基于BP神经网络的静态手势识别方法

手势识别正成为人机交互技术研究中的一种重要模式.本文针对运用摄象机和计算机视觉技术捕获来的静态手势,提出了一种手势特征提取和基于神经网络分类的手势识别方法.实验表明该方法的正确识别率可以达到98%左右,是一种非常有效的静态手势识别方法.     

大跨度桥梁施工过程中参数识别的BP神经网络方法

针对预应力混凝土大跨度桥梁的主梁参数反馈分析，改进和调整了传统的BP神经网络算法，结合斜拉桥工程实例，介绍了将BP神经网络方法应用于大跨度桥梁施工过程中的主梁物性参数的识别修正。     

基于递归图和BP神经网络的桥梁损伤识别研究

为研究递归图和多层前馈（BP）神经网络在桥梁损伤识别方面的应用,以某大跨斜拉桥为例,采用ABAQUS有限元软件建立其三维模型,通过动力分析提取该三维模型的加速度曲线并进行递归图处理和BP神经网络分析。研究结果表明：递归图方法能够初步地识别主梁的损伤位置和损伤程度;BP神经网络分析能够精确识别主梁损伤的具体位置和损伤程度值,且识别准确率均大于85.0%。该方法可为类似桥梁工程的损伤识别提供借鉴。     

基于模态应变能和BP神经网络的混凝土框架结构损伤识别

采用模态应变能变化率和BP神经网络的两步损伤识别方法,对钢筋混凝土框架结构进行损伤识别研究.首先,利用单元的模态应变能变化率作为结构损伤定位因子,运用通用有限元ANSYS的APDL语言编制程序,计算模态应变能变化率;然后,利用BP神经网络进行损伤程度识别.该方法将二者优点相结合,并克服了单纯利用模态应变能难以准确计算损伤程度以及单纯利用BP神经网络样本巨大的困难.数值仿真结果表明,该方法适用于框架结构的损伤识别.     

基于BP神经网络的磨损微粒智能识别

磨粒图象自动分析与识别问题不但是铁谱技术发展需要解决的关键问题，同时也是针对机械设备磨损工况的状态监测与故障诊断后续信息流程实现自动化，智能化和系统化时遇到的关键技术难点和重点。本文在分析综述近年有关研究方法和结果的基础上，提出解决这一问题的新的研究思路，及相应的处理流程，模型和软件帝现，并给出了具体的实验结果，本文提出的流程可用于其它微粒图象（如血液细胞分析）自动识别领域。     

BP神经网络在健康监测基准模型损伤识别中的应用

本文针对ASCE提出的健康监测基准问题的结构模型,分析了基于固有频率的结构损伤识别方法,使用MATLAB软件模拟不同的结构损伤情况,根据得到的固有频率构造BP神经网络输入参数并进行相应的训练,通过神经网络对结构损伤分步分层次的进行诊断。通过数值分析结果说明这种方法可以取得较好结果,也进一步说明神经网络技术是进行结构损伤识别有效方法。     

基于BP神经网络的CPI预测模型

采用归一化数据处理方法,选择神经网络的训练样本,利用神经网络的结构特性及Matlab的人工神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的CPI预测系统的数学模型.利用该模型对2008年山东省居民消费价格指数进行预测,通过前4个月的数据分析,模型的预测值与实测值的误差为0.91%.     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

基于BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例，对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究，结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

基于BP神经网络的手写字符识别系统

基于BP神经网络对非线性系统辨识的通用性和自适应性等特点,构建了一个BP神经网络模型,增强了网络的自适应能力和学习能力,提高了网络的精度和收敛速度,并在此基础上开发出一个高效准确的手写体字符识别系统.     

基子BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例,对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究,结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能.     

基于BP神经网络的人口预测方法研究

对人口数量的准确预测可以为制定社会经济可持续发展计划提供重要依据.文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2002年至2015年全国乡镇人口中0~17岁年龄段的人口进行了预测.实践证明,该模型编程简单,还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点.     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法，它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用，但存在收敛较慢问题．笔者在文中简述了BP算法原理，针对BP算法的收敛性问题，提出了几点改进措施。     

基于BP神经网络下的隧道涌水量预测

一直以来隧道涌水都是隧道施工过程中的重大难题,涌水可能会导致隧道延误工期,造成巨大的财产损失,甚至还可能引发隧道塌方,导致人员伤亡,施工机械损坏。以富家山隧道为依托工程,通过收集施工过程中发生涌水时的一些数据,运用BP神经网络对隧道的涌水量进行预测。     

基于BP神经网络的手写体数字识别系统

针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了基于BP神经网络的手体数字识别系统,通过对样本抽取特征向量,并在选取了足够的样本对BP神经网络进行训练,将代表手写数字存储的样本输入给训练好的神经网络,可以根据神经网络的输出得到识别的数字,仿真结果表明手写体数字识别系统是非常有效的。     

基于改进BP神经网络的速度预测模型

针对BP神经网络三个不足分别加以改进,并利用改进BP神经网络建立速度预测模型,通过实例验证预测模型的有效性,同时,预测结果具有很好的适应性和真实性,可为动态交通管理提供参考.     

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI.同时,神经网络评价数据和专家系统数据的比较,证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景.     

基于进化规划的BP神经网络学习

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明,本文中提出的改进的进化规划算法优于前2个算法。     

基于BP神经网络的仓储烟草霉变预测

烟草霉变预测尚没有有效的方法。为实时预测仓储烟草的霉变程度,选取仓储环境的温湿度和烟草的自身含水量参数作为神经网络的输入层,烟草霉变度作为输出层,建立BP神经网络烟草霉变预测模型。选取78组实测数据作为训练样本对预测模型进行训练,得出了神经网络的阈值和权值。利用14组预测样本针对该预测模型进行了仿真,并进行了线性回归分析。结果表明,建立的烟草霉变预测模型具有较高的预测精度,预测值和实际值的偏差在[-0.028,0.033]之间,相对误差绝对值的平均值为0.0019。最后,在基于嵌入式ARM+Linux+Web的某公司烟草仓库智能监测系统中,实现了烟草霉变实时预测功能,取得了较好的效果。