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基于ABC-BP神经网络的环境敏感监测模型设计研究 预览
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作者 刘涛 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期54-56,共3页
气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研... 气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研究发现,ABC-BP神经网络算法可以在最短的时间内做出反馈,提高预测精度并将预测误差率控制到最低。 展开更多
关键词 BP神经网络 ABC算法 ABC-BP神经网络架构
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主成分分析与BP神经网络对束裤压力的预测 预览
2
作者 郭颖 丁正生 +1 位作者 马秋瑞 林强强 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2019年第7期57-61,共5页
为了预测人体穿上束裤时身体各部位的压力变化,提出了一种主成分分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先测量了90位女大学生在穿着同一品牌、款式束裤时,身体各部位所对应的压力值,然后用主成分分析的方法对影响压力的9个因素进行提取... 为了预测人体穿上束裤时身体各部位的压力变化,提出了一种主成分分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先测量了90位女大学生在穿着同一品牌、款式束裤时,身体各部位所对应的压力值,然后用主成分分析的方法对影响压力的9个因素进行提取分析,得到体重、臀围和大腿中部围这3项作为神经网络的输入指标,压力值作为输出指标。借助Matlab软件自行编程并进行调试,比较并分析BP神经网络与PCA-BP神经网络的预测结果。结果显示,PCA-BP神经网络较BP神经网络预测的相对误差的精度提高了3.790 7%,相对误差的绝对值精度提高了5.793 4%,训练时间减少了18.321 s。 展开更多
关键词 束裤压力 主成分分析 BP神经网络 BP神经网络预测
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基于不同神经网络模型的水环境承载力评价 预览
3
作者 张彦 《水科学与工程技术》 2019年第3期5-9,共5页
以保定市为例,选择了BP、RBF和Elman神经网络3种具有代表性的神经网络来分别构建保定市水环境承载力评价模型,并进行对比分析,最后应用评价模型进行评价。结果表明,BP和Elman神经网络的网络性能相近,且均明显优于RBF神经网络,更适合作... 以保定市为例,选择了BP、RBF和Elman神经网络3种具有代表性的神经网络来分别构建保定市水环境承载力评价模型,并进行对比分析,最后应用评价模型进行评价。结果表明,BP和Elman神经网络的网络性能相近,且均明显优于RBF神经网络,更适合作为水环境承载力评价模型;2001~2016年保定市水环境承载力呈现提高趋势,但仍处于较弱承载水平。 展开更多
关键词 水环境承载力 BP神经网络 RBF神经网络 ELMAN神经网络
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 预览
4
作者 薛明 李醒飞 成方林 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期290-295,共6页
简要介绍了利用 BP 神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站 2017 年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性... 简要介绍了利用 BP 神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站 2017 年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP 神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 展开更多
关键词 风暴潮增水 预测 BP 神经网络 小波神经网络 递归神经网络
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SARIMA及神经网络模型在精神类疾病患者预测中的比较研究 预览
5
作者 范馨月 王清青 《医学信息》 2019年第12期6-9,共4页
目的采用SARIMA、BP神经网络、RBF神经网络及小波神经网络模型对贵州省某专科医院的精神类疾病患者数进行拟合及预测,并比较各类预测模型的预测效果。方法将贵州省某专科医院2016年1月1日~12月31日HIS系统中精神类疾病的数据作为训练集... 目的采用SARIMA、BP神经网络、RBF神经网络及小波神经网络模型对贵州省某专科医院的精神类疾病患者数进行拟合及预测,并比较各类预测模型的预测效果。方法将贵州省某专科医院2016年1月1日~12月31日HIS系统中精神类疾病的数据作为训练集,建立SARIMA(1,1,1)×(1,1,1)3模型、BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络模型。分别对2017年1月1日~16日精神类疾病患者数进行预测,将2017年1月1日~16日数据作为验证集。分别用3类误差分析指标衡量模型的拟合效果,并比较模型预测的准确性。结果RBF神经网络模型对该医院精神类疾病患者数的拟合效果优于BP神经网络和小波神经网络模型,平均绝对误差为(1.84×10^-7)%,平均相对误差为4.92×10-6,均方根误差为4.74×10^-6。3类预测误差平均值分别为23.70%、3.633、93.72。结论4种模型均能用于医院精神类疾病患者数的预测,但就预测效果而言,小波神经网络模型的各项误差指标均低于其他3种预测模型,小波神经网络模型可作为预防和医院管理的理论依据。 展开更多
关键词 SARIMA BP神经网络 RBF神经网络 小波神经网络模型 预测 精神类疾病
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基于GA-BP模型的露天矿边坡稳定性预测 预览
6
作者 臧焜岩 李梅红 《中国矿业》 北大核心 2019年第6期144-148,共5页
针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量... 针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量,以安全系数为输出变量,随后利用该模型对露天矿边坡的实例进行分析,与传统BP神经网络预测模型性能进行比较。研究结果表明:GA-BP模型在进行露天矿边坡稳定性预测时效果好,具有误差小和计算精度高的优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法 GA-BP模型 边坡稳定性 预测模型
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基于GA-BP算法的IGBT结温预测模型 预览
7
作者 禹健 郭天星 高超 《自动化与仪表》 2019年第1期79-83,共5页
人们已经使用BP神经网络进行IGBT结温预测,但BP神经网络结温预测模型却存在着预测误差较大的问题。该文基于英飞凌IGBT模块,选取了饱和导通压降和集电极电流的温敏参数来预测器件结温,分别测量了集电极电流大于和小于临界电流2组实验数... 人们已经使用BP神经网络进行IGBT结温预测,但BP神经网络结温预测模型却存在着预测误差较大的问题。该文基于英飞凌IGBT模块,选取了饱和导通压降和集电极电流的温敏参数来预测器件结温,分别测量了集电极电流大于和小于临界电流2组实验数据,建立了基于GA-BP算法和BP神经网络的结温预测模型。实验结果表明:当集电极电流大于临界电流时,两种算法预测精度更高;使用GA-BP算法结温预测模型较BP神经网络结温预测模型更接近实测数据,预测误差更低。 展开更多
关键词 IGBT BP神经网络 GA-BP算法 结温预测模型
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基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计
8
作者 高明星 刘刚 +1 位作者 黄一 张延昌 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期28-33,共6页
基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化... 基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。 展开更多
关键词 浮式生产储油卸油装置 耐撞性能 BP-GA方法 BP神经网络 遗传算法
利用卡尔曼滤波综合算法构建开采沉陷预测模型 预览
9
作者 陈竹安 熊鑫 危小建 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第5期132-136,共5页
为提高矿区地表沉陷预测精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated MovingAverage,ARIMA)的卡尔曼滤波模型与Elman 神经网络相结合的综合预测模型。首先,针对沉陷监测序列的非平稳性与复杂性特点,ARIMA 模型能... 为提高矿区地表沉陷预测精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated MovingAverage,ARIMA)的卡尔曼滤波模型与Elman 神经网络相结合的综合预测模型。首先,针对沉陷监测序列的非平稳性与复杂性特点,ARIMA 模型能够将原始数列平稳化,构建地表下沉预测模型,并作为卡尔曼滤波的状态方程;然后将Elman 神经网络的沉陷预测结果作为观测值引入卡尔曼滤波观测方程中,建立综合预测模型;最后针对噪声方差Q 与R 选取的问题,统计出ARIMA 模型与Elman 神经网络模型的误差特性,从而计算出噪声Q 与R 的取值。分别将综合预测模型与BP 神经网络模型、Elman 神经网络模型以及卡尔曼滤波模型进行了预测精度对比,4种模型预测值与实测值的均方根误差分别为2.06、5.857 8、2.926 9、3.688 9 mm,相对误差分别为1.170 4%、3.0502%、1.432 6%、1.908 4%,绝对误差平均值分别为1.886 7、10.703 9、2.329 4、2.807 6 mm。研究表明:综合预测模型能够有效减小单一预测机制造成的同一性质误差累积,其预测精度明显优于其余3 种模型,对于大幅提升矿区地表沉陷的预测精度有一定的参考价值。 展开更多
关键词 开采沉陷 卡尔曼滤波 自回归综合移动平均模型 ELMAN神经网络 综合预测模型 BP神经网络
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基于模糊神经网络的人才甄选系统
10
作者 刘昕 王潇 《软科学》 CSSCI 北大核心 2019年第6期117-120,139共5页
对BP神经网络和模糊神经网络在人才甄选中的应用性进行了比较,解释了基于模糊神经网络的人才甄选系统的构建思路,同时结合案例分析,检验了基于模糊神经网络的人才甄选系统的有效性,并取得了较好的效果。最后,针对研究中存在的一些不足,... 对BP神经网络和模糊神经网络在人才甄选中的应用性进行了比较,解释了基于模糊神经网络的人才甄选系统的构建思路,同时结合案例分析,检验了基于模糊神经网络的人才甄选系统的有效性,并取得了较好的效果。最后,针对研究中存在的一些不足,对未来的研究方向和要点提出了建议。 展开更多
关键词 人才甄选 人才测评 BP神经网络 模糊神经网络
基于神经网络的准考证号码识别研究 预览
11
作者 邓立 张祺 张伟新 《工业控制计算机》 2019年第1期104-106,共3页
对卷积神经网络(CNN)以及BP神经网络进行了简单介绍,比较了在准考证号码识别的应用场合下,BP神经网络与卷积神经网络的识别准确率。针对准考证号码识别这一特定场景,对NMIST训练数据进行有针对性的数据增强,实验证明能有效提高识别准确... 对卷积神经网络(CNN)以及BP神经网络进行了简单介绍,比较了在准考证号码识别的应用场合下,BP神经网络与卷积神经网络的识别准确率。针对准考证号码识别这一特定场景,对NMIST训练数据进行有针对性的数据增强,实验证明能有效提高识别准确率。根据准考证号码识别的应用场景提出了两种图像预处理方法,并通过实验验证了该方法对识别准确率的提升效果。最后分析了两种网络模型的参数大小以及所需运算量。 展开更多
关键词 卷积神经网络 BP神经网络 准考证号识别 字符识别
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基于BP和GRNN神经网络的乳房运动轨迹预测 预览
12
作者 周捷 马秋瑞 +1 位作者 李健 林强强 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第2期117-122,共6页
用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹。结果表明,两种预测模型都可以较好地实现乳房运动轨迹的预测... 用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹。结果表明,两种预测模型都可以较好地实现乳房运动轨迹的预测。BP神经网络可以预测出乳房4个测量点的运动轨迹,但要求样本量必须足够大,且网络参数不好确定,乳房轨迹预测时所需时间较长,效率低;GRNN神经网络克服了BP神经网络的缺点,预测值更接近真实值,4个测量点预测值分别比BP神经网络高出5.95%,5.33%,6.37%,6.97%,可以较好地预测乳房运动轨迹,其预测值分别达到了真实均值的94.68%,93.87%,93.76%,94.79%。 展开更多
关键词 运动轨迹 乳房运动 GRNN神经网络 BP神经网络
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基于热图像特征提取的铝箔封口密封性检测方法 预览
13
作者 周益邦 李维军 张永江 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第3期551-556,共6页
针对铝箔封口温度场的分布特性进行研究,提出了一种基于RGB二次特征提取和降维算法模型,配合BP神经网络对热像图进行识别。针对该方法的缺点,并以此提出了利用Gabor小波提取图像纹理特征配合ELM极限学习机,对热像图样本进行分类识别的... 针对铝箔封口温度场的分布特性进行研究,提出了一种基于RGB二次特征提取和降维算法模型,配合BP神经网络对热像图进行识别。针对该方法的缺点,并以此提出了利用Gabor小波提取图像纹理特征配合ELM极限学习机,对热像图样本进行分类识别的铝箔密封性检测方法。对比两种方法在相同条件下的训练时间与检测精度。实验结果表明:基于Gabor小波和ELM神经网络的算法具有响应速度快、精度高、泛化性强等优势,可以较好的满足铝箔封口密封性检测的要求。 展开更多
关键词 密封性检测 特征提取 RGB三基色 BP神经网络 GABOR小波 ELM神经网络
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基于主成分分析和神经网络的马歇尔试验模型
14
作者 董仕豪 丁龙亭 +2 位作者 孙胜飞 刘梦梅 张文刚 《公路》 北大核心 2019年第6期220-226,共7页
为解决沥青混合料马歇尔试验存在的试验周期长、材料浪费等问题,文中基于主成分分析(PAC)、BP和RBF神经网络算法提出了一种沥青混合料马歇尔试验模型。首先,使用PCA对沥青混合料的合成级配参数和油石比进行变量降维,得到5个主成分;然后,... 为解决沥青混合料马歇尔试验存在的试验周期长、材料浪费等问题,文中基于主成分分析(PAC)、BP和RBF神经网络算法提出了一种沥青混合料马歇尔试验模型。首先,使用PCA对沥青混合料的合成级配参数和油石比进行变量降维,得到5个主成分;然后,将5个主成分作为神经网络模型的输入变量,稳定度和流值作为模型的输出变量,对模型进行训练;最后,将模型输出结果与实验室试验结果进行对比,验证模型的有效性。结果表明,BP神经网络对稳定度和流值输出的平均相对误差为5.19%和2.61%,RBF神经网络为4.95%和6.67%;BP和RBF神经网络运行时间分别为0.557s和0.962s。 展开更多
关键词 道路工程 马歇尔试验 主成分分析 BP神经网络 RBF神经网络
基于BP神经网络的医疗设备精准预防性维护 预览
15
作者 罗林聪 钱雷鸣 章莉 《医疗卫生装备》 CAS 2019年第7期78-80,85共4页
目的:针对当前医疗设备预防性维护(preventive maintenance,PM)中存在的问题,基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络实现医疗设备精准PM。方法:以医疗设备的运行数据、仪器使用率、工作时长、历史维护情况等作为输入数据,建立... 目的:针对当前医疗设备预防性维护(preventive maintenance,PM)中存在的问题,基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络实现医疗设备精准PM。方法:以医疗设备的运行数据、仪器使用率、工作时长、历史维护情况等作为输入数据,建立3层的BP神经网络,以BP神经网络经过训练得出的连接权值系数作为决策模型,预测医疗设备的维护期限、维护部件及维护项目。结果:可以预测出医疗设备的维护期限、维护部件及维护项目等,实现了医疗设备精准PM。结论:BP神经网络可以根据医疗设备运行参数及信息化平台上的数据学习决策,提高医疗设备PM的精准度,从而预防在诊断或治疗过程中因医疗设备故障带来的不良事件。 展开更多
关键词 神经网络 BP神经网络 医疗设备 精准预防性维护 医疗设备故障
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基于神经网络模型的紫外极光卵边界建模
16
作者 韩冰 连慧芳 胡泽骏 《中国科学:技术科学》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期531-542,共12页
极光卵的尺度大小和太阳风、磁层、电离层以及它们间的耦合过程有密切的联系,会随着空间和地磁环境的变化而变化.建立准确的极光卵边界预测模型对空间天气的预报以及了解日地关系具有重要意义.本文利用误差反向传播(back propagation, ... 极光卵的尺度大小和太阳风、磁层、电离层以及它们间的耦合过程有密切的联系,会随着空间和地磁环境的变化而变化.建立准确的极光卵边界预测模型对空间天气的预报以及了解日地关系具有重要意义.本文利用误差反向传播(back propagation, BP)神经网络和广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)两种神经网络模型对极光卵边界进行建模.结果显示GRNN的极光卵边界模型具有较高的准确性,赤道向边界预测平均绝对误差在0.77-1.20磁纬度(MLAT);极向边界预测平均绝对误差在0.83-1.39MLAT.基于GRNN的极光卵边界模型预测准确性分别在极向边界和赤道向边界的整个磁地方时(MLT)上比BP神经网络的极光卵边界模型平均提高了0.74和0.73 MLAT,比多元线性回归模型平均提高了0.82和0.82MLAT.而在模型的外推性方面,GRNN的极光卵边界模型的外推性优于BP神经网络的极光卵边界模型,与多元线性回归模型接近. 展开更多
关键词 极光卵边界建模 行星际环境 BP神经网络 广义回归神经网络
基于关键词学习的文本分类方法 预览
17
作者 王天时 张龙 +2 位作者 刘怀泉 刘丽 陈思琦 《山东师范大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期54-60,共7页
提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网络的混合网络中对文本分类进行学习.为提高文本分类效果,引入... 提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网络的混合网络中对文本分类进行学习.为提高文本分类效果,引入与BP神经网络同构的深度神经网络对BP神经网络的初始权值进行初始化.在多数据集上的实验表明,本文方法明显提高文本分类的准确率. 展开更多
关键词 抽取 词袋 特征矩阵 卷积神经网络 BP神经网络
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基于改进卷积神经网络的铁轨伤损图像识别 预览
18
作者 江白华 张亚 曾文文 《测控技术》 2019年第6期19-22,27共5页
铁轨探伤技术的可靠性关系到铁路运行的安全性。分析BP神经网络、卷积神经网络算法在图片识别中的优势,提出一种结合BP、卷积网络的新算法应用于铁轨伤损检测。改进算法利用卷积神经网络对铁轨样本进行特征提取,仅一次前向运算获得低维... 铁轨探伤技术的可靠性关系到铁路运行的安全性。分析BP神经网络、卷积神经网络算法在图片识别中的优势,提出一种结合BP、卷积网络的新算法应用于铁轨伤损检测。改进算法利用卷积神经网络对铁轨样本进行特征提取,仅一次前向运算获得低维度铁轨图,再由BP神经网络对低维度铁轨图特征进行分类训练与测试。实验结果表明,改进算法在已训练好的模型测试中得到较好的误差收敛曲线与较高的测试精度,与BP算法、卷积算法相比,该算法训练时间更少,对铁轨伤损图片识别效果更好,在铁轨伤损检测方面有较好的应用前景。 展开更多
关键词 铁轨探伤 特征提取 卷积神经网络 BP神经网络
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光伏串列信道噪声特性研究与建模 预览
19
作者 孙凤杰 赵晨凯 《中国电力》 CSCD 北大核心 2019年第6期147-153,共7页
为实现对每块光伏组件的工作状态进行监测,可运用以光伏组件串列为介质的载波通信技术实现,因此有必要掌握光伏串列的信道噪声特性。以某光伏电站实测的光伏串列信道噪声为对象,提出了一种粒子群优化BP神经网络的光伏串列信道噪声建模... 为实现对每块光伏组件的工作状态进行监测,可运用以光伏组件串列为介质的载波通信技术实现,因此有必要掌握光伏串列的信道噪声特性。以某光伏电站实测的光伏串列信道噪声为对象,提出了一种粒子群优化BP神经网络的光伏串列信道噪声建模方法。实验与仿真结果表明:粒子群优化BP神经网络模型的预测输出和测试原噪声在功率谱密度及时域波形上有着一致的变化趋势,证明了该模型的有效性。相比较于小波神经网络和遗传算法优化的BP神经网络,粒子群优化的BP神经网络的预测均方根误差更小、精度更高。 展开更多
关键词 光伏组件 噪声特性 BP神经网络 小波神经网络 粒子群算法 遗传算法
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基于Python语言的图像识别算法设计 预览
20
作者 陈倩 陈建敏 《江苏科技信息》 2019年第12期48-51,共4页
人工神经网络这一技术自近年发明以来,受到了国内外业界的广泛关注,各个领域的科学研究人员对其进行了深入的研究,也取得了较为丰富的成果,例如采用BP神经网络对图像质量进行智能评价等。通常的BP神经网络,其输入是纯数值型的,所以需要... 人工神经网络这一技术自近年发明以来,受到了国内外业界的广泛关注,各个领域的科学研究人员对其进行了深入的研究,也取得了较为丰富的成果,例如采用BP神经网络对图像质量进行智能评价等。通常的BP神经网络,其输入是纯数值型的,所以需要先对待识别图像作特征提取,文章提出了一种新的BP神经网络图像识别方法,将图像数据整体作为BP神经网络的输入,大大提高了识别效率。最后,文章采用Python语言对该方法进行了实现。结果表明,该方法成功率高,且抗干扰能力强。 展开更多
关键词 PYTHON 人工神经网络 BP神经网络 图像识别
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