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基于2DPCA和EBFNN的指纹识别方法 被引量：5
1
作者 罗菁 林树忠 +1 位作者 詹湘琳 倪建云 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1773-1780,共8页
结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和椭球基函数(EBF)特点,提出了一种基于WT、2DPCA和EBF神经网络指纹识别方法。利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,获得原始图像的基本特征。再通过2D... 结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和椭球基函数(EBF)特点,提出了一种基于WT、2DPCA和EBF神经网络指纹识别方法。利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,获得原始图像的基本特征。再通过2DPCA算法对该图像进行降维,获取降维特征;最后结合椭球基函数神经网络(EBFNN)完成指纹识别。本算法将2DPCA优化的特征提取与EBFNN的自适应性相结合,在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上做了测试,总的正确识别率可达91.4%,具有一定的实用价值。与WT-PNN算法和WT-2DPCA-RBF算法进行比较,结果表明,本文提出的算法在平移、旋转及光照变化的指纹数据库上的识别效果优于WT-PNN算法和WT-2DPCA-RBF算法。 展开更多
关键词 指纹识别 二维主元分析 椭球基函数 小波变换
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轴流压气机进气蜗壳的造型优化设计
2
作者 张振华 於可心 +2 位作者 曹方方 楚武利 董杰忠 《内燃机工程》 北大核心 2025年第3期88-97,共10页
基于Isight优化平台搭建了针对轴流压气机进气蜗壳的气动优化系统,该系统包括参数化建模、网格划分、数值模拟计算及后处理等过程。对进气蜗壳参数化后,采用最优拉丁超立方抽样获得空间上均匀分布的样本点,以总压损失系数和出口面速度... 基于Isight优化平台搭建了针对轴流压气机进气蜗壳的气动优化系统,该系统包括参数化建模、网格划分、数值模拟计算及后处理等过程。对进气蜗壳参数化后,采用最优拉丁超立方抽样获得空间上均匀分布的样本点,以总压损失系数和出口面速度不均匀度为目标函数,通过数值计算求出各样本点的目标函数值,建立椭圆基函数(elliptic basis function,EBF)神经网络代理模型,再使用第二代带精英策略的非支配排序的遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)寻求目标函数的最优化。在Pareto前沿上选取三个优化结果M1、M2和M3并与原始模型比较,计算结果表明:M1、M2和M3的总压损失减小,出口速度不均匀度降低,二次流得到遏制。优化造型耦合导流器后,蜗壳的总压损失进一步减小,出口流场更加均匀,蜗壳气动性能得到进一步提升。 展开更多
关键词 进气蜗壳 二次流损失 椭圆基函数 神经网络 多目标优化 导流器
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椭球径向基模型及其遥感分类方法研究 被引量：2
3
作者 骆剑承 明冬萍 +2 位作者 沈占锋 陈秋晓 郑江 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第1期8-12,共5页
椭球径向基函数神经网络 ( EBF)是在径向基函数 ( RBF)映射理论基础上的改进。在保留 RBF三层网络结构基础上 ,EBF采用了 EM算法来估计特征空间的混合密度分布参数 ,用椭球体集合来分解混合密度分布 ,从而构造了神经网络的中间层基函数... 椭球径向基函数神经网络 ( EBF)是在径向基函数 ( RBF)映射理论基础上的改进。在保留 RBF三层网络结构基础上 ,EBF采用了 EM算法来估计特征空间的混合密度分布参数 ,用椭球体集合来分解混合密度分布 ,从而构造了神经网络的中间层基函数的状态。由于在遥感数据的特征空间中通常表现为混合密度分布 ,EBF模型能够充分利用 EM算法获得的最大似然参数估计得到更合理的特征空间的密度分解模型 ,从而使得 EBF模型能够在保留了 RBF非线性复杂映射能力的同时 ,获得更合理的分类结果。本文提出了基于 EBF的遥感分类方法 ,试验结果表明 EBF方法比 RBF方法训练速度更快、网络连接更简单。 展开更多
关键词 RBF 特征空间 遥感分类 EM算法 网络连接 径向基函数神经网络 分解模型 基模 最大似然 三层网络结构
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轴对称Poisson方程的Trefftz有限元解法 被引量：5
4
作者 刘博 王克用 王明红 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2015年第2期140-148,共9页
将径向基函数应用到一类轴对称Poisson方程的数值求解中,提出了一种Trefftz有限元计算格式.非0右端项将问题的特解引入Trefftz单元域内场,致使单元刚度方程涉及区域积分.利用径向基函数对特解近似处理,可消除区域积分,从而保持Trefftz... 将径向基函数应用到一类轴对称Poisson方程的数值求解中,提出了一种Trefftz有限元计算格式.非0右端项将问题的特解引入Trefftz单元域内场,致使单元刚度方程涉及区域积分.利用径向基函数对特解近似处理,可消除区域积分,从而保持Trefftz有限元法只含边界积分的优势.为获得特解,选取求解域内所有单元的节点和形心作为基本插值点,而在求解域之外构造一个虚拟边界,在其上布置一定数目的虚拟点作为额外插值点.数值算例验证了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 轴对称Poisson方程 Trefftz有限元法 径向基函数 完全椭圆积分
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椭球基函数神经网络的指纹识别方法 被引量：2
5
作者 罗菁 林树忠 詹湘琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期219-222,共4页
椭球基函数(Ellipsoidal Basis Function,EBF)使网络划分输入空间成为封闭有界的局部作用的空间,与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的高斯函数相比,它对空间的划分更明确。因此,它的模式识别能力将有所提高。提出了一种... 椭球基函数(Ellipsoidal Basis Function,EBF)使网络划分输入空间成为封闭有界的局部作用的空间,与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的高斯函数相比,它对空间的划分更明确。因此,它的模式识别能力将有所提高。提出了一种基于EBF神经网络的指纹识别方法。首先,利用小波变换(Wavelet Transform,WT)直接从二值化指纹图像中提取细节特征,简化了复杂的预处理步骤,极大地减少了计算量,提高了识别的速度。同时利用EBF神经网络进行分类识别,有效提高了识别精度。该算法在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试。并与文献[9]中的WT-RBF算法进行比较。实验结果表明,提出的算法获取了较高的识别率,并且缩短了识别时间。 展开更多
关键词 指纹识别 椭球基函数 神经网络川 波变换(WT)
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弹塑性扭转问题具多项式基的径向点插值无网格法 被引量：5
6
作者 丁睿 姚林泉 张伟 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期312-315,共4页
对于弹塑性扭转问题描述的椭圆变分不等式,采用具多项式基的径向点插值法无网格方法与Uzawa方法耦合,得到了带松弛因子的离散迭代算法,并给出了数值算例,分析了参数对结果的影响。通过与有限元法比较,表明该方法是求解弹塑性扭转问题的... 对于弹塑性扭转问题描述的椭圆变分不等式,采用具多项式基的径向点插值法无网格方法与Uzawa方法耦合,得到了带松弛因子的离散迭代算法,并给出了数值算例,分析了参数对结果的影响。通过与有限元法比较,表明该方法是求解弹塑性扭转问题的有效的方法之一。 展开更多
关键词 弹塑性扭转问题 无网格 椭圆变分不等式 径向基函数 UZAWA算法
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用于字符识别的椭圆基函数概率神经网络 被引量：1
7
作者 张军 戚飞虎 叶芗芸 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1998年第2期91-97,共7页
提出了一种适合在有噪声条件下进行字符识别的椭圆基函数概率神经网络ＥＢＰＮＮ（ＥｌｉｐｔｉｃＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎＰｒｏｂａｂｌｉｌｓｔｉｃＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型，该模型选用由字符统计特征提取的具有选择注... 提出了一种适合在有噪声条件下进行字符识别的椭圆基函数概率神经网络ＥＢＰＮＮ（ＥｌｉｐｔｉｃＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎＰｒｏｂａｂｌｉｌｓｔｉｃＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型，该模型选用由字符统计特征提取的具有选择注意特性的参数作为概率神经网络的椭圆基函数系数．ＥＢＰＮＮ模型在货车编号自动识别系统中获得了良好的应用，整个系统的字符识别率达到９６％以上，编号识别率达到９０％以上，实验结果表明该模型的识别性能较常用的其它神经网络要好，且特别适用于有噪声的情况． 展开更多
关键词 概率神经网络 椭圆基函数 字符识别 EBPNN
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分级在线自组织学习的GD-FNN算法研究
8
作者 左军 周灵 孙亚民 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期26-29,35,共5页
提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制... 提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性,可以作为建模工具,也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε-完备性,同时提出了一种新颖的在线参数分配机制,从而缓解了初始化的随机选择,且与输入变量不同值域没有关系,因而更容易构造一个较好性能的模糊系统。开发了仿真程序,对具体案例进行仿真,取得了较为理想的结果。 展开更多
关键词 广义动态模糊神经网络 动态模糊神经网络 径向基函数 椭圆基函数
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基于有效神经元的自组织模糊神经网络算法 被引量：2
9
作者 高培 赵鑫 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期50-56,共7页
针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题,提出了一种改进的自组织模糊神经网络(SOFNN)学习算法。以保存椭球基函数(EBF)层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改,删除和增加,进而得到网络的有效神经元,并减少样本训练... 针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题,提出了一种改进的自组织模糊神经网络(SOFNN)学习算法。以保存椭球基函数(EBF)层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改,删除和增加,进而得到网络的有效神经元,并减少样本训练的时间。用最小二乘法(RLSE)估计参数,用梯度下降法修改参数,保证网络收敛。与其他的模糊神经网络相比,在精确度、结构复杂性和抗干扰性方面的优越性,在真实数据集上得到了有效的验证。 展开更多
关键词 模糊神经网络 自组织 预测模型 椭球基函数(ebf)
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椭圆特征值问题的局部径向基函数差分法
10
作者 张毅 冯新龙 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期631-641,共11页
本文介绍椭圆特征值问题的局部径向基函数差分法.这种方法的主要思想是人为选取各插值节点所对应的影响区域,只考虑影响区域内插值点对该插值节点的影响,忽略影响区域外插值点的影响.这种局部化方法在损失一定计算精度的同时离散得到稀... 本文介绍椭圆特征值问题的局部径向基函数差分法.这种方法的主要思想是人为选取各插值节点所对应的影响区域,只考虑影响区域内插值点对该插值节点的影响,忽略影响区域外插值点的影响.这种局部化方法在损失一定计算精度的同时离散得到稀疏矩阵,从而使算法能应用于计算大规模插值节点科学计算.通过数值实验,研究了节点分部,插值点数以及形状参数对该特征值问题计算结果的影响,并选用三种径向基函数进行计算比较.数值结果和解析解非常吻合. 展开更多
关键词 椭圆特征值问题 径向基函数 径向基函数差分法 形状参数
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