基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法

针对合成孔径雷达图像的分类优化方法,提出一种基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法Canny-WTD-CNN.将Canny算子提取的边缘特征,与小波阈值去噪法提取的小波特征进行自适应融合,作为卷积神经网络的输入;以softmax为分类器,对SAR图像进行分类识别检测.最后利用MSTAR公开数据集的三类目标数据进行试验,并给出该方法与其他方法结果的对比,表明该方法的有效性,识别率达到99.14%.     

关于DNA序列分类问题的模型

本文提出了一种将人工神经元网络用于 DNA分类的方法 .作者首先应用概率统计的方法对 2 0个已知类别的人工 DNA序列进行特征提取 ,形成 DNA序列的特征向量 ,并将之作为样本输入 BP神经网络进行学习 .作者应用了 MATLAB软件包中的 Neural Network Toolbox(神经网络工具箱 )中的反向传播 ( Backpropagation BP)算法来训练神经网络 .在本文中 ,作者构造了两个三层 BP神经网络 ,将提取的 DNA特征向量集作为样本分别输入这两个网络进行学习 .通过训练后 ,将 2 0个未分类的人工序列样本和 1 82个自然序列样本提取特征形成特征向量并输入两个网络进行分类 .结果表明 :本文中提出的分类方法能够以很高的正确率和精度对 DNA序列进行分类 ,将人工神经元网络用于 DNA序列分类是完全可行的     

基于GRA-CS-BP算法的期货价格预测

针对在采用BP神经网络进行期货价格预测时,存在的模型结构复杂,易陷入局部极小值,模型无法收敛问题.考虑从网络结构和网络参数两个方面对BP网络模型进行优化,由此提出基于GRA-CS-BP算法的期货价格预测方法.首先用灰色关联度分析法进行输入变量筛选,找出和预测价格关联度大的重要因素作为网络输入,简化网络模型整体结构.然后采用布谷鸟算法对网络权阈值参数进行优化,将经过选择优化后建立的BP神经网络模型用于期货价格预测.仿真结果表明,新模型不仅具有更高的预测精度,同时其运行的稳定性也要好于单纯BP神经网络模型,为期货价格预测提出了一种新的方法.     

融合系统聚类与BP神经网络的世界碳排放预测模型研究

针对碳排放指标的复杂性与多样性,利用系统聚类对世界碳排放指标进行筛选;然后运用BP神经网络对世界碳排放量进行预测.结果表明运用系统聚类方法分析碳排放指标,简化了BP神经网络输入层,使网络训练得到较快实现,相比传统BP神经网络预测方法具有更高的精度,为碳排放预测及其它相关预测提供了一种新的、可供借鉴的方法.     

基于BP神经网络的炮兵战场目标识别模型

战场目标的识别是一个相当复杂的过程,为了实现识别的自动化和计算机化,采用BP神经网络方法构造数学模型,选取合适的输入、输出及隐性结点,通过反复的学习和测试就可以得到符合实际的结果,从而为指挥员判断敌情提供决策依据.选取常用的音响、闪光、烟尘、机动和配置五种目标特征信息作为输入结点,通过多次仿真测试,说明运用BP神经网络进行战场目标识别是可行的,这也为情报处理自动化系统的实现提供了一个可靠的方法.     

灰色理论和BP神经网络在大学生就业信心指数预测中的应用

采用大学生就业信心指数来分析预测其就业信心是值得研究的问题.提出一种灰色理论和BP神经网络相结合的方法对大学生就业信心指数进行预测.首先对影响就业信心的主要因素建立不同的灰色模型,然后将每个灰色模型的预测值作为神经网络的输入,利用神经网络进行组合预测以作为其最终的预测值.结果表明组合模型的预测值相对误差更小,精度更高.     

基于ELM与BP神经网络的新疆雹云预测与识别

冰雹是一种强烈的自然灾害,为了提前对冰雹进行预测,提出了一种BP神经网络做预测,极限学习机做识别的预测方法.方法以雷达回波反射率图像的均值、方差、熵为判别指标,首先训练好能够分类云层特征的极限学习机,其次结合雹云形成过程,使用经过较大样本训练的BP神经网络对未来30分钟数据预测,最后使用经过训练的极限学习机进行云层的类型判别.实验结果表明,BP神经网络能够平均提前5-20分钟预测出降雹,具有较好的预测效果.     

基于灰关联分析的GA-BP神经网络在汽车油耗估算中的应用

从设计参数特征入手分析影响汽车油耗的因素,利用灰关联分析方法,解析了各设计参数对汽车油耗的影响程度,选择其中灰关联度较大的设计参数作为输入数据,综合工况油耗作为输出数据,构建6-5-1层结构的BP神经网络预测模型,并利用遗传算法获得优化后的BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络得到最优值,最后以国内市场340款汽车作为研究样本,进行有效性验证.研究结果表明,模型利用灰关联分析获得影响汽车油耗的主要因素,简化了网络结构;与优化前的BP神经网络相比,具有更高的预测精度和可靠性.     

基于SVR的智能建筑火灾预警模型设计

火灾信息处理算法的有效性直接决定着建筑火灾自动预警系统的可靠性,开发新型智能火灾预警算法是目前建筑火灾探测预警领域研究的热点之一.针对现有火灾预警算法的不足,研究设计提出一种基于支持向量回归机(SVR)的智能建筑火灾预警算法.为了验证该算法在多传感器复合式建筑火灾预警系统信息处理中的可靠性与优越性,以普通火灾和欧洲试验火历史数据为例,通过Matlab模拟仿真,进行实证分析,并将预警结果与BP神经网络预警结果进行对比分析.研究成果可为新型建筑火灾自动预警系统的设计提供科学的依据.     

自组织理论和BP人工神经网络在税收预测中的应用研究

针对BP人工神经网络的结构特性,提出了将自组织理论与BP人工神经网络相结合的思想,不仅解决了输入待定的神经网络输入维数难确定的问题,而且加快了神经网络的收敛速度,增强了神经网络的适应能力.并将新建立的模型应用到税收预测中,得出了比常规经济学模型更优的效果.