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相似文献
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1.
Pi-Sigma网络在水声目标分类中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
长期以来,由于受许多因素的影响,使得水声目标的分类已成为一个十分困难的问题。现在,随着人工神经网络技术的发展,众多的研究人员已经致力于基于人工神经网络的水声目标分类的研究.本文介绍了一种高阶神经网络即Pi-Sigma网络,研究了它的两种学习算法(基于梯度下降法和共轭梯度法的学习算法),并将Pi-Sigma网络用于水声目标辐射噪声的分类。和多层感知器(MLP)网相比,Pi-Sigma网络具有结构简单、收敛速度快及存储量少等优点。Pi-Sigma网络分类器的输入为一个常Q带通滤波器组作特征提取形成的特征向量。对不同类别的实际水声数据的分类结果表明取得了令人满意的分类正确率(达到或超过了95%)。  相似文献   

2.
为提高光电系统对弱小目标的识别和分类能力,降低算法对硬件平台和数据的依赖,提出一种无监督分类方法−基于目标深度特征聚类的细粒度分类方法。该方法通过轮廓、颜色、对比度等浅层特征提取提示目标,经超分辨处理后,利用卷积神经网络对目标的深层特征进行编码,进一步采用基于注意机制的主成分分析方法进行降维生成表征矩阵,最后利用聚类的方式实现目标细粒度分类。实验验证了基于不同神经网络的深度聚类方法在不同数据集上的分类性能,其中采用ResNet-34聚类方法在CIFAR-10测试集上细粒度分类性能达92.71%,结果表明,基于深度聚类的目标细粒度方法能够取得与强监督学习方法相当的目标分类效果。此外,还可以根据不同簇数和聚类等级的选择实现不同细粒度的分类效果。  相似文献   

3.
为减少交通事件引起的交通延误,提出一种基于粒子群优化神经网络的交通事件检测算法。首先,利用车载激光测距仪和GPS设备作为实验平台,采集了反映路段车辆占有率及车辆运行速度特征的交通参数;其次,利用粒子群(PSO)算法训练随机产生的初始化数据,优化BP神经网络连接权值和阈值;最后,将PSO优化后的BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类和检测。试验中比较了PSO神经网络算法、BP神经网络算法和经典算法对交通事件的检测效果,PSO神经网络算法在事件检测率(DR)、平均检测时间(MTTD)方面均优于其他目标算法。结果显示,粒子群优化的神经网络算法用于交通事件检测提高了检测性能。  相似文献   

4.
基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从海面目标红外辐射特性研究的具体需求出发,给出了一种用于生成海面目标红外图像的仿真算法,在此算法基础上提出了一种基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统,并对其系统构成、DSP阵列硬件实现、仿真算法并行处理等内容进行了具体描述。仿真实验结果表明该系统能满足海面目标红外图像实时仿真的基本要求,在同等仿真精度下其仿真实时性远高于其他通用计算平台。  相似文献   

5.
符书楠  许枫  刘佳  逄岩 《应用声学》2023,42(6):1280-1288
针对水下小目标信息量有限而难以提取有效特征导致的检测性能不佳问题,提出了一种结合区域提取和融合Hu矩特征的改进卷积神经网络水下小目标检测方法。该方法包含区域提取和分类两个步骤。首先以马尔可夫随机场分割算法为基础进行区域提取,对潜在目标定位的同时降低伪目标对后续分类的干扰;然后提取潜在目标区域的Hu矩特征并融入卷积神经网络,形成一种形状特征表征能力更强的改进卷积神经网络用于分类。声呐实测数据处理结果表明,该方法可以有效提升对水下小目标的发现概率和正确报警率,与其他目标检测方法相比,该方法具有更好的检测性能和泛化性。  相似文献   

6.
针对水声信号的特性和无源声呐目标识别的特点,提出了一种有师自组织神经网络分类算法。该算法主要针对水声信号的样本不完备的问题,在前债神经网络中引入了多重神经元激活模型和自组织竞争学习算法,使无源声呐分类系统的泛化性能有了明显的提高。该算法采用分层学习策略,有效地节省了训练时间,同时减少了陷入局部最优解的概率。通过对实录海上无源声呐目标信号的分类实验,检验了算法的识别能力和泛化能力,实验结果责明该算法具有良好的泛化能力同时保持了较高的识别率.  相似文献   

7.
一种基于DSP的红外图像防空导弹检测与跟踪方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
王超  纪明  李华杰  卢晓燕  张莹  芦峰 《应用光学》2013,34(5):723-727
 提出一种基于DSP的红外图像防空导弹检测与跟踪算法,算法分为导弹飞行锥形尾烟跟踪和发动机脱落导弹跟踪2个阶段。其中,采用基于轮廓近似曲率表示算法跟踪带有尾烟的导弹,采用基于区域生长的小目标跟踪算法跟踪发动机分离后的燃烧弹标。文章中提出的算法在基于C6416DSP平台中实现,多次外场实验结果表明:该算法能够实时稳定地实现防空导弹光电跟踪制导。  相似文献   

8.
针对视频序列的稳健性目标跟踪问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与一致性预测器(CP)的视觉跟踪算法。该算法通过构建一个双路输入CNN模型,同步提取帧采样区域和目标模板的高层特征,利用逻辑回归方法区分目标与背景区域;将CNN嵌入至CP框架,利用算法随机性检验评估分类结果的可靠性,在指定风险水平下,以域的形式输出分类结果;选择高可信度区域作为候选目标区域,优化时空域全局能量函数获得目标轨迹。实验结果表明,该算法能够适应目标遮挡、外观变化以及背景干扰等复杂情况,与当前多种跟踪算法相比具有更强的稳健性和准确性。  相似文献   

9.
张哲  孙瑾  杨刘涛 《光学学报》2019,39(2):251-259
提出一种融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法。利用多个基于支持向量机的相关滤波器,分别对目标进行跟踪和验证,同时建立并实时更新一个目标和背景关键点数据库。在验证跟踪失败后,利用关键点匹配的方法对全局关键点进行分类,根据分类结果对目标关键点进行分析,从而得到重检测结果。实验结果表明,在运动模糊、变形、目标遮挡、消失等复杂跟踪场景下,所提算法比现有算法具有更好的准确性和稳健性。  相似文献   

10.
大口径精密表面疵病的数字化检测系统   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
 根据散射光成像原理,采用大小两个视场来获取不同精度的暗背景下的亮疵病图像,设计了完整的数字化表面疵病检测系统。该系统采用多区域自适应阈值分割算法对图像进行分割,然后采用基于等价归并标记方法快速提取疵病的特征参数,最后利用BP神经网络对疵病进行分类。实验结果表明该方法既满足实时性需求,又取得了较好的分类检测效果。  相似文献   

11.
王兴元  张诣 《中国物理 B》2012,21(3):38703-038703
We propose a novel neural network based on a diagonal recurrent neural network and chaos,and its structure and learning algorithm are designed.The multilayer feedforward neural network,diagonal recurrent neural network,and chaotic diagonal recurrent neural network are used to approach the cubic symmetry map.The simulation results show that the approximation capability of the chaotic diagonal recurrent neural network is better than the other two neural networks.  相似文献   

12.
针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验.结果表明:已训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±5 K,BP神经网络为±10 K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为士10 K,BP神经网络为±20 K;无论是GA-BP算法还是BP神经网络,已训练样本的真实温度识别精度比未训练样本的真实温度识别精度都更精确些,靠近训练样本集边缘的样本真实温度的识别精度偏低.说明GA-BP算法比BP神经网络可以更好地解决了目标真实温度的测量问题.  相似文献   

13.
夏菽兰  赵力 《应用声学》2015,23(5):1823-1826
BP网络是应用最广的一种人工神经网络,将BP神经网络应用到压力检测领域的温度等非线性补偿,具有重要的实用价值,对压力检测精度的改进效果显著。从传感器信息融合的角度看,神经网络就是一个融合系统。通过对神经网络基本理论的阐述,针对研究对象将BP神经网络原理与多传感器信息融合技术有机集合起来,提出了基于BP神经网络的二传感器信息融合模型及改进算法,建立了BP神经网络训练标准样本库,并对该网络模型进行主要技术指标的测试和仿真工作,测试结果表明构建的模型及其改进算法能很好地满足了高精度压力检测仪的指标要求。  相似文献   

14.
针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明:本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。  相似文献   

15.
Conventional active noise control (ANC) in ducts has been realized with digital signal processing. The physical size of the conventional ANC systems is usually large owing to the signal processing interval, and the cost of the system depends on the price of the digital signal processor (DSP). This paper proposes a new ANC system with an analog neural network circuit, which will process signals in short time periods without DSP. The proposed neural network circuit has a simple structure consisting of analog multipliers and an integrator, and we simulated the performance of the circuit by HSPICE. We also fabricated a circuit connected to a real duct and confirmed operation of the proposed ANC system.  相似文献   

16.
针对传统断路器电流保护方法存在受系统运行方式影响、整定困难、智能化低等问题,本文提出了基于RBF的断路器电流自适应保护算法,并给出了算法的模型。该算法融合了RBF神经网络的故障检测和电流自适应保护。首先通过RBF网络检测负载线路的电流故障,然后用电流自适应算法进行保护。在对神经网络进行训练时,利用PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化以此来提高网络的泛化能力和学习能力;然后采用优化后的PSO-RBF神经网络对电流故障进行诊断。实验表明,该算法较大地提高了断路器智能化管理水平。  相似文献   

17.
基于神经网络的图像识别方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
图像识别涉及大量的信息运算,要求处理速度快、识别精度高,神经网络的实时性和容错性要符合图像识别的要求。利用改进的BP神经网络算法对旋转畸变图像进行了定位和识别,改进算法将附加动量项与自适应学习速率相结合,有效地抑制了网络陷入局部极小点,提高了网络的训练速度。结果表明,基于神经网络的图像识别方法是有效的、可行的。  相似文献   

18.
针对容差模拟电路软故障诊断精度较低的问题,提出了一种基于AdaBoost与GABP的组合分类器诊断方法;首先,在Pspice中对故障模式进行Monte-Carlo分析,并利用波形有效点提取法提取故障特征,在此基础上,做归一化处理构建神经网络的原始样本;其次,利用GA算法与L-M算法组合优化BP网络构建GABP分类器;最后,利用AdaBoost算法对GABP单分类器进行迭代提升,构建AdaBoost-GABP组合分类器;诊断实例的结果表明,该方法比传统的单分类器诊断方法具有更高的诊断精度、更低的绝对误差,能够克服单分类器容易陷入局部最优,诊断结论不可信的缺陷。  相似文献   

19.
神经网络模式识别系统互连权重二值化研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
李豫华  孙颖 《光学学报》1996,16(10):497-1500
在增量算法的基础上,利用截断方法和蒙塔卡罗算法,对以四类飞行目标旋转投影作为学习样本的级联神经网络互连权重进行了二值优化处理,并用非学习样本进行了容错性检验,计算机木匠虱到了满意的结果。  相似文献   

20.
梁杰  晏天  李庆超 《应用声学》2017,25(12):302-306
针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型误差性能、收敛速度。结果表明:基于L-M算法建立的神经网络模型,在收敛速度、误差性能等方面具有更高效的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。  相似文献   

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