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  1. 具有输入平移改正层的BP神经网络设计

  2. 人工神经网络不需要对所解决问题进行建模,能以任意精度逼近任一连续可微函数.广泛用于数据预测,模式识别,在测绘领域,可用于变形监测,GPS卫星定位,坐标转换,遥感图像分类. 本文设计了一种新型的BP神经网络模型并给出了训练算法,这种BP人工网络的输入层和第一隐藏层之间的权阵值具有连续性,实验表明,这种新型的BP人工神经网络在处理具有移位的信号时具有良好的表现. 文章内容主要是介绍了BP人工神经网络的基本概念,给出新型人工神经网的模型并推导了及其训练公式,最后给出并分析了实验 结果. ...展开收

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2007-08-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bluepan

  1. 基于神经网络的手写数字识别

  2. 票据手写数字识别方案 步骤一：建立票据模板 模板数据里面包括填写票据金额的位置 步骤二：确定票据方向（0度 或者 180度） 通过hough算法确定票据中间的虚线，从而确定票据的方向，这步已实现 步骤三：定位 根据票据模板以及票据方向确定出手写数字的位置，也就是填写票据金额的位置，然后定位出填写每个数字的大概位置 步骤四：识别 在定位完成之后，在确定出的位置实现对每个手写数字的识别 这一步具体怎么作，还需要下一步的探索。前面三个步骤的实现不难，可以放在一边，先对具体位置的手写数字识别进行研究。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-20
    • 文件大小：1008640
    • 提供者：newbikiki

  1. 基于MATLAB的BP神经网络的人脸朝向识别

  2. 基于MATLAB神经网络的人脸朝向识别，本程序包含两种方案，一种是特征提取算法，一种是人眼定位算法。本程序已附属数据库图片，只需把程序中的路径改一下就可以。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：xixixixixi0

  1. 基于BP神经网络算法的室内声源定位.zip

  2. 这个程序是本人写的一个基于BP神经网络算法解决室内声源定位问题模拟程序，程序的原理在我的一篇博客当中有详细叙述，博客的链接为https://blog.csdn.net/ahhhhhh520/article/details/106126759

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：ahhhhhh520

  1. 神经网络相结合的面部特征点定位+C-Canny算法和改进单层.pdf

  2. 神经网络相结合的面部特征点定位+C-Canny算法和改进单层.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于动态云—量子神经网络群的配电网实时故障定位方法

  2. 针对传统的配电网故障定位方法在配电网故障信号微弱时存在的故障数据交叉现象严重、实时性较差等问题,提出了一种基于动态云-量子神经网络群的配电网实时故障定位方法;构建了用于配电网故障定位的动态云-量子神经网络群结构模型,提出一种动态云-量子神经网络群改进算法,并给出了基于该算法的配电网实时故障定位步骤;在Matlab软件中采用该方法对某10kV配电网进行故障定位仿真研究,结果表明该方法能够实时、有效地实现故障信号微弱情况下的配电网故障定位,测试精度为97.39%,训练时间为0.001 6s。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：627712
    • 提供者：weixin_38748207

  1. 基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究_林坤.pdf

  2. 在手掌静脉图像采集的过程中易受手掌摆放姿势、光源条件等外界因素的影响,造成识别准确度欠佳。为了提高手掌静脉图像识别的精准度和鲁棒性,提出一种基于改进AlexNet深度卷积神经网络的手掌静脉识别方法。该方法首先通过图像分割、指根关键点定位、感兴趣区域图像提取等三个阶段对采集的手掌静脉图像进行预处理;其次,针对人体手掌静脉识别的应用场景,通过适当调整经典的AlexNet卷积神经网络的结构并对卷积层的输出进行批标准化操作,同时,将深度学习理论中的注意力机制应用到该网络中,进而优化AlexNet神经网络

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：olivia_ye

  1. 基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法

  2. 提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题,选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性,易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态指纹数据库信息的匹配误差问题,将信标节点作为参考点的校准节点,以更好地反映参考点随环境变化的情况,避免增加额外的校准节点;在不增加硬件成本的同时,通过动态补偿法实时修正目标节点指纹数据,解决了指纹匹配定位模型自适应差的问题。匹配定位阶段采用PSO优化BP神经网络权值,以加速B

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38679839

  1. 基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法

  2. 针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题，提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络（SAPSO-BP）的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，以加快训练收敛速度，使之到达全局最优；通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示（RSSI）值，采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准，以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响；最后利用SAPSO-BP神经网络估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：800768
    • 提供者：weixin_38595356

  1. 基于改进BP神经网络的井下无线定位算法研究

  2. 针对煤矿井下作业人员安全,提出一种无线定位算法。利用无线网络,采集采样点接收到各个AP的MAC地址和信号强度RSSI,与采样点坐标位置组成训练集;用训练集对加入动量项的BP神经网络进行离线训练,训练完成后,待测点接收到MAC和RSSI信息带到训练过的BP神经网络进行定位。实验结果显示,该定位算法提高了收敛速度和定位精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：144384
    • 提供者：weixin_38667581

  1. 基于神经网络的车牌字符识别技术.doc

  2. 课程设计： 车牌字符识别主要完成车牌定位、字符分割以及字符识别三个项目。每个项目都有许多不同的算法来解决，综合考虑到时间和实验要求，这里，车牌的定位我选取基于边缘检测和基于形态学的综合方法来实现，字符分割选取基于投影特征的方法来实现，而字符识别选取基于神经网络的分类方法来实现。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-06-29
    • 文件大小：993280
    • 提供者：evolmeng

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：274432
    • 提供者：suiyu_eran

  1. K-NN位置检测技术在卡尔曼滤波和人工神经网络中的应用

  2. RFID技术是确定对象位置的重要技术之一。 相对于RSSI振幅的校准曲线计算距离。 这项研究的目的是确定室内环境中移动物体的2D位置。 这项工作的重要性在于表明，与传统的KNN方法相比，使用人工神经网络加卡尔曼滤波进行定位更为准确。 建立室内无线传感网络，该网络具有战略性地定位的RFID发射器节点和带有RFID接收器节点的移动对象。 生成指纹图并部署K最近邻算法（KNN）以计算对象位置。 部署指纹坐标和在这些坐标处接收到的RSS值以建立人工神经网络（ANN）。 该网络用于通过使用在这些位置接收的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：949248
    • 提供者：weixin_38735804

  1. RBF与加权质心相结合的室内无线定位算法

  2. 针对传播路径损耗模型的参数,极易受室内障碍物等环境因素影响,导致定位精度低的问题.利用RBF(径向基函数)神经网络算法替代损耗模型,拟合RSSI(接收信号强度)值与距离的关系.采集室内RSSI值和其对应的距离值的实测数据,利用实测数据训练RBF神经网络,建立RSSI-距离拟合模型;利用拟合模型将经过处理的RSSI值转换为距离值,并将距离值按从小到大排序;取前3个离定位节点较近的固定节点的信息,进行加权质心定位计算.研究结果表明:RBF算法的定位精度比路径传播损耗模型算法提高了34.5%,且略高于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38699593

  1. 基于BP神经网络的逆变器开路故障诊断方法

  2. 为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法。使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号特征。根据故障特征和诊断目标,建立三层神经网络故障模型,确定神经元数目和传输函数。将故障特征信号作为BP神经网络的输入,通过Levenberg Marquardt算法实现对神经网络的训练,用训练后的神经网络模型实现对变频器逆变电路的故障诊断。结果表明:直接波形采样实现简单;可实现1只或2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38597889

  1. 基于神经网络的井下无线传感器网络节点定位技术研究

  2. 无线传感器网络在井下的应用提高了煤矿生产自动化和安全性。由于井下的空间、环境等条件的限制,为了能进一步提高对井下人员和设备的准确定位,即对无线传感器网络中节点的准确定位。现提出在CC2430上采用实现简单的RSSI定位方法,并结合神经网络优化的节点定位算法。通过MATLAB实验仿真结果表明,此方法提高了井下无线传感器网络节点定位的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：478208
    • 提供者：weixin_38683195

  1. 神经网络技术在计算机通信中的应用

  2. 文章结合车牌识别定位系统,并通过对基于神经网络的车牌识别定位系统的分析,对神经网络技术以及其相关分类方法、工作流程等进行了计算机通信的应用解析。此外,对于遗传算法也进行了相关的探讨,并进行了遗传算法与神经网络技术的结合。综合分析后进行了其在计算机通信中的应用分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663608

  1. 基于遗传算法优化小波神经网络的井下电缆故障测距方法

  2. 针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离情况的仿真结果表明,基于遗传算法优化的小波神经网络能实现准确故障测距,且较之基于BP算法小波神经网络的测距方法,其在测距精度和收敛时间方面表现更优。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38685793

  1. 基于粒子群优化神经网络的无线定位算法

  2. 对于传统的对移动台的定位，提出了一种基于粒子群（PSO）优化神经网络的算法。这一PSO-BP算法首先利用PSO对神经网络传统的目标函数及参数进行优化，再利用改进后的BP神经网络对非视距误差（NLOS）进行修正，最后利用算法LS进行移动台的定位。仿真结果表明，该基于PSO的神经网络定位算法寻优效果稳定，预测误差小，具有可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38693967

  1. BP神经网络定位算法.m

  2. 作为最常见的人工神经网络的模型，BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，具有信号向前向传播、误差向反方向传播等特点。 BP神经网络由输入层,隐含层、输出层组成，这里隐含层数可以是多个，输入层神经元数和输入数据的维数一样，输出层神经元数与需要拟合的数据数量相同，并且隐含层神经元数和隐含层的层数需要由设计人员自己设定。BP神经网络过程被分成两个阶段： 1.信号从输入层通过隐含层，最后达到输出层，这一过程被称为信号的前向传播； 2.误差分别从输出层传递到隐藏层、又从隐藏层传递到输入层，在这一过程中，隐藏

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：2048
    • 提供者：m0_48348007
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