络 参数调整
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基于优化BP神经网络的船舶动力系统故障诊断 被引量:19
11
作者 徐鹏 杨海燕 +2 位作者 程宁 杨元龙 吴金祥 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2021年第S01期106-113,共8页
[目的]为实现船舶动力系统的故障诊断,基于优化的BP神经网络提出一种故障诊断方法。[方法]首先,采用附加动量-自适应学习速率调整算法来克服BP神经网络的缺陷;然后,运用"小网络集群"的思路分别构建网络以进行故障识别和故障溯... [目的]为实现船舶动力系统的故障诊断,基于优化的BP神经网络提出一种故障诊断方法。[方法]首先,采用附加动量-自适应学习速率调整算法来克服BP神经网络的缺陷;然后,运用"小网络集群"的思路分别构建网络以进行故障识别和故障溯源;接着,采用动力系统仿真平台生成的450组故障数据进行神经网络训练;最后,通过给水泵转速异常高这一故障案例展示故障诊断结果。[结果]通过对故障数据的学习,发现故障原因诊断准确率可高达99%以上。[结论]研究表明,基于优化BP神经网络的故障诊断方法能够精准实现船舶动力系统的故障诊断。 展开更多
关键词 优化BP神经网络 船舶动力系统 小网络集群 故障诊断
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基于TF-IDF和改进BP神经网络的社交平台垃圾文本过滤 被引量:12
12
作者 王杨 王非凡 +4 位作者 张舒宜 黄少芬 许闪闪 赵晨曦 赵传信 《计算机系统应用》 2019年第3期126-132,共7页
近年来,随着生活节奏的提高和互联网的迅速发展,人们更倾向于在众多社交平台上用短文本进行交流,进而可能有人通过发布垃圾文本妨碍人们的正常社交,扰乱网络的绿色环境.为了解决这个问题,我们提出了基于TF-IDF和改进BP神经网络的社交平... 近年来,随着生活节奏的提高和互联网的迅速发展,人们更倾向于在众多社交平台上用短文本进行交流,进而可能有人通过发布垃圾文本妨碍人们的正常社交,扰乱网络的绿色环境.为了解决这个问题,我们提出了基于TF-IDF和改进BP神经网络的社交平台垃圾文本检测的方法.通过该方法,实现对社交平台上的垃圾文本过滤.首先,通过结巴分词和去停分词构造关键词数据集;其次,对文本表示的关键词向量运用计算各关键词的权重从而对文本向量进行降维,得到特征向量;最后,在此基础上,运用BP神经网络分类器对短文本进行分类,检测出垃圾文本并进行过滤.实验结果表明用该方法在1000维文本特征向量的情况下分类平均准确率达到了97.720%. 展开更多
关键词 TF-IDF 改进BP神经网络 结巴分词 垃圾文本过滤
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基于4种典型神经网络识别路面不平度的研究 被引量:7
13
作者 李杰 郭文翠 +1 位作者 赵旗 谷盛丰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期100-107,共8页
为识别路面不平度,对4种典型神经网络及其应用选择、输入方案优化和评价指标进行研究,提出4种典型神经网络输入选择和输入组合优化的解决方案。建立了汽车系统振动的4自由度平面模型,通过仿真获得神经网络的输入和输出。采用正交试验设... 为识别路面不平度,对4种典型神经网络及其应用选择、输入方案优化和评价指标进行研究,提出4种典型神经网络输入选择和输入组合优化的解决方案。建立了汽车系统振动的4自由度平面模型,通过仿真获得神经网络的输入和输出。采用正交试验设计确定了每种神经网络的32个输入方案,在常用的B级路面和车速60 km/h下得到每种神经网络输入方案的评价指标,通过方差分析选出每种神经网络的最优输入方案和4种典型神经网络中的最优神经网络。研究结果表明,4种典型神经网络中,NARX神经网络是识别路面不平度的最优神经网络,其最优输入方案的相关系数和均方根误差分别为96.75%和0.003 3。 展开更多
关键词 路面不平度识别 典型神经网络 最优神经网络 输入方案优化
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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
14
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
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基于优化卷积神经网络的非侵入式负荷识别方法
15
作者 贾云翔 迟长春(指导) 《上海电机学院学报》 2023年第5期288-292,298,共6页
针对居民家用电器使用环境安全问题,采用非侵入式负荷监测技术进行负荷监测。负荷识别方法是负荷监测的主要难题,采用优化卷积神经网络对负荷识别方法进行研究以克服负荷识别这一难题。基于U-I轨迹负荷特征,以卷积神经网络为基础,分析... 针对居民家用电器使用环境安全问题,采用非侵入式负荷监测技术进行负荷监测。负荷识别方法是负荷监测的主要难题,采用优化卷积神经网络对负荷识别方法进行研究以克服负荷识别这一难题。基于U-I轨迹负荷特征,以卷积神经网络为基础,分析了卷积神经网络对U-I轨迹图自学习式提取特征识别过程;并采用粒子群优化算法,对卷积神经网络超参数配置进行优化,解决传统人工操作导致分类性能不确定性的问题,从而使卷积神经网络分类性能趋近于最优。研究表明:优化卷积神经网络具有很好的分类性能,可精确识别电器类型,完善负荷监测技术,为家用电器提供安全的使用环境,保障居民生命财产安全。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 负荷识别 粒子群优化算法 优化卷积神经网络
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基于优化BP神经网络的销售预测算法研究 被引量:2
16
作者 孙艳文 詹天明 《计算机技术与发展》 2022年第1期35-39,共5页
已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律。与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的。针对这一问题,利... 已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律。与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的。针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法。基于BP神经网络传输阈值的不确定性,利用时间序列方法对因子数据进行平行预测,再利用遗传算法和BP神经网络对所得结果进行二次优化,以达到接近实际的精准预测的目的。经过使用某房地产企业的历史销售数据进行反复仿真实验,其结果表明所提出的优化算法模型预测精度逼近于实际销售结果,达到了精准预测的目标。 展开更多
关键词 时间序列 优化BP神经网络 遗传算法 销售预测 BP神经网络
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遥感图像异物同谱干扰消除技术研究与仿真 被引量:3
17
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
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基于优化BP神经网络的信息安全防御方法研究 被引量:3
18
作者 赵男男 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2021年第9期66-70,共5页
为了提高端到端信息安全传输能力,提出基于优化BP神经网络的信息安全防御方法。构建模糊信道编码模型,采用联合特征辨识方法,提取信息的谱特征量,采用优化BP神经网络算法实现信息聚类和编码设计。构建双层结构移动通信网络端到端信息传... 为了提高端到端信息安全传输能力,提出基于优化BP神经网络的信息安全防御方法。构建模糊信道编码模型,采用联合特征辨识方法,提取信息的谱特征量,采用优化BP神经网络算法实现信息聚类和编码设计。构建双层结构移动通信网络端到端信息传输密钥和算术编码输出结构模型,采用自适应匹配滤波法检测双层结构移动通信网络端到端信息防御和攻击。测试表明,此次研究方法可以提高信息的攻击检测能力,信息编码和加密能力较好。 展开更多
关键词 移动通信网络 优化BP神经网络 端到端信息 安全传输 传输密钥
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基于优化卷积神经网络的人脸图片微表情识别方法研究 被引量:1
19
作者 张爱民 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2022年第1期37-42,共6页
常规微表情识别方法,采用计算单演相位编码的方式,提取人脸图片微表情特征效果不佳,导致识别的人脸图片微表情存在严重的微表情识别混淆问题,为此提出基于优化卷积神经网络的人脸图片微表情识别方法研究。采用齐剪裁、图像序列插帧和帧... 常规微表情识别方法,采用计算单演相位编码的方式,提取人脸图片微表情特征效果不佳,导致识别的人脸图片微表情存在严重的微表情识别混淆问题,为此提出基于优化卷积神经网络的人脸图片微表情识别方法研究。采用齐剪裁、图像序列插帧和帧数归一化3种方式,预处理人脸图片;量化单演相位值,计算单演相位、方向和幅值编码,提取人脸图片微表情特征;选择2种非线性函数激活网络,通过前向传播和反向训练,识别人脸图片微表情。实验结果表明:研究方法较此次实验选择的2组方法,JAFFE数据库微表情混淆种类分别减少9种和7种;Cohn-Kanade数据库微表情识别混淆分别减少8种和5种,减少人脸图片微表情识别出现的混淆问题种类。 展开更多
关键词 优化卷积神经网络 人脸图片 微表情特征 表情识别 混淆问题
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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
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