基于谱回归特征降维与后向传播神经网络的识别方法研究 被引量：10

1

作者 邬战军 牛敏 +4 位作者 许冰 牛燕雄 耿天琪 张帆 满达 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期978-984,共7页

采用后向传播(BP)神经网络对空间目标进行识别时,高维的输入特征导致网络结构复杂,识别性能降低。针对上述难点,该文提出一种基于谱回归(SR)特征降维与BP神经网络的识别方法。该方法首先对空间目标进行HOG特征提取,然后将提取的高维HOG... 采用后向传播(BP)神经网络对空间目标进行识别时,高维的输入特征导致网络结构复杂,识别性能降低。针对上述难点,该文提出一种基于谱回归(SR)特征降维与BP神经网络的识别方法。该方法首先对空间目标进行HOG特征提取,然后将提取的高维HOG特征进行SR降维,最后把降维后的数据通过BP分类器进行训练识别。实验结果表明:该方法的降维和识别特性优于传统降维方法 PCA,KPAC,LPP,KLPP等,能够兼顾实时性和准确性,提高了识别性能。 展开更多

关键词 目标识别 后向传播神经网络 谱回归 特征降维

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基于GHz电化学阻抗谱的后向传播(BP)神经网络识别细胞溶液浓度方法研究

2

作者 张安 陶阿龙 +5 位作者 冉启航 刘夏移 王志龙 孙博 姚佳烽 赵桐 《生物化学与生物物理进展》 北大核心 2025年第5期1302-1312,共11页

目的GHz电化学阻抗谱(GHz electrochemical impedance spectroscopy,GHz-EIS)虽然可以实现对细胞溶液的快速、无标记检测,但在复杂样本的GHz电阻抗数据解析方面仍然面临诸多挑战,限制了该技术在细胞研究中的有效应用。为此,本研究提出... 目的GHz电化学阻抗谱(GHz electrochemical impedance spectroscopy,GHz-EIS)虽然可以实现对细胞溶液的快速、无标记检测,但在复杂样本的GHz电阻抗数据解析方面仍然面临诸多挑战,限制了该技术在细胞研究中的有效应用。为此,本研究提出了一种融合GHz电化学阻抗谱与深度学习算法的方法,旨在提升对细胞溶液浓度的精准识别与量化能力,从而为GHz电化学阻抗谱数据的解析提供一种高效且准确的全新解决方案。方法首先通过GHz-EIS细胞溶液介电特性提取方法,从实验得到的细胞溶液电化学阻抗谱(EIS)中获取不同浓度细胞溶液的介电特性数据,构建包含浓度标签的数据集,随后设计具有Relu、Lrelu等特定激活函数的后向传播(BP)神经网络模型,通过数据训练实现对细胞溶液介电特性的智能提取与分析,从而实现细胞溶液体积分数的精准识别。结果通过与传统的离心法结果对照,可以观察到细胞悬浊液的浓度识别值与离心法所得结果十分接近,细胞悬浊液浓度识别值的相对误差均小于5%。对于高浓度的样本,误差相对更小,表明本文提出的细胞悬浊液浓度自动识别方法可以准确快速地计算未知样本细胞悬浊液的浓度。结论结合GHz-EIS和BP神经网络算法可以实现对未知样本细胞悬浊液的浓度细胞浓度的准确高效识别,为构建便捷的在线细胞分析平台奠定了基础,展示出重要的应用前景。 展开更多

关键词 GHz电化学阻抗谱 后向传播神经网络 介电特性 细胞浓度

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基于改进型神经网络的植物病虫害预警模型的构建 被引量：13

3

作者 曹志勇 邱靖 +1 位作者 曹志娟 杨毅 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第1期538-540,共3页

通过对植物病虫害预警模型相关原理和方法的研究,并结合粒子群算法对后向传播神经网络进行参数优选,构建了基于粒子群和神经网络混合算法的植物病虫害组合预警模型。测试结果表明预警模型的构建有效且可行,为构建有效的预警平台应用提... 通过对植物病虫害预警模型相关原理和方法的研究,并结合粒子群算法对后向传播神经网络进行参数优选,构建了基于粒子群和神经网络混合算法的植物病虫害组合预警模型。测试结果表明预警模型的构建有效且可行,为构建有效的预警平台应用提供了可行的模型结构。 展开更多

关键词 后向传播神经网络 粒子群算法 植物病虫害 预警模型

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基于神经网络的武器声控系统的实现

4

作者 马龙华 郝燕玲 +1 位作者 臧义华 刘利强 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期218-223,共6页

文中介绍了利用神经网络进行实际系统设计的要点和实际中遇到的问题,由于语音信号的时域时变和频域漂移干扰神经网络,系统采用了降采样、频域归一化技术、倒谱域信号移位技术进行补偿。武器声控控制系统采用了VxWorks嵌入式实时操作系统... 文中介绍了利用神经网络进行实际系统设计的要点和实际中遇到的问题,由于语音信号的时域时变和频域漂移干扰神经网络,系统采用了降采样、频域归一化技术、倒谱域信号移位技术进行补偿。武器声控控制系统采用了VxWorks嵌入式实时操作系统,保证了对命令的及时响应。基于神经网络的武器声控控制系统能够大大地减轻武器操作的复杂程度,降低误操作率,并极大地提高作战效率。 展开更多

关键词 声控控制 端点检测 后向传播神经网络 嵌入式实时操作系统

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利用BP神经网络预测蛋白质三级结构

5

作者 蔡娜娜 陈月辉 李伟 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期331-333,共3页

在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou... 在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou提出的蛋白质数据集;实验数据采用全交叉验证(Jackknife)。结果表明:此法能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。 展开更多

关键词 后向传播神经网络 伪氨基酸组成 全面交叉验证

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利用人工智能神经网络预测广州市PM_(2.5)日浓度 被引量：9

6

作者 李泽群 韦骏 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期645-652,共8页

利用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)、后向传播神经网络(BP)以及长短期记忆神经网络(LSTM),对广州市2015—2019年的PM_(2.5)浓度数据进行训练和预报,研究集合经验模态(EEMD)分解和时间分辨率对不同模型预报准确性的影响。结果表明,E... 利用差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)、后向传播神经网络(BP)以及长短期记忆神经网络(LSTM),对广州市2015—2019年的PM_(2.5)浓度数据进行训练和预报,研究集合经验模态(EEMD)分解和时间分辨率对不同模型预报准确性的影响。结果表明,EEMD分解可以显著地提升低频分量的预报效果;提高输入数据的时间分辨率可以提升预报效果,尤其在ARIMA自回归模型预报中较为明显,用神经网络进行预报时需要考虑输入数据量增加带来模型复杂度增加的问题。由于模型使用前一天(t−1)的PM_(2.5)作为输入数据,即只能预报t+1天的PM_(2.5)值。为增加模型的预报时效,采用滚动预报的方式对模型进行优化,能够显著地提升预报时效,实现对t+n天的连续预报,且预报误差与后报结果相当。将时间精度为6 h的数据作为输入,用ARIMA模型进行预报的效果最好,最小MAE值为6.478。 展开更多

关键词 广州市 PM_(2.5) 整合移动平均自回归模型(ARIMA) 后向传播神经网络(BP) 长短期记忆神经网络(LSTM) 集合经验模态分解(EEMD)

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原油价格改进型神经网络预测方法 被引量：8

7

作者 李成 周恒 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第8期67-69,共3页

为了提高基于神经网络的国际原油价格预测性能,文章提出一种改进型变参数神经网络原油价格预测方法。该方法利用经验模式分解(EMD)对原油价格序列进行分解得到多个内蕴模式(IMF),对于每个IMF进行变参数的前向神经网络训练,将每个IMF下... 为了提高基于神经网络的国际原油价格预测性能,文章提出一种改进型变参数神经网络原油价格预测方法。该方法利用经验模式分解(EMD)对原油价格序列进行分解得到多个内蕴模式(IMF),对于每个IMF进行变参数的前向神经网络训练,将每个IMF下预测的结果进行综合,从而得到预测的原油价格。实证结果表明,相比已有的基于EMD和神经网络的预测方法,本方法的预测效果有一定的改善。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 基于误差后向传播的前向神经网络(FNN) 原油价格预测

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基于神经网络的玻璃缺陷声学检测方法 被引量：5

8

作者 张涛 高新意 +1 位作者 唐伟 丁碧云 《声学技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期488-495,共8页

描述了一种通过声学信号检测玻璃制品缺陷的方法。在实现步骤上,首先采集了不同缺陷类型的玻璃瓶敲击声,然后经过频谱变换及小波包变换,将敲击信号映射至不同的变换域中,并在每个变换域中提取信号的特征,从而将样本的缺陷信息对应为统... 描述了一种通过声学信号检测玻璃制品缺陷的方法。在实现步骤上,首先采集了不同缺陷类型的玻璃瓶敲击声,然后经过频谱变换及小波包变换,将敲击信号映射至不同的变换域中,并在每个变换域中提取信号的特征,从而将样本的缺陷信息对应为统计特征和物理特征,并采用基于互信息量的特征选择算法对特征空间进行降维;降维后的特征子集作为后向传播神经网络的输入参数,再由该神经网络实现对玻璃缺陷的自动化检测。结果表明,在已有实验样本数据下,该缺陷检测算法能准确高效地检测出存在缺陷的样本,识别结果的F-值稳定在95%左右。 展开更多

关键词 缺陷检测 后向传播神经网络 特征提取 声学特征量 特征选择

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联合匹配场和神经网络的声速时间场构建方法 被引量：4

9

作者 李林洋 徐天河 +3 位作者 王君婷 黄威 高凡 舒建旭 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2044-2053,共10页

局域声速场变化严重影响了海洋声学定位与导航的精度,构建高精度、高分辨率的声速时间场尤为重要。针对局域声速场参考样本不足导致声速场构建精度较低的问题,本文依据匹配场和神经网络理论,建立了联合匹配场和神经网络的声速时间场构... 局域声速场变化严重影响了海洋声学定位与导航的精度,构建高精度、高分辨率的声速时间场尤为重要。针对局域声速场参考样本不足导致声速场构建精度较低的问题,本文依据匹配场和神经网络理论,建立了联合匹配场和神经网络的声速时间场构建方法。利用通信数据和全水深声速剖面数据,采用匹配场处理进行声速剖面仿真,其次通过后向传播神经网络拟合经验正交函数分解重构系数构建声速剖面,并与实测抛弃式温盐深剖面仪数据进行对比。结果表明:与平均声速剖面的1.079 m/s相比,考虑匹配场仿真声速剖面的联合匹配场和神经网络的声速时间场构建方法的均方根误差为0.665 m/s,提高了38.4%。因此,该算法可以提高复杂海洋环境中声速时间场的构造精度。 展开更多

关键词 声速时间场构建 匹配场处理 后向传播神经网络 声速剖面反演 经验正交函数分解 启发式算法 射线声学理论 第一模态系数

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基于Dropout法优化的BP神经网络地铁列车塞拉门故障检测 被引量：2

10

作者 郭井宽 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第12期39-45,51,共8页

对正常、下挡销故障、压轮故障3种状态下的地铁列车塞拉门电机电流进行了时域分析,发现预处理后的3种状态电机电流在时域分布上有明显差异。在此基础上,提取3种状态下的电机电流并筛选合适的时域特征参数,将之与BP(后向传播)神经网络相... 对正常、下挡销故障、压轮故障3种状态下的地铁列车塞拉门电机电流进行了时域分析,发现预处理后的3种状态电机电流在时域分布上有明显差异。在此基础上,提取3种状态下的电机电流并筛选合适的时域特征参数,将之与BP(后向传播)神经网络相结合,建立了1种基于Dropout法优化的BP神经网络地铁列车塞拉门故障检测模型,实现了对地铁列车塞拉门下挡销及压轮故障的检测。基于实际案例数据的测试结果表明:该模型可在一定程度上减少过拟合现象的发生,能有效检测出塞拉门下挡销及压轮的故障,其故障检测精度较高。 展开更多

关键词 地铁列车 塞拉门 故障检测 后向传播神经网络

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弹性光网络中结合预测的多维感知RSA算法 被引量：4

11

作者 徐凯 宣涵 +3 位作者 陆煜斌 王炎豪 朱嘉豪 沈建华 《光通信技术》 2021年第4期43-47,共5页

弹性光网络(EON)中的传统路由频谱分配(RSA)算法多考虑路由跳数或频谱资源占用情况,缺乏时域与相邻链路的信息有效利用。提出一种结合预测的多维感知RSA算法,对持续时间已知业务的历史时间信息通过后向传播神经网络预测未来业务的时间信... 弹性光网络(EON)中的传统路由频谱分配(RSA)算法多考虑路由跳数或频谱资源占用情况,缺乏时域与相邻链路的信息有效利用。提出一种结合预测的多维感知RSA算法,对持续时间已知业务的历史时间信息通过后向传播神经网络预测未来业务的时间信息,在路由时综合考虑时间、频谱和相邻链路资源占用程度。仿真结果表明:与传统RSA算法相比,多维感知RSA算法能有效降低带宽阻塞率。 展开更多

关键词 弹性光网络 路由和频谱分配 后向传播神经网络 多维感知

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基于 SPA-PSO-BP 的花生高光谱图像分类方法研究 被引量：3

12

作者 杨洋 徐熙平 +3 位作者 薛航 张宁 张越 索科 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期556-564,共9页

为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,... 为了提高可见-近红外(VNIR)高光谱花生图像分类的准确率和减少分类检测的运算时间,提出了基于连续投影算法(SPA)融合粒子群算法优化后向传播神经网络(PSO-BP)的分类检测模型。利用高光谱成像系统采集了7个花生品种样本的VNIR光谱数据,并进行了背景分割和光谱信息的提取,去除受噪声和杂散光影响大的波段后,运用Savitzky-Golay卷积平滑对400 nm~900 nm范围的波长进行预处理;采用SPA降维及均方根误差值选择了25个特征波长,同时利用PSO-BP神经网络的初始权重和阈值,构建PSO-BP模型作为分类器进行了实验,取得了测试集识别准确率为98.7%、kappa系数为0.98及遗漏误差为3的数据。结果表明,相较4个对比方法构建的分类模型,该模型的准确率分别提高了2.1%、8.6%、3.9%和4.3%。该方法在基于高光谱成像的花生品种分类技术中具有很好的应用前景,为花生品种的高精度、快速无损分类提供了新思路。 展开更多

关键词 光谱学 图像分类 连续投影算法 粒子群算法 后向传播神经网络 花生

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海区声速剖面的现场反演方法 被引量：5

13

作者 艾锐峰 程杰 +1 位作者 欧阳军 杨健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期327-330,338,共5页

针对海区垂直声速剖面的预报问题,利用后向传播(BP)神经网络建立了反演模型,实现基于现场测量数据和历史数据的声速剖面实时预报。首先根据经验正交分析,由海区的历史平均数据提取出表征其主要变化特征的经验正交函数;构建三层BP网络,... 针对海区垂直声速剖面的预报问题,利用后向传播(BP)神经网络建立了反演模型,实现基于现场测量数据和历史数据的声速剖面实时预报。首先根据经验正交分析,由海区的历史平均数据提取出表征其主要变化特征的经验正交函数;构建三层BP网络,用前几阶经验正交函数及海区声速剖面历史样本对网络进行训练;再将海区表面温度现场遥感数据结合历史数据转化为声速样本,输入到BP网络进行海区垂直声速剖面的反演。经过实验数据分析,相比用平均声速剖面表示现场结果而言,反演剖面更加接近实际测量值,适用于海区垂直声速剖面的实时预报。 展开更多

关键词 声速剖面 反演 后向传播神经网络 经验正交函数

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大功率碟片激光焊接状态多特征融合分析法 被引量：5

14

作者 李竹曼 高向东 张南峰 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期764-768,共5页

为了实现大功率激光焊接状态的实时检测,采用了基于传感器信号多特征融合进行焊缝成形预测的方法,以大功率碟片激光焊接304不锈钢为试验对象,应用分光仪获取焊接过程中的光谱分布,并用紫外波段和可见光波段高速摄像机采集金属蒸气视觉图... 为了实现大功率激光焊接状态的实时检测,采用了基于传感器信号多特征融合进行焊缝成形预测的方法,以大功率碟片激光焊接304不锈钢为试验对象,应用分光仪获取焊接过程中的光谱分布,并用紫外波段和可见光波段高速摄像机采集金属蒸气视觉图像,对所提取的特征参量与焊接状态之间的关系进行了理论分析和实验验证。结果表明,通过建立后向传播神经网络焊缝成形预测模型,取得了熔宽和熔深的预测绝对误差平均值数据分别为0.18mm和0.72mm。该方法能够准确反映熔宽及熔深的状态变化,这一结果对大功率激光焊接状态在线监测是有帮助的。 展开更多

关键词 激光技术 多特征融合 光谱分布 金属蒸气 视觉图像 后向传播神经网络

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基于颜色与结构失真的色域映射图像无参考质量评价算法 被引量：6

15

作者 余伟 康凯 袁连海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2549-2555,共7页

为了预测色域映射图像客观质量,通过分析不同色域映射算法的映射原理发现色域映射图像中主要存在颜色失真与结构失真的情况。基于此,提出了一种基于颜色与结构失真的色域映射图像无参考质量评价算法。在颜色失真方面,计算色调异常率和图... 为了预测色域映射图像客观质量,通过分析不同色域映射算法的映射原理发现色域映射图像中主要存在颜色失真与结构失真的情况。基于此,提出了一种基于颜色与结构失真的色域映射图像无参考质量评价算法。在颜色失真方面,计算色调异常率和图像R、G、B三个分量的统计分布与理想均匀分布之间的相对熵;在结构退化方面,提取图像的信息熵与四阶矩,并对图像亮度与饱和度进行统计建模,提取参数特征。随后,将以上提取的数据作为质量感知特征与图像的主观分数值输入后向传播神经网络进行回归训练得到针对色域映射图像的质量评价模型。最后,在三个公开的色域映射图像数据库上进行性能验证。实验结果表明,该算法在预测色域映射图像质量方面优于现有的无参考算法。 展开更多

关键词 图像质量评价 色域映射 颜色失真 结构失真 后向传播神经网络

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基于修正灰色残差算法的风廓线质量控制

16

作者 谢日华 何建军 +5 位作者 胡娟 王莉 周鼎富 陈涌 周杰 陈春利 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期573-577,共5页

为了研究时间域上风廓线数据的质量控制问题,采用后向传播神经网络修正灰色算法残差的方法(BP-GM),进行了理论分析和实验验证。使用反向传播神经网络训练历史风廓线数据的灰色残差,取得了风廓线质量控制数据。结果表明,当相对误差和后... 为了研究时间域上风廓线数据的质量控制问题,采用后向传播神经网络修正灰色算法残差的方法(BP-GM),进行了理论分析和实验验证。使用反向传播神经网络训练历史风廓线数据的灰色残差,取得了风廓线质量控制数据。结果表明,当相对误差和后验差比值越小、精度越接近1时,质量控制效果越好;BP-GM法能有效地降低风廓线数据控制残差,提高精度。这一结果对风廓线质量控制是有帮助的。 展开更多

关键词 激光技术 质量控制 后向传播神经网络 灰色算法

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阵列误差下的近场源PCA-BP参数估计算法 被引量：2

17

作者 王乐 赵佩瑶 +1 位作者 王兰美 王桂宝 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期181-187,共7页

当信号接收阵列存在误差时,阵列的导向矢量将会出现偏差,进而影响到参数估计算法的性能。为了减少阵列误差对参数估计结果的影响和降低计算复杂度,可以采用智能算法与主成分分析结合的方式。首先,利用后向传播神经网络方法将误差和其他... 当信号接收阵列存在误差时,阵列的导向矢量将会出现偏差,进而影响到参数估计算法的性能。为了减少阵列误差对参数估计结果的影响和降低计算复杂度,可以采用智能算法与主成分分析结合的方式。首先,利用后向传播神经网络方法将误差和其他因素包含在网络模型中,避开误差建模的繁琐过程;其次,由于后向传播神经网络训练近场源参数估计模型的时间过长,复杂度较高,为了缩短训练时间,减少计算量,在后向传播网络模型中引进主成分分析方法来降低信号特征矩阵维数,再把降维后的信号特征矩阵作为后向传播神经网络的输入特征,将近场源参数作为期望输出来进行训练,从而简化网络结构,减少训练过程中要估计的权值参数,缩短训练时间;最后,将包含待估计信号信息的接收数据输入到训练好的网络模型中,得到信号入射方向的估计值。该算法能够在接收阵列存在误差的情况下对近场源参数进行准确的估计,提高低信噪比下近场源信号参数的估计性能。仿真实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 主成分分析 近场源 后向传播神经网络 到达角 协方差矩阵

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