基于小波概率神经网络的彩色纹理识别 被引量：3

1

作者 肖淑苹 杨建雄 陈一栋 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第6期28-31,共4页

提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别.首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型,用小波变换(WT)进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别... 提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别.首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型,用小波变换(WT)进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别.实验结果证明,该方法的识别效果比较好. 展开更多

关键词 纹理 小波变换 概率神经网络(PNN) 小波概率神经网络(wpnn) 纹理识别

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自适应小波概率神经网络损伤识别方法 被引量：5

2

作者 姜绍飞 张帅 杨晓楠 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2006年第1期45-48,共4页

目的为了提高大型结构健康监测系统的监测能力与损伤诊断率,降低误报率.方法以小波变换作为动力信号处理工具,利用其可以降低噪声以及在时域-频域表征信号特征的强大能力,提取小波能量作为特征参数;以贝叶斯推理作为模式识别原理的概率... 目的为了提高大型结构健康监测系统的监测能力与损伤诊断率,降低误报率.方法以小波变换作为动力信号处理工具,利用其可以降低噪声以及在时域-频域表征信号特征的强大能力,提取小波能量作为特征参数;以贝叶斯推理作为模式识别原理的概率神经网络(PNN)为损伤识别分类器,利用遗传算法来优化PNN模型中的圆滑参数σ,提出自适应小波概率神经网络(AWPNN)损伤识别方法.并对AS-CE的基准结构模型进行损伤识别研究以验证该方法的有效性.结果研究结果表明,在噪声程度达40%时,AWPNN的识别正确率高达98%.结论AWPNN具有较强的抗噪声能力和较高的损伤识别率,在结构健康监测与损伤识别领域具有很大的潜力. 展开更多

关键词 损伤识别 小波变换 能量特征 概率神经网络 噪声

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基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法 被引量：4

3

作者 杨晓楠 姜绍飞 王金鱼 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第3期123-126,共4页

以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法.为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响.识别结果表明:WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构... 以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法.为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响.识别结果表明:WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力. 展开更多

关键词 多小波变换 能量特征 结构损伤识别 小波概率神经网络 框架结构

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基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别 被引量：1

4

作者 石敏 徐袭 岳剑平 《舰船科学技术》 北大核心 2012年第1期85-87,共3页

由于水下环境的复杂性,水下目标的检测和识别是水声信号处理领域中的一个难题。本文研究了基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别方法。利用小波变换得到水下目标辐射噪声信号在不同尺度下的能量分布作为特征矢量,并输入到概率神经... 由于水下环境的复杂性,水下目标的检测和识别是水声信号处理领域中的一个难题。本文研究了基于小波变换和概率神经网络的水下目标识别方法。利用小波变换得到水下目标辐射噪声信号在不同尺度下的能量分布作为特征矢量,并输入到概率神经网络中以实现目标分类。利用小波变换能量特征值可有效区分不同的目标辐射噪声。概率神经网络无网络训练过程,适合于信号分类。实验结果表明该方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 目标识别 小波变换 概率神经网络

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基于小波概率神经网络的CMOS电路IDDT诊断方法 被引量：2

5

作者 熊波 潘强 《舰船电子工程》 2016年第3期112-114,142,共4页

近年来利用动态电流(IDDT)测试研究CMOS电路故障的方法得到广泛关注。论文结合小波变换和概率神经网络方法,提出一种基于小波分析和神经网络的IDDT诊断方法。小波分析具有时频局部化特征,能有效提取突变信号特征,概率神经网络训练容易,... 近年来利用动态电流(IDDT)测试研究CMOS电路故障的方法得到广泛关注。论文结合小波变换和概率神经网络方法,提出一种基于小波分析和神经网络的IDDT诊断方法。小波分析具有时频局部化特征,能有效提取突变信号特征,概率神经网络训练容易,收敛速度快,可以实现任意的非线性逼近,具有良好的分类效果。论文结合二者优点,实现对CMOS电路故障的诊断,达到90%以上准确率。 展开更多

关键词 小波分析 概率神经网络 CMOS 电路

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小波变换与概率神经网络的心电图分类 被引量：8

6

作者 范玉庆 王小华 +1 位作者 曹志锋 程欢 《电子技术应用》 北大核心 2013年第3期136-137,140,共3页

提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解,将含有主要噪声的尺度进行系数置零,再将剩余层进行小波重构,从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置,并提取计算各波间距离和... 提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解,将含有主要噪声的尺度进行系数置零,再将剩余层进行小波重构,从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置,并提取计算各波间距离和斜率等12个特征值作为概率神经网络的输入向量,从而实现心电图的六分类。 展开更多

关键词 心电图 分类 小波变换 概率神经网络

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基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型及其应用 被引量：7

7

作者 杜拉 纪昌明 +1 位作者 李荣波 张验科 《中国农村水利水电》 北大核心 2015年第7期50-53,共4页

采用一元线性回归模型模拟贝叶斯分析的先验分布和似然函数,建立了基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型,在结合区域的水文特性对数据进行预处理的基础上,将其应用于老挝Namngum水库的月径流量预测中,结果表明,该方法较单一BP... 采用一元线性回归模型模拟贝叶斯分析的先验分布和似然函数,建立了基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型,在结合区域的水文特性对数据进行预处理的基础上,将其应用于老挝Namngum水库的月径流量预测中,结果表明,该方法较单一BP神经网络模型和小波-BP神经网络模型而言,有效的提高了月径流量的预测精度;同时相对于确定性水文预报方法而言,基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型定量地、以分布函数形式描述水文预报的不确定度,能向用户提供更多、更全面的信息,为决策提供更有价值的技术支持。 展开更多

关键词 中长期径流预报 BP神经网络 小波分析 贝叶斯概率

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基于概率神经网络分类器的数据融合损伤检测方法 被引量：7

8

作者 姜绍飞 张帅 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期700-705,共6页

为了有效地利用来自大型结构健康监测系统大量冗余、互补的信息进行结构健康状况评估,本文从数据融合的基本原理入手,将小波分析、概率神经网络和数据融合等技术有机地结合起来,提出了一种5阶段的决策级数据融合损伤检测新方法,最后用2... 为了有效地利用来自大型结构健康监测系统大量冗余、互补的信息进行结构健康状况评估,本文从数据融合的基本原理入手,将小波分析、概率神经网络和数据融合等技术有机地结合起来,提出了一种5阶段的决策级数据融合损伤检测新方法,最后用2个数值算例验证了方法的有效性,并探讨了测量噪声对损伤识别的影响。研究结果表明,所提出的方法是可行、有效的。 展开更多

关键词 损伤检测 数据融合 小波能量特征 特征提取 概率神经网络

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基于径向基神经网络的波达方向估计算法 被引量：5

9

作者 何宏 李涛 +2 位作者 张志宏 杨桐 何林 《徐州工程学院学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期6-10,共5页

针对传统的波达方向(DOA)估计算法在实际应用中普遍存在计算量较大,无法实时地跟踪期望信号且无法处理信号源数大于天线阵元数的问题,提出了一种在智能天线中基于径向基神经网络的波达方向估计算法.该算法利用神经网络进行多信号源跟踪(... 针对传统的波达方向(DOA)估计算法在实际应用中普遍存在计算量较大,无法实时地跟踪期望信号且无法处理信号源数大于天线阵元数的问题,提出了一种在智能天线中基于径向基神经网络的波达方向估计算法.该算法利用神经网络进行多信号源跟踪(MUST)来完成信号源侦测和DOA估计.通过建立神经网络DOA估计算法模型,并对所建立的神经网络进行训练.通过仿真将该算法与传统的DOA估计算法进行比对的结果表明,基于径向基神经网络的波达方向估计算法能够快速准确的检测到信号源,响应时间明显快于传统的算法. 展开更多

关键词 智能天线 概率神经网络 广义回归网络 波达方向估计 径向基网络

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荧光光谱结合概率神经网络用于无醇啤酒的识别 被引量：1

10

作者 魏柏林 陈国庆 +4 位作者 徐建才 闫冠峰 马超群 朱拓 高淑梅 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期794-797,共4页

为了快速、准确地识别无醇啤酒和普通啤酒,采用荧光光谱结合概率神经网络的方法,建立了识别无醇啤酒的模型。实验中发现无醇啤酒和普通啤酒在紫外-可见光激发下,都能产生较强荧光,测得无醇啤酒荧光峰在420nm～620nm之间,荧光峰值波长为4... 为了快速、准确地识别无醇啤酒和普通啤酒,采用荧光光谱结合概率神经网络的方法,建立了识别无醇啤酒的模型。实验中发现无醇啤酒和普通啤酒在紫外-可见光激发下,都能产生较强荧光,测得无醇啤酒荧光峰在420nm～620nm之间,荧光峰值波长为490nm左右。将小波变换处理荧光光谱得到的低频系数作为网络数据,训练、建立了概率神经网络,并对60个啤酒样本进行了识别,识别率达到了98.33%。该研究结果为无醇啤酒和普通啤酒识别提供了一种新方法。 展开更多

关键词 光谱学 无醇啤酒 小波变换 概率神经网络 分类识别

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基于概率神经网络的配电网接地故障选线方法

11

作者 李震球 王时胜 +1 位作者 熊礼华 黄辉 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2014年第1期85-89,共5页

针对小电流接地系统单相接地故障,提出一种基于概率神经网络的配电网接地故障选线方法。采集每条线路在单相接地故障发生时的零序电流暂态信号(一个周波,故障前1/4个周波和故障后3/4个周波),运用db10小波序列进行5层小波包分解。提取零... 针对小电流接地系统单相接地故障,提出一种基于概率神经网络的配电网接地故障选线方法。采集每条线路在单相接地故障发生时的零序电流暂态信号(一个周波,故障前1/4个周波和故障后3/4个周波),运用db10小波序列进行5层小波包分解。提取零序电流小波能量并将其输入到PNN网络,实现故障线路自动识别。并给出故障选线小波包分解算法和PNN算法的具体步骤,可直接用计算机编程实现。运用Matlab软件对中性点不接地系统和中性点经消弧线圈接地系统均进行了仿真,验证了该方法的可行性与准确性。 展开更多

关键词 配电网 故障选线 单相接地故障 概率神经网络 小波分析

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基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

12

作者 易欣 郭武士 朱海 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期57-60,63,共5页

针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分... 针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分类。在ORL和FEI量大通用人脸数据库及自己搜集的数据库上的实验结果表明,在添加噪声的情况下,识别率也可高达98.9%,相比几种较新的识别方法,本文方法取得更好的识别性能。 展开更多

关键词 概率神经网络 高噪声 人脸识别 二维线性判别分析 离散小波变换

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基于小波神经网络的电价滚动预测模型 被引量：2

13

作者 秦磊 邹斌 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第2期170-174,共5页

探讨了基于小波分析和神经网络的3种短期电价预测模型,比较了提前1步的滚动预测与提前N步的预测方法.采用预测误差概率分布作为预测误差的评价指标,并以美国加州电力市场的实际运行数据为基础,连续预测该市场1个月的电价.结果表明:提出... 探讨了基于小波分析和神经网络的3种短期电价预测模型,比较了提前1步的滚动预测与提前N步的预测方法.采用预测误差概率分布作为预测误差的评价指标,并以美国加州电力市场的实际运行数据为基础,连续预测该市场1个月的电价.结果表明:提出的具有滚动预测概念的模型III具有良好的预测精度,其误差分布还显示出该模型具有较高的预测置信度. 展开更多

关键词 电力市场 电价预测 神经网络 小波分析 概率分布

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提升小波包和神经网络在轴承故障诊断中的应用 被引量：1

14

作者 王殿明 杨青 礼长智 《沈阳理工大学学报》 CAS 2011年第5期38-41,共4页

针对轴承故障信号的特点,采用9/7提升小波包和概率神经网络(Probabilistic Neural Networks)相结合的算法对轴承故障进行诊断。首先对原始数据进行小波变换,并对其进行特征提取。然后利用概率神经网络对得到的特征向量进行类别判定。在V... 针对轴承故障信号的特点,采用9/7提升小波包和概率神经网络(Probabilistic Neural Networks)相结合的算法对轴承故障进行诊断。首先对原始数据进行小波变换,并对其进行特征提取。然后利用概率神经网络对得到的特征向量进行类别判定。在VB和Matlab设计的故障诊断仿真实验平台上,验证了9/7提升小波包和概率神经网络混合的故障诊断方法满足实验要求. 展开更多

关键词 故障诊断 9/7提升小包波分析 概率神经网络 轴承 VB

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基于概率神经网络的串联电弧故障检测 被引量：4

15

作者 吴丰成 曲娜 +2 位作者 任行浩 许凯 张鹏辉 《电子技术应用》 2018年第12期65-68,共4页

故障电弧分为串联电弧和并联电弧,并联电弧故障表现为电流短路、故障电流大,现有电气保护体系能对其保护;而串联电弧故障因受线路负载限制,其故障电流小,以至于现有体系无法实现对串联电弧故障保护,存在电气安全隐患。提出一种方法通过... 故障电弧分为串联电弧和并联电弧,并联电弧故障表现为电流短路、故障电流大,现有电气保护体系能对其保护;而串联电弧故障因受线路负载限制,其故障电流小,以至于现有体系无法实现对串联电弧故障保护,存在电气安全隐患。提出一种方法通过实验获得正常工作和电弧故障时电流波形,并提取小波变换的特征值,将特征值输入概率神经网络模型,参照UL 1699标准,通过计算0.5 s内检测到的故障半周期数是否大于8,大于8则判断为电弧故障。通过MATLAB分析,选择40组测试数据,故障识别率为95%,表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电弧故障检测 概率神经网络 特征信号值 小波变换

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小波-神经网络在故障诊断中的应用 被引量：1

16

作者 宋国清 《山西电子技术》 2008年第3期17-18,40,共3页

根据旋转机械振动信号特点,提出了小波分析和概率神经网络相结合的故障诊断方法。该诊断方法利用小波分析进行预处理-获取机械故障特征向量,概率神经网络应用该特征及对应的故障类型建立非线性映射,实现故障诊断。通过计算机仿真和试验... 根据旋转机械振动信号特点,提出了小波分析和概率神经网络相结合的故障诊断方法。该诊断方法利用小波分析进行预处理-获取机械故障特征向量,概率神经网络应用该特征及对应的故障类型建立非线性映射,实现故障诊断。通过计算机仿真和试验的结果,表明该方法运算速度快、对样本噪声有较强的鲁棒形,结构简单,工程上易于实现,为旋转机械故障诊断提供了实践方法。 展开更多

关键词 小波概率神经网络 旋转机械 故障诊断

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基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型 被引量：1

17

作者 陈静 顾思 徐靖峰 《水电与抽水蓄能》 2020年第2期48-51,57,共5页

针对传统小波神经网络在电力系统短期负荷预测中存在预测结果的精确度依赖初始网络参数的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型。为了保证神经网络在训练过程中,各个层的权值和阈值按最优方向变化,将遗... 针对传统小波神经网络在电力系统短期负荷预测中存在预测结果的精确度依赖初始网络参数的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型。为了保证神经网络在训练过程中,各个层的权值和阈值按最优方向变化,将遗传算法引入小波神经网络,利用遗传算法寻优能力指导权值和阈值进行优化。将概率分布策略用于遗传算法的种群交叉和变异过程,解决遗传算法在中后期搜索精度差,收敛速度慢等问题。应用结果表明,与基本的小波神经网络的预测模型相比,在只考虑短期负荷历史数据的情况下,通过均方根误差计算比较,基于改进遗传算法优化的小波神经网络短期负荷预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 负荷预测 小波神经网络 遗传算法 概率分布

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基于概率神经网络的近红外人脸朝向识别方法

18

作者 梁剑波 柴群 周长敏 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第7期172-177,共6页

近红外人脸图像受到光照干扰的影响,导致近红外图像噪声较大且清晰度较低,人脸朝向识别难度较大,为此提出基于概率神经网络的近红外人脸朝向识别方法。首先结合多级小波分解和样条插值法对光照干扰下的近红外人脸图像加以补偿,然后通过... 近红外人脸图像受到光照干扰的影响,导致近红外图像噪声较大且清晰度较低,人脸朝向识别难度较大,为此提出基于概率神经网络的近红外人脸朝向识别方法。首先结合多级小波分解和样条插值法对光照干扰下的近红外人脸图像加以补偿,然后通过二维主元分析法提取图像特征向量,再建立概率神经网络并利用模拟退火粒子群算法优化网络平滑因子,最后将待识别近红外人脸图像输入至训练后神经网络之中,实现人脸朝向识别。实验结果表明,所提方法的近红外人脸图像预处理效果更好,人脸朝向识别pitch角、yam角和roll角误差值容许范围分别为97%、97%、92%,MAE、STD和RMSE分别为3.49、3.45、5.00,均优于文献对比方法,人脸朝向识别精度较高。 展开更多

关键词 概率神经网络 近红外人脸朝向识别 多级小波分解 样条插值法 模拟退火粒子群算法

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人工神经网络在近红外光谱建模中的应用及研究现状 被引量：2

19

作者 王圣毫 李智 +2 位作者 郑维平 张旭 高学伟 《红外》 CAS 2012年第8期9-15,共7页

对国内外近十年来人工神经网络在近红外光谱建模中的应用和研究进行了详细的综述,包括误差反向传播网络、径向基网络、支持向量机、自组织特征映射网、广义回归神经网络、概率神经网络、小波神经网络、模糊神经网络以及集成神经网络等... 对国内外近十年来人工神经网络在近红外光谱建模中的应用和研究进行了详细的综述,包括误差反向传播网络、径向基网络、支持向量机、自组织特征映射网、广义回归神经网络、概率神经网络、小波神经网络、模糊神经网络以及集成神经网络等的应用和研究。概括了这些网络的基本工作原理及优缺点。最后根据神经网络的发展方向和工农业的发展需求,提出了今后人工神经网络在近红外建模方面的发展方向。 展开更多

关键词 近红外光谱 误差反向传播网络 径向基网络 支持向量机 自组织特征映射 网 广义回归神经网络 概率神经网络 小波神经网络 模糊神经网络 集成神经网络

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基于神经网络技术的桩基承载力预测模型及其应用

20

作者 孙立新 《水利与建筑工程学报》 2012年第5期120-123,共4页

根据长期的工程实测资料,在分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理的基础上,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。利用静载实验数据对模型进行了预测,并对预测结果进行了误差分析... 根据长期的工程实测资料,在分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理的基础上,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。利用静载实验数据对模型进行了预测,并对预测结果进行了误差分析,结果表明,预测的结果和静载实验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值。 展开更多

关键词 桩基承载力 小波概率神经网络 数据融合技术 承载力预测

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