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《常熟理工学院学报》2016,(2)
在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上,提出一种改进粒子群优化(MPSO)算法和改进BP(MBP)算法,建立基于MPSO-MBP混合算法的高压断路器神经网络故障诊断模型.通过训练样本和测试样本的仿真对比分析,该方法能够实现高压断路器不同故障的有效诊断,提高高压断路器故障模式的识别能力,故障诊断准确率高、速度快. 相似文献
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针对现有乐器分类研究中存在的使用特征量过多、分类准确率有待提高等问题,提出了一种特征量少、准确度高的乐器分类方法。基于Relief算法的主成分特征提取方法,计算出各特征量的权重,设计3层的神经网络分类器。根据所提算法和分类器,使用8项音频特征与传统的24项MFCC特征,分别对中西方9种乐器进行了分类实验,并分别使用权重最高的4、5、6项特征进行分类实验。结果表明,所提出的音频特征相比于传统MFCC特征对乐器分类的平均准确率更高,达到94.84%,且特征量更少,说明基于Relief算法的主成分特征提取方法能有效减小低相关性特征对分类准确率的影响。 相似文献
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以VC++6.0为开发平台,实现一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的安多藏语孤立词语音识别系统。对有声段语音进行MFCC参数的提取,对提取后的MFCC参数进行矢量量化后训练HMM模型,形成特征模板库,最后进行识别。根据安多藏语的特点,改进端点检测的方法,提高了孤立词语音信号检测的准确性,并进一步提高了识别率。 相似文献
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由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(12):65-68
建立一种基于改进型BP神经网络的卫星钟差高精度预报方法。使用PSO算法对BP神经网络结构参数和连接权值阈值进行优化;引入自适应变异因子,以一定概率初始化部分变量改进PSO算法。通过实验验证本文提出的改进BP神经网络算法对于解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收敛速率低等问题,以及常规PSO算法早熟收敛等问题具有较好的效果。选用取自IGS网站提供的4颗GPS卫星钟差数据进行288次连续5 min、24次连续1h以及连续7次1 d的预报研究。结果表明,研究预报方法的预报精度和稳定性要明显优于使用常规BP神经网络和LSSVM算法建立的模型。 相似文献
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符保龙 《柳州职业技术学院学报》2009,9(1):81-85
针对BP神经网络的不足,采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立一个混合的神经网络洪水预测模型。实验仿真结果表明,该模型的预测效果优于传统的洪水预测模型。 相似文献
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由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 相似文献
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基于CHMM的高性能连续数字语音识别算法 总被引：3，自引：0，他引：3
张静亚 《常熟理工学院学报》2005,19(2):93-96,124
介绍了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语连续数字语音识别算法,该识别算法以MEL频率倒谱系数(MFCC)为主要语音特征参数,采用切割-识别方案。在此框架下,本文提出了变时窗的连续数字切割算法,并且结合了声调信息,因此最终连续数字语音识别率达到了90％以上。 相似文献
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《滨州学院学报》2020,(6):5-10
现代民航发动机大多使用VSV系统来提高发动机工作稳定性和避免发动机失速或喘振。为了诊断VSV系统故障,提出了一种基于PSO-BP神经网络对VSV位置进行监控的方法,当PSO-BP神经网络模型的预测值与实际值的偏差超过一定值时,则判断VSV系统故障。利用发动机健康状态的QAR数据,基于PSO算法优化的BP神经网络建立了发动机VSV在飞机下降段的调节规律模型,同时建立BP神经网络模型。经过对比分析,通过PSO-BP神经网络建立的VSV调节规律模型的诊断精度,高于传统的BP神经网络模型,可为民航发动机状态监控和故障诊断提供依据,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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将人工神经网络应用于大坝混凝土和坝基岩石弹性参数的识别 ,采用优化迭代步长的BP学习算法 ,建立了根据坝顶水平位移观测资料来识别大坝混凝土和基岩弹性模量的神经网络模型。工程实际应用表明 ,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性 相似文献
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随着汽车流动量的增大,运用汽车管理系统来进行车型识别、自动收费以及交通事故认定工作愈来愈重要。单纯的视频识别受环境因素影响较大,雨雾等天气状况都会严重影响识别结果。采用针对发动机声音的识别方法,可以有效降低环境因素的影响,完成汽车类型的识别。采用MP稀疏分解方法,用Gabor原子进行信号的分解及重构,重构后的信号能较好反映原信号的特征。发动机声音信号相对平稳,信号分解后频域相对稳定,采用单帧进行识别,可满足实时性要求。识别采用BP神经网络作为识别机,效果较好,对于交通系统中的车辆类型识别具有较高的参考价值。 相似文献
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刘俊 《绵阳师范学院学报》2015,(2):79-83
直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间. 相似文献
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研究了用于交通标志识别的小波神经网络模型,并描述了相应的算法,给出实验结果。实验结果表明,采用不变矩提取道路交通标志的特征,再利用训练速度快、优化性能好的小波神经网络作为分类器对交通标志识别具有很好的分类能力,对实现交通标志的精度识别提供了有力的支持。与传统的BP神经网络识别方法相比,小波神经网络的训练速度更快和识别率更高,能够满足在车辆自主导航系统中对交通标志识别的要求。 相似文献
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说话人识别可以看作语音识别的一种,本文研究了MFCC参数的提取方法,并对矢量量化VQ的识别模型进行了讨论,设计出了一种可行的识别方法,通过验证,这种方法对于文本有关的说话人识别,可达到较高的识别率. 相似文献
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矿井通风机稳定运行对煤矿安全生产具有十分重要的意义。为提高通风机故障诊断的准确率,通过分析通风机振动信号频率成分与通风机故障类型之间的关系,提出一种基于自适应遗传算法（AGA）优化BP神经网络的矿井通风机故障诊断方法。采用AGA优化BP神经网络的连接权值和阈值,提高BP神经网络的学习能力和泛化能力;建立基于BP神经网络的通风机故障诊断模型,并进行仿真实验。实验结果表明,AGA优化的BP神经网络能够有效识别通风机故障类型,故障诊断准确率高。 相似文献
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针对时变信号小样本集建模分类问题,提出一种深层多尺度径向基过程神经网络（DLMS-RBFPNN）。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼顾时变信号的频谱特征和分布形态的多样性,基于径向基过程神经网络,通过将不同宽度参数的Gauss核函数进行线性叠加,构成多尺度核,完成不同尺度上对过程信号形态特征的提取、辨识和相似性度量。通过在径向基核函数层之上叠加全连接层和分类器,实现时变信号不同尺度特征的融合和分类。DLMS-RBFPNN具有较少的模型参数,适用于小样本集建模,在机制上可提高对时变信号过程细节特征和趋势特征的辨识及记忆能力。在分析DLMS-RBFPNN性质的基础上,建立一种基于动态聚类算法的核中心函数确定方法以及基于PSO的模型参数优化求解算法。以旋转机械基于示功图信号的故障诊断为例进行实验,结果验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献