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随着人机交互技术和机器学习技术的发展,人脸表情识别技术逐渐成为研究热点。针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差、表情特征提取能力不足的问题,提出一种改进的基于卷积神经网络的人脸表情识别算法。首先对人脸图像进行预处理,检测并分割出人脸关键点的部分图像,然后输入到包含卷积神经网络通道和卷积稀疏自编码(CSAE)预训练通道的双通道模型中。其中卷积神经网络通道部分使用了批量正则化(Batch Normalization)和ReLU激活函数,加快了模型训练速度,解决了梯度消失问题,同时增加了模型的非线性表达能力。通过引入Dropout技术,解决了网络的过拟合问题。在另一个通道,对输入的人脸表情图像增加了卷积稀疏自编码进行无监督预处理。实验结果表明,该算法在JAFFE、CK+人脸表情数据集上均获得了较好的识别效果。 相似文献
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针对遗传算法在优化BP网络时出现收敛慢、预测能力有限等问题,提出一种用于优化BP神经网络的差分进化遗传算法。结合差分进化与遗传算法,首先对BP神经网络待优化参数编码,然后在经过遗传交叉和差分变异操作后,根据适应度值对种群规模进行自适应操作,以满足不同迭代阶段的要求。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,相比传统遗传算法,DE GA算法具有较好的稳定性和收敛速度,其优化后的BP网络预测精度保持在97%以上。 相似文献
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RSSI定位方法已成为近年来研究热点,基于测距的RSSI定位算法本身具有一定缺陷,无线信号在传播过程中由于受到环境中各种高斯白噪声的干扰,致使获取的RSSI值会在某一中心值上下波动,极大影响了定位的实效性、准确性。为提高室内环境的定位精度,提出一种基于RSSI的高斯—卡尔曼滤波优化。先用极大似然估计得出RSSI测距模型的修正参数,然后使用最小二乘法（LSM）初步估计所求定点的坐标,最后利用高斯 卡尔曼滤波对计算出来的定位节点坐标和参数进行优化,利用Matlab实验仿真结果表明,算法具有定位误差小、精度高的明显特点。 相似文献
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为了迅速地帮助车辆开发、测试人员获取车辆排放数据和定位汽车故障原因,设计了一套基于OBD-II协议的车辆故障诊断系统。在系统硬件上,该故障诊断模块采用STM32F103CBT6作为主控芯片,通过TJA1050CAN收发器与车辆的OBD接口进行数据交互|软件上下位机采用keil4开发环境完成固件开发,上位机采用C#语言通过串口实时显示诊断信息和信号值。通过软硬件协同工作,最终实现上位机终端界面发送读取故障请求或实时数据流请求时,终端界面会显示响应的回复值等功能。通过系统测试,证明了该诊断系统数据准确、响应速度快。 相似文献
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虹膜定位是虹膜识别系统中的一个重要步骤,后续处理步骤均取决于其准确性。针对传统虹膜定位方法的局限性,设计了一种由粗到精的算法,解决计算成本问题的同时达到可接受的精度要求。利用灰度投影法和自适应阈值将虹膜图像转换为二值图像实现虹膜内边界的粗定位,再用Canny算子对边缘进行检测精定位,然后根据定位结果结合矩形检测模板对外边界进行粗定位,使用Daugman圆盘算子检测虹膜外边界进行精定位。实验结果表明该算法能准确快速地定位虹膜区域。 相似文献
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模糊规则提取和隶属度函数学习是模糊推理系统设计过程中重要而困难的问题。针对该问题,提出一种基于人工蜂群算法（ABC算法）训练自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的新方法。神经网络采用5层ANFIS网络结构,并且描述了基本思想和算法实现过程。在ANFIS中引入ABC算法进行参数训练和优化,该方法适用于非线性系统辨识。实验结果表明,加入ABC算法之后,ANFIS训练和参数优化等取得了良好效果。 相似文献
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