基于神经网络的体育商标识别模型

为了提高体育商标识别的正确率,针对传统模型识别效果差的不足,提出基于神经网络的体育商标识别模型。采用Canny算子对体育商标的边缘进行检测,提取不同类型特征,然后采用神经网络对每一种特征分别建立体育商标识别模型,得到相应的识别结果,采用支持向量机确定每一种模型识别结果的权值,根据权值得到体育商标的最终识别结果。仿真对比实验结果表明,该模型的体育商标识别正确率达到95%以上,体育商标的识别率要远远低于其他体育商标的识别模型,同时满足体育商标识别的实时性要求。     

中立型时滞BAM神经网络的稳定性分析

文章介绍了中立型时滞BAM神经网络,并重点分析其稳定性,给出了中立型时滞BAM神经网络的平衡点唯一和全局指数稳定性的判据,同时举例说明判据的正确性和结果的有效性。     

模糊神经网络在电厂给水加药系统中的应用

火电厂的给水加药系统具有时滞、非线性等特点,并且难以建立数学模型。模糊控制对非线性、时滞、难以建立数学模型等系统有较好的控制效果和鲁棒性。神经网络在自学习、自适应和容错性方面表现出了良好的效果。将这两种智能算法融合,使系统在更好利用经验规则实现较好控制效果的同时能根据环境的变化不断地学习,提高系统的自适应能力和鲁棒性。文章设计了基于T-S模糊神经网络的加药控制器,并通过仿真对比检验了T-S模糊神经网络静态性能和动态性能以及对于非线性和时滞的控制效果。     

智能计算简析

本文将对智能计算做出相应的简介,同时对其中的遗传算法、神经网络算法、群体智能等算法做出简析,来从初学者角度给出自己的看法,分析未来的趋势.     

深度神经网络的发展现状

深度神经网络已经在语音、图像、文本等信息处理领域取得了巨大的成果,本文简述其起源及成果,并介绍现代深度神经网络模型的三种基本结构:序列到序列神经网络、卷积神经网络、对抗式生成网络,最后展望了深度神经网络研究领域所面临的挑战。     

卷积码译码的神经网络方法

本文讨论了用前向神经网络(RBFN)实现卷积码译码的方法。该方法通过在接收序列中加窗克服了卷积的码长问题。这种译码器构造简单,不需要学习和训练。其译码性能介于硬判决和软判决Vitebi译码性能之间。     

AMR系统中Viterbi译码的仿真与实现

本文根据AMR技术在GSM系统中物理层信道卷积编码规范,提出了一种可控制信道差错,降低工程实现难度的译码MATLAB仿真方案。结果表明,通过该仿真方案适合AMR语音业务信道卷积码的译码。     

离散Hopfield神经网络和联想记忆的开关电流技术实现

研究了离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＤＨＮＮ）和联想记忆神经网络的开关电流技术实现，利用多权输入跨导，开关电流延迟器（ＳＩＤ）和可编程电流比较器（ＰＣＣ）实现了离散Ｈｏｐｉｅｌｄ神经网络，并提出了利用离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现自联想记忆时相应的开关电流电路，所提出了开关电流神经网络适宜于超大规模集成，能在低电压（如３．３Ｖ）下工作。     

一种遗传-梯度混合算法

本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真，表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

网络数据资源自动获取技术研究与应用

人类社会现已进入了一个信息大爆发的新时代,如何利用计算机新技术从互联网上自动获取特定主题信息并实时提供服务,成为信息技术研究领域的热点之一.在网络爬虫、数据抽取、文本智能分类等关键技术研究及实现的基础上,研制集成了全球油气行业动态信息系统PetroDIS.该系统在信息获取、信息分类、网页构建等多方面做到了自动化,极大地提高了信息收集效率.