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本文在把BP神经网络算法应用于图像复原问题基础上,引入遗传算法对BP网络训练和调整,给出具体的GABP算法方案设计及具体实现步骤,并将改进后的算法应用于图像复原仿真,验证了混合算法相较传统BP网络在收敛速度及均方误差值方面的优越性能。 相似文献
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对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。 相似文献
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基于反向传播算法的多层前馈网络(简称BP神经网络)在图像处理方面应用较为广泛。目前,身份证号码识别技术在图像识别领域迅猛发展,为提高识别身份证号码的速度及准确性,本文研究一种基于BP神经网络的身份证号码识别系统。首先,将身份证图像进行预处理,接着利用MATLAB对身份证号码进行定位以及分割,然后利用BP神经网络,通过调用MATLAB神经网络工具箱,设置相关参数对身份证号码进行训练、匹配数据库中的数字,最后识别并输出身份证号码。实验结果表明,基于BP神经网络的身份证号码识别正确率为95%,该系统具有较高的准确率以及鲁棒性。 相似文献
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将图像的像素特征与矩特征结合,构建了神经网络分类器,利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。将图像二值化,并归一化为16＊16大小,提取了其每个像素点的0、1特征共16＊16—256维,图像的网格特征13维,及Hu矩特征7维,一共276维特征。建立了BP神经网络分类器,分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练,得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短,收敛快的结论。建立了PNN神经网络分类器,与BP神经网络分类器性能进行比较,实验结果表明,PNN神经网络分类器性能更好。 相似文献
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随着中国信用卡市场的急速发展,信用卡消费行为的风险评估已成为业界研究的一个重要方向.目前风险预测的研究常采用单一的BP神经网络算法,但该算法存在一些固有缺点,如易陷入局部极小点、收敛速度较慢等,这些缺点会影响风险预测的效果.针对单一BP神经网络算法的不足,提出了一种将BP神经网络算法与遗传算法相结合的混合算法,它以BP神经网络作为基础,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,并通过数据集的实验证明该混合算法要优于单一BP神经网络算法,可以有效提高信用卡消费行为风险评估中的检测率和准确率. 相似文献
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研究了支持向量机与自组织神经网络的原理,利用支持向量机的小样本学习与推广能力强的特点,结合自组织神经网络良好的学习能力与收敛速度,实现了对支持向量机算法的改进.利用Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合对改进算法进行测试,并将实验结果与BP神经网络进行了比较,结果表明,改进的算法在检测精度与训练时间方面均优于BP神经网络. 相似文献
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基于改进神经网络的图像生物特征识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。 相似文献
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针对传统的遗传算法收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法并将其应用在学生成绩预测中.所采用的遗传算法改进策略包括:(1)采用实数进行编码;(2)建立个体适应值函数进行个体评价;(3)使用新的选种策略;(4)改进了杂交过程;(5)修改了入选概率小于变异概率的个体变异策略;(6)优化了算法结束条件.本文将BP神经网络和改进的遗传算法相结合构造学生成绩预测模型.实验结果表明,在误差的收敛速度以及成绩预测的准确性方面,本文提出的模型都获得了令人满意的性能. 相似文献
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介绍了BP神经网络的基本原理,指出了BP算法收敛速度慢、易陷入局部及小值等缺陷,在标准BP算法的基础上引入了几种优化BP算法的方法.针对模式识别应用领域,通过实例,运用Matlab编程对各种较好的网络学习算法的性能进行比较,给出了一个三层BP网络识别含噪声的字母的实例.实验结果表明,改进的BP算法有效地提高了BP算法的收敛速度. 相似文献
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BP神经网络被广泛应用于模式识别、信号处理和自动控制等领域,其广泛性是由于它能实现任何连续映射,但由于BP网络训练所固有的复杂性,目前尚没有任何一种完全的算法能适用于任何BP网络的训练。本文介绍了MATLAB神经网络工具箱中各种训练算法的特点及其函数的参数形式,并对它们的收敛速度和内存消耗情况进行了比较,说明了其各自适用的网络。 相似文献
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预研项目的中止决策是我国军队预研管理工作中的薄弱环节。提出了一种遗传算法和BP算法相结合的改进神经网络模型,利用这种方法进行预研项目的中止决策,可以使网络收敛速度加快和避免局部极小。以收集到的样本为例,对该方法进行实证研究,证明了该方法的有效性。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
近年来环保部门越来越重视空气污染整治,秸秆焚烧不但产生大量烟雾而且会造成资源浪费,严重污染空气。文中以河南地区秸秆焚烧造成空气污染为研究方向,提出基于有雾图像物理模型的BP神经网络空气污染区域图像识别算法。首先,通过计算入射光衰减项和大气光增强项构建有雾图像的物理模型,利用该模型了解焚烧后有雾污染区域的形成条件,再根据暗原色先验原理对采集图像进行膨胀操作等处理,判断图像是否有雾并对有雾图像建立图像库;其次,以有雾图像库为基础,对焚烧区域中的火焰图像进行特征提取,在考虑干扰因素前提下将目标区域的多个特征参数作为输入神经网络的样本数据,经过神经网络结构训练、学习,预测秸秆焚烧空气污染区域,最终完成对该区域图像的识别过程。实验证明,利用文中BP神经网络图像识别算法实现了对空气污染区域的图像识别。 相似文献
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标准BP算法主要根据训练样本确定神经网络的权值,由于BP算法采用沿梯度下降的搜索算法,因而其结果对初始权值非常敏感,收敛速度慢,易陷入局部极小。结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力,收敛速度快等特性优化神经网络的权值和阈值。分类实验结果表明,该算法比标准BP算法收敛速度快,分类正确率高。 相似文献
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指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。 相似文献