基于 BP 神经网络的叠前流体识别方法

探讨塔里木盆地桑塔木地区三叠系辫状河三角洲沉积储层流体识别方法。该地区储层横向变化大,流体类型复杂。本文提出利用 BP 神经网络的信息整合模式识别功能来进行储层流体识别的方法,通过叠前反演得到对流体敏感的弹性参数数据体和电测解释结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模样本集与测试样本集,选取26口井的700个样本作为学习样本,62个作为测试样本,建立 BP 神经网络模型。预测结果和实钻结果吻合程度高,正确率达90％以上。该方法可以很好地对桑塔木地区储层中所含流体进行识别。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法

分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类、识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95%以上,且虚警率低于5%.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.     

基于BP神经网络的PRC简支梁的预应力识别

为了对预应力混凝土(PRC)结构中预应力值进行检测与评价,采用神经网络技术,基于自振特性对PRC简支梁的预应力识别进行了数值仿真研究.分别在不同预应力水平上计算预应力梁的前10阶自振频率,经过归一化处理构造网络的训练样本,由网络输出指示预应力大小.采用3层BP网络,通过15个训练样本的训练,网络展示了良好的收敛性.对3种不同预应力水平的仿真测试表明,最大相对误差仅为2.08%,具有较高的识别精度.     

基于BP 网络的一种机型识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节，而对空中目标类型的识别仍没有成熟的理论，在BP算法的基础上，提出了一种基于神经网络的目标识别方法，并就具体的主空袭飞机类型给出了识别模型，最后用MATLAB提供的神经网络工具箱进行仿真，仿真结果表明，此方法合理可行，这对提高防空信息处理的准确性具有重要意义。     

基于神经网络的车牌汉字识别方法

为提高车牌汉字识别率,提出一种基于BP神经网络的车牌汉字识别方法。首先使用图像与处理技术对车牌汉字进行处理,包括自适应二值化、规范化、细化等;其次采用改进训练过程和参数的BP神经网络对汉字进行识别。实验结果表明,较其它算法,该算法运算速度快、自学习能力强、识别率和效率高。     

基于BP神经网络的数字字符识别

本文介绍了字符识别的常用方法及BP神经网络的基本原理,并将BP神经网络应用于数字字符识别。通过Matlab实现了对采集的数字图像进行样本训练以及基于BP神经网络的数字字符识别。仿真试验结果表明,BP神经网络可以对阿拉伯数字进行快速、准确的识别。     

基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重.基于VC++ 6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别.车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤.利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效.     

基于BP神经网络的暂降域识别方法

暂降域是电力网络中使得电压暂降敏感用户无法正常工作的故障点所组成的区域,准确识别暂降域是电网暂降严重程度评估的基础。为了解决现有的暂降域识别方法所需样本点多、计算量大,识别精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络的暂降域识别方法,利用BP神经网络算法的非线性拟合特性,拟合电压暂降幅值和故障点位置的内在非线性关系,利用该拟合结果计算得出确定阈值下的暂降域临界点,根据临界点得出暂降域识别结果。在IEEE30节点测试系统中对本文方法进行仿真验证,结果表明方法适用于不同的电网结构和不同的故障类型,能够准确地进行暂降域计算。     

基于BP神经网络的图像识别研究

提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法？先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性，定位钢材区域，然后利用一系列图像处理技术，对图像中钢材编号区域定位、分割字符，最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明，采用BP神经网络，可有效地识别铜材编号，速度快、识别率高，具有较高的实用价值。     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究

为了有效识别癫痫脑电信号,建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型,并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解,提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值,构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明,该算法的识别率达到了92．5％。     

基于BP神经网络的艾滋病预测模型

利用神经网络的自学习、自适应及非线性逼近能力,建立了艾滋病预测模型,并利用Matlab的神经网络工具箱进行开发实现.经过实证研究,表明了该模型的有效性,为艾滋病预防提供了一种科学、可行的预测模型。     

基于BP神经网络的组织网络化发展综合评价模型

组织网络化发展的最终目的是更好地参与并保证企业价值创造．它的有效性最终必须通过企业价值创造过程直接或间接地体现出来,脱离企业价值创造过程的组织网络化发展极易导致“组织网络化泡沫”。因此．必须从企业价值创造的整个过程来研究组织网络化发展问题．并且需要对组织网络化发展与企业价值创造之间的关系进行综合评价研究。建立一个组织网络化发展与企业价值创造的综合评价模型,利用人工神经网络对组织网络化发展与企业价值创造之间的非线性性质进行模型化。应用实例表明．人工神经网络方法应用于组织网络化发展与企业价值创造的综合评价是可行的和有效的。     

基于BP神经网络的岩土工程预测模型研究

BP神经网络具有自适应机制,通过训练和学习,达到对知识进行分类、模式判别、联想记忆等能力.岩土工程的灾害预测问题可以看作是一个模式识别问题,而岩土工程中变形情况的监测和预测模型的研究是矿山、建筑、水利等工程的一项重要课题,近年来安全监测技术发展有了巨大的飞跃,呈现出"实时"、"远程"、"非接触"的特点.针对BP神经网络预测模型监测在岩土工程方面的应用,应用BP人工神经网络实现了对岩土工程安全监测数据的预测预报,并对预测结果进行了分析,说明了隐含层数对预测结果误差的影响.通过比对,选择了误差最小的较优组合对岩土工程进行预测.     

基于BP网络的冷弯型钢轧后回弹预报模型

运用冷弯型钢的现场实测数据，建立了基于BP网络的轧件轧后回弹预报模型；利用该模型的计算结果，得到回弹角与轧件厚度及轧辊锥角间的表格化模型及显式函数关系式。该模型及函数关系式可用于冷弯型钢的孔型设计。     

多变量模糊推理系统的神经网络实现

以双缸连通液面Ｆｕｚｚｙ控制系统为模型，研究了多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的神经元网络实现问题。这里主要考虑如下二个问题：（１）ＢＰ网络在语言环境下实现多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的有效性；（２）神经网络结构（隐层节点个数及输出层激发函数）对推理结果的影响。仿真结果表明，在语言环境下ＢＰ网络具有很强的近似推理能力，基于ＩＦ－ＴＨＥＮ的多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统可由一个ＢＰ网络训练学习而加以实现，从而为有效的实现多变量复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制奠定了基础。     

基于改进型BP神经网络的音频多分类

音频信号作为多媒体信息的重要载体之一, 为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)参数作为特征向量,采用基于改进型传输函数的误差反向传播神经(back propagation, BP)网络模型对6种音频进行分类.实验证明,该方法在音频分类精度方面性能良好,改进的传输函数具有收敛速度快的优点.相对于传统BP算法,该方法不仅缩短了训练时间,而且进一步提高了分类精度,其分类准确率达到90%以上.     

基于改进的BP神经网络算法的控制系统在线辨识方法

 讨论了以计算机虚拟仪器为核心器件,搭建了动态测试与系统辨识硬件平台,使用Delphi语言编写辨识模块,实现对控制系统的在线辨识。在非线性系统辨识方面,针对BP神经网络算法中存在的收敛速度比较慢和辨识精度不高的问题,提出一种基于降低网络灵敏度的MBP神经网络辨识算法和一种基于小波分析的神经网络辨识算法,实现了对控制系统的状态进行预测估计。并以“防空武器半实物仿真系统”中的三轴稳定平台为对象,试验验证了算法的正确性。