神經(jīng)網(wǎng)絡特征精選(九篇)
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第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
針對人工校驗視頻監(jiān)控設備屏幕顯示（OSD）效率低下、人力物力資源耗費大的問題，提出一種OSD自動校驗系統(tǒng)，取代傳統(tǒng)的人工校驗方式。系統(tǒng)首先綜合多種數(shù)理統(tǒng)計特征進行OSD定位，然后利用改進的Otsu算法進行精確字符分割并二值化，最后通過基于Gabor特征離線訓練的改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行字符識別。實驗結果表明，在確保92.7%識別率的前提下，該系統(tǒng)識別一幀OSD平均耗時53ms。
關鍵詞：
屏幕顯示校驗；Gabor特征；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；字符分割；快速二值化
0引言
隨著網(wǎng)絡多媒體技術的發(fā)展，數(shù)字視頻系統(tǒng)在銀行、交通、治安、家電、手持式設備等領域取得了廣泛的應用[1-3]，屏幕顯示（OnScreenDisplay， OSD）技術隨之發(fā)展起來。此技術是利用在屏幕上顯示特定的字或者圖像來完成人機交互的過程，讓使用視頻的用戶獲得如監(jiān)控的時間及位置等信息。而在視頻終端設備如機頂盒、硬盤錄像機（Digital Video Recorder， DVR）、網(wǎng)絡視頻率相機（Network Video Recorder， NVR）中，OSD更是以界面菜單的方式起到關鍵性作用[4]。
在監(jiān)控系統(tǒng)或視頻設備使用之前，要花費很大的人力物力對OSD的正確性進行校驗。由于OSD在圖像中的位置隨機，背景復雜程度各異，很難采用傳統(tǒng)的程序化方式進行校驗。目前普遍采用人工校驗的方式，但這樣校驗耗時耗力，而且很難實現(xiàn)OSD字符集的遍歷校驗。一旦校驗疏忽，投產(chǎn)的視頻設備出現(xiàn)OSD錯誤，會對產(chǎn)品信譽造成極大的負面效應，帶來嚴重的經(jīng)濟損失。
目前國內(nèi)外已公布OSD識別方面相關的研究成果很少。關于字體識別，文獻中采用的Gabor特征是一種能夠良好反映字形特征的處理方法[5-7]，近年來為很多識別系統(tǒng)所采用。通過分析多種OSD原理，本文提出了一種基于Gabor特征與改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡的OSD自動校驗系統(tǒng)，以取代傳統(tǒng)的人工校驗方式。目前已經(jīng)作為OSD自動校驗的一套解決方案，為國內(nèi)某視頻監(jiān)控公司實際使用。
5結語
本文提出了一種基于Gabor特征與改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡的OSD自動校驗系統(tǒng)，在局部強光照、噪點、花紋等較為惡劣的背景干擾下，所采用多數(shù)理統(tǒng)計特征定位方法有效，僅作垂直邊緣檢測能夠更加精確地進行字符分割，改進的Otsu二值化算法大幅度提高了二值化的處理速度，Gabor特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別算法比傳統(tǒng)算法識別率高，實驗結果表明在識別率達到92.7%時，平均識別一幀耗時53ms。
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第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
關鍵詞：車牌字符；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡；圖像識別；模式識別
引言
近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡的智能化特征與能力使其應用領域日益擴大，潛力日趨明顯。許多用傳統(tǒng)信息處理方法無法解決的問題采用神經(jīng)網(wǎng)絡后取得了良好的效果。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡在車牌字符識別中的應用效果尤為明顯。目前，車牌字符識別主要采用兩種方法，即模式匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別方法能夠實現(xiàn)基于計算理論層次上的模式識別理論所無法完成的模式信息處理工作，這種方法是選用適當?shù)淖址麍D像特征提取方法，然后使用訓練樣本訓練網(wǎng)絡并構建一個識別網(wǎng)絡作為分類器。所以，相信未來一段時期內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡在車牌字符識別領域中的應用還會是趨于主導地位。
1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征向量，把字符平均分成8份，統(tǒng)計每一份內(nèi)黑色像素點的個數(shù)作為8個特征, 即分別統(tǒng)計這8個區(qū)域中的黑色像素點的數(shù)目，可以得到8個特征。然后統(tǒng)計水平方向中間兩列和豎直方向中間兩列的黑色像素點的個數(shù)作為4個特征，最后統(tǒng)計所有黑色像素點的個數(shù)作為第13個特征。如下圖所示:
圖3 13特征提取法
第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
關鍵詞：粒子群 徑向基 神經(jīng)網(wǎng)絡 語音識別
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）04-0109-02
近年來，語音識別作為一種便捷的人機交互方式被大量研究，并在日常生活中得到廣泛應用。大體上講，語音識別就是在給定的語料庫中找出與待識別詞語相同的語料，其識別方法的選擇對識別效果至關重要。語音識別的方法主要有3種：基于語音特征和聲道模型的方法、模板匹配的方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡[1]。第1種方法出現(xiàn)較早，但由于其模型過于復雜，并未得到實際應用。第2種方法較為成熟，主要通過動態(tài)時間規(guī)整（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）和矢量量化（VQ）技術實現(xiàn)[2]。第3種方法充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡較強的分類能力和輸入——輸出映射能力，非常適合解決語音識別這類難以用算法描述而又有大量樣本可供學習的問題[3]。
因此，本文將智能領域廣泛使用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡運用到語音識別中，針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡隱層基函數(shù)的中心值和寬度隨機確定的缺陷，運用具有全局尋優(yōu)能力的粒子群算法（PSO）進行優(yōu)化，來提高網(wǎng)絡的泛化能力和收斂速度，從而提高識別率。實驗結果表明，粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡用于語音識別，能夠顯著提升識別性能。
1 粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
1.2 粒子群優(yōu)化RBF網(wǎng)絡算法
因此，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡隱層基函數(shù)中心值和寬度的優(yōu)化過程就是PSO算法依據(jù)輸入樣本進行聚類的過程，其基本流程為：
（1）參數(shù)初始化，包括粒子速度、位置，個體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；
（2）據(jù)（5）式計算慣性權重；
（3）據(jù)（3）（4）式更新粒子的速度和位置；
（4）據(jù)（6）式計算各粒子適應度值，并更新個體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；
（5）用全局最優(yōu)粒子代替本次迭代適應度差的粒子；
（6）反復迭代，直到最大迭代次數(shù)則停止，得聚類中心。
2 PSO優(yōu)化RBF語音識別系統(tǒng)
語音識別過程主要包括信號預處理、特征提取、網(wǎng)絡訓練及識別[6]。預處理主要對語音進行分幀、預加重和加窗處理。特征提取用于提取語音中反映聲學特征的相關參數(shù)，本文采用的是過零峰值幅度（ZCPA）。網(wǎng)絡訓練是在識別之前從語音樣本中去除冗余信息，提取關鍵參數(shù)，再按照一定規(guī)則對數(shù)據(jù)加以聚類，形成模式庫。網(wǎng)絡識別是通過已訓練好的網(wǎng)絡，計算測試樣本數(shù)據(jù)與模式庫之間的相似度，判斷出輸入語音所屬的類別。粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。
PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行語音識別的實驗步驟如下：
第1步：提取特征。
首先對用于訓練和識別的各種信噪比的語音文件進行ZCPA特征提取。語音信號的采樣頻率為11.025kHz，每幀為256個采樣點，經(jīng)過時間和幅度歸一化處理后，得到256維特征矢量序列。
第2步：網(wǎng)絡訓練。
網(wǎng)絡訓練的過程就是調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡基函數(shù)的中心和寬度以及隱層到輸出層之間的連接權值。實驗中，類別數(shù)為待識別的詞匯數(shù)，如對10個詞進行識別，則隱層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)和聚類中心均為10，如對20個詞進行識別，則隱層節(jié)點數(shù)、輸出層節(jié)點數(shù)和聚類中心均為20，以此類推，本文對10詞、20詞、30詞和40詞分別進行訓練識別。利用PSO優(yōu)化算法通過聚類獲取隱層基函數(shù)的中心值和寬度，網(wǎng)絡輸出權值使用偽逆法得到。在PSO算法中，種群大小為20，最大進化迭代次數(shù)為40。
第3步：網(wǎng)絡識別。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練好后，將測試集中的樣本輸入網(wǎng)絡進行識別測試。每輸入一個單詞的特征矢量，經(jīng)過隱層、輸出層的計算后可得一個單詞分類號，將這個分類號與輸入詞自帶的分類號進行對比，相等則認為識別正確，反之，識別錯誤。最后將識別正確的個數(shù)與所有待識別單詞數(shù)的比值作為最終的識別率。
3 實驗仿真分析
本文運用matlab在PC機上仿真實現(xiàn)了PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的孤立詞語音識別系統(tǒng)，選用在不同高斯白噪聲條件下（包含15dB、20dB、25dB和無噪聲），18個人分別錄制40詞各三次，形成實驗語音數(shù)據(jù)，實驗時選其中10人的10詞、20詞、30詞、40詞語音數(shù)據(jù)分別作為訓練樣本，另外8個人對應的10詞、20詞、30詞、40詞語音數(shù)據(jù)分別作為測試樣本進行實驗，得到了不同噪聲和詞匯量下的粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別結果。
表1所示為在不同詞匯量和不同SNR下，分別基于PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和標準RBF神經(jīng)網(wǎng)絡采用ZCPA語音特征參數(shù)的語音識別結果。由表中識別率的變化可知，基于PSO優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的識別率在不同詞匯量和不同信噪比下都比標準RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的高，正確識別出的詞匯量明顯增多，這充分證明改進后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應性和強大的分類能力，縮短網(wǎng)絡訓練時間的同時，提高了系統(tǒng)的識別性能，尤其在大詞匯量的語音識別中表現(xiàn)出更加明顯的優(yōu)勢。
4 結語
本文采用粒子群優(yōu)化算法來聚類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡隱層基函數(shù)中心值和寬度，并將PSO改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡用于語音識別中。通過仿真實驗，得出了其與標準RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在不同詞匯量和不同SNR下的語音識別結果。通過分析比較，證明了PSO優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡有較高的識別率，且訓練時間明顯縮短，表明神經(jīng)網(wǎng)絡方法非常適宜求解語音識別這類模式分類問題。
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第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
［關鍵詞］BP神經(jīng)網(wǎng)絡農(nóng)業(yè)工程農(nóng)業(yè)管理農(nóng)業(yè)決策
一、引言
采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法的信息處理技術，以其較強的計算性和學習性，現(xiàn)如今已經(jīng)在各工程領域內(nèi)得到了廣泛應用。隨著科技不斷的發(fā)展和研究的不斷深入，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中采用的傳統(tǒng)分析和管理的方法已經(jīng)不能滿足農(nóng)業(yè)工程領域快速發(fā)展的需要。在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術可在一定程度上可彌補傳統(tǒng)方法的不足，現(xiàn)已成為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個重要途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)已在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)得到廣泛的應用，從作物營養(yǎng)控制、作物疾病診斷、產(chǎn)量預測到產(chǎn)品分級，顯示了巨大的潛力，并正以很快的速度與生產(chǎn)實際相結合。目前應用比較多的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，可通過學習以任意精度逼近任何連續(xù)映射，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與科研中展示出了廣闊的應用前景。
BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡的簡化和模擬的一種信息處理系統(tǒng)，具有很強的信息存貯能力和計算能力，屬于一種非經(jīng)典的數(shù)值算法。通常可分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropugation Neura1 Network)是一種單向傳播的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡，可通過連續(xù)不斷的在相對于誤差函數(shù)斜率下降的方向上計算網(wǎng)絡權值以及偏差的變化而逐漸逼近目標值，每一次數(shù)字和偏差的變化都與網(wǎng)絡誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層，從而實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構如圖所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡可分為輸入層、中間層(隱含層)和輸出層，其中輸入和輸出都只有一層，中間層可有一層或多層。同層的網(wǎng)絡結點之間沒有連接。每個網(wǎng)絡結點表示一個神經(jīng)元，其傳遞函數(shù)通常采用Sigmoid型函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡相當于從輸入到輸出的高度非線性映射，對于樣本輸入和輸出，可以認為存在某一映射函數(shù)g，使得y0=g(xi)，i＝1，2，3，…，m，其中m為樣本數(shù)，xi為輸入樣本，yo為輸出結果。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡的一個顯著優(yōu)點就是其可進行自學習，能夠通過訓練得到預期的效果。其學習過程由正向傳播和反向傳播組成，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入值經(jīng)過非線性變換從輸入層經(jīng)隱含層神經(jīng)元的逐層處理傳向輸出層，此為正向傳播過程。每一層神經(jīng)元的狀態(tài)將影響到下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得到的數(shù)值與期望輸出有一定的偏差，則轉入反向傳播過程。神經(jīng)網(wǎng)絡通過對輸入值和希望的輸出值(教師值)進行比較，根據(jù)兩者之間的差的函數(shù)來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的各層的連接權值和各個神經(jīng)元的閾值，最終使誤差函數(shù)達到最小。其調(diào)整的過程是由后向前進行的，稱為誤差反向傳播BP算法。具體學習過程如下：
（1)隨機給各個權值賦一個初始權值，要求各個權值互不相等，且均為較小的非零數(shù)。
（2)輸入樣本集中每一個樣本值，確定相應的網(wǎng)絡實際輸出值。
（3)計算實際的輸出值與相應的樣本集中的相應輸出值的差值。
（4)按極小誤差方式調(diào)整權值矩陣。
（5)判斷網(wǎng)絡誤差是否小于訓練前人為設定的一個較小的值，若小于，則跳出運算，此時的結果為神經(jīng)網(wǎng)絡的最終訓練結果；若大于，則繼續(xù)計算。
（6）判斷最大迭代次數(shù)是否大于預先設定的數(shù)，若小于，返回（2）;若大于，則中止運算，其結果為神經(jīng)網(wǎng)絡的最終訓練結果。
上述的計算過程循環(huán)進行，直到完成給定的訓練次數(shù)或達到設定的誤差終止值。
二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡在農(nóng)業(yè)工程領域中的應用
1.在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理與農(nóng)業(yè)決策中的應用
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理受地域、環(huán)境、季節(jié)等影響較大，用產(chǎn)生式規(guī)則完整描述實際系統(tǒng)，可能會因組合規(guī)則過多而無法實現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡的一個顯著的優(yōu)點就是其具有較強的自學習、自適應、自組織能力，通過對有代表性的樣本的學習可以掌握學習對象的內(nèi)在規(guī)律，從而可以在一定程度上克服上述信息量大的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方面可用于農(nóng)作物生長過程中對農(nóng)作物生長需求進行預測，從而通過對養(yǎng)分、水分、溫度、以及PH值的優(yōu)化控制達到最優(yōu)的生長狀況。采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法的主要思想可描述為：（1）收集一定規(guī)模的樣本集，采用BP算法進行訓練，使網(wǎng)絡收斂到預定的精度；（2）將網(wǎng)絡權值矩陣保存到一存儲介質(zhì)中，例如文本文件或數(shù)據(jù)庫中；（3）對于待預測數(shù)據(jù)的輸入部分，從存儲介質(zhì)中讀出網(wǎng)絡連接權值矩陣，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡的前向傳播算法計算網(wǎng)絡輸出，輸出結果既是預測出來的數(shù)值向量。如霍再林等針對油葵不同階段的相對土壤含鹽濃度對其產(chǎn)量的影響有一定的規(guī)律的現(xiàn)象，以油葵的6個成長階段的土壤溶液含鹽的相對濃度為輸入樣本，相對產(chǎn)量為輸出樣本，通過比較發(fā)現(xiàn)，訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡能較好預測油葵產(chǎn)量，采用此方法可補充傳統(tǒng)模型的不足，為今后進一步的研究開辟了新路。
在農(nóng)業(yè)決策方面，主要將農(nóng)業(yè)專家面對各種問題時所采取的方法的經(jīng)驗，作為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習樣本，從而采用神經(jīng)網(wǎng)絡建立的專家系統(tǒng)將從一定程度上彌補了傳統(tǒng)方法的不足，將農(nóng)業(yè)決策智能化。如何勇、宋海燕針對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)自學習能力差的缺點，利用神經(jīng)網(wǎng)絡可自我訓練的優(yōu)點，將神經(jīng)網(wǎng)絡引入專家系統(tǒng)中。將小麥缺素時的田間宏觀表現(xiàn)，葉部、莖部、果實癥狀及引起缺素的原因這五個方面的可信度值作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量，將農(nóng)業(yè)專家診斷的結論作為輸出量，將這些數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)。實際應用表明此系統(tǒng)自動診斷的結果與專家現(xiàn)場診斷的結果基本一致，從而采用該系統(tǒng)能夠取代專家，實現(xiàn)作物的自我診斷，為農(nóng)業(yè)管理方面提供了極大的幫助。如馬成林等針對于傳統(tǒng)施肥決策方法中非線性關系描述不足的問題，基于數(shù)據(jù)包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡，建立了施肥決策模型，應用表明，在有限的范圍內(nèi)，模型預測結果較為合理，可以反映玉米的需肥特性。劉鋮等人提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡應用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策中，以莜麥播種方式?jīng)Q策為例，通過對產(chǎn)生式規(guī)則的分析導出神經(jīng)網(wǎng)絡輸入、輸出單元數(shù)，并通過多次試驗確定隱層單元數(shù)，用MATLAB方針結果表明，采用神經(jīng)網(wǎng)絡作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的方法，取得了較好的效果。譚宗琨提出將基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的神經(jīng)網(wǎng)絡應用在玉米智能農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)中，根據(jù)農(nóng)作物發(fā)育進程分成若干個發(fā)育期，分別對各個發(fā)育期建立管理模型，依照作物各發(fā)育期進程時間間隔，由計算機系統(tǒng)自動選取相應的模型進行決策。應用分析的結果表明采用神經(jīng)網(wǎng)絡的玉米智能專家系統(tǒng)已初步接近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實際。
2.在農(nóng)產(chǎn)品外觀分析和品質(zhì)評判
農(nóng)產(chǎn)品的外觀，如形狀、大小、色澤等在生產(chǎn)過程中是不斷變化的，并且受人為和自然等復雜因素的影響較大。農(nóng)產(chǎn)品的外觀直接影響到農(nóng)產(chǎn)品的銷售，研究出農(nóng)作物外觀受人為和自然的影響因素，通過神經(jīng)網(wǎng)絡進行生產(chǎn)預測，可解決農(nóng)產(chǎn)品由于不良外觀而造成的損失。如Murase 等針對西紅柿表皮破裂的現(xiàn)象，西紅柿表皮應力的增長與西紅柿果肉靠近表皮部分水分的增加有關，當表皮應力超過最大表皮強度時，將導致表皮破裂。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，預測在環(huán)境溫度下的表皮應力，可通過控制環(huán)境變量來減少西紅柿表皮破裂所造成的損失。
在農(nóng)業(yè)科研和生產(chǎn)中，農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)評判大多是依賴于對農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識。例如對果形尺寸和顏色等外觀判別果實的成熟度，作物與雜草的辨別，種子的外觀質(zhì)量檢測。由于農(nóng)業(yè)環(huán)境的復雜性和生物的多樣性，農(nóng)產(chǎn)品的外觀不具有較確定的規(guī)律性和可描述性，單一采用圖像處理技術辨識農(nóng)產(chǎn)品的外觀時不宜過多采取失真處理和變換，否則則增加圖像處理的復雜性，特征判別也相對困難。人工神經(jīng)網(wǎng)絡由于其具有自學習、自組織的能力，比較適宜解決農(nóng)業(yè)領域中許多難以用常規(guī)數(shù)學方法表達的復雜問題，與圖像處理技術相結合后，可根據(jù)圖像特征進行選擇性判別。采用此方法可以部分替代人工識別的工作，提高了生產(chǎn)效率，也有利于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。如Liao等將玉米籽粒圖像用34個特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量，將輸出的種粒形態(tài)分為5類，經(jīng)過學習的神經(jīng)網(wǎng)絡對完整籽粒分類的準確率達到93％，破籽粒分類的準確率達91％。
3.蔬菜、果實、谷物等農(nóng)產(chǎn)品的分級和鑒定
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，蔬菜、果實、谷物等農(nóng)產(chǎn)品的分級和鑒定是通過對農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識進行的。傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識方法費時費力、預測可靠度很低，而且多采用人工操作，評價受到操作者主觀因素的影響，評判的精度難以保證。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術結合圖像處理技術可部分代替以往這些主要依靠人工識別的工作，從而大大提高生產(chǎn)效率，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理的自動化和智能化。
利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術對農(nóng)產(chǎn)品果形尺寸和顏色等外觀評判，目前國內(nèi)外已有不少成果用于實際生產(chǎn)中。何東健等以計算機視覺技術進行果實顏色自動分級為目的，研究了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行顏色分級的方法。分別用120個著色不同的紅星和紅富士蘋果作為訓練樣本集對網(wǎng)絡進行離線訓練。兩個品種的蘋果先由人工依據(jù)標準按著色度分成4級，對每一個品種分別求出7個模式特征值作為BP網(wǎng)絡的輸入，用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡進行分級。結果表明紅富士和紅星果實的平均分級一致率分別為94.2％和94.4％。劉禾等用對稱特征、長寬特征、寬度特征、比值特征等一系列特征值來描述果形。采用BP網(wǎng)絡與人工智能相結合，建立果形判別人工神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)。試驗水果品種為富士和國光。試驗表明系統(tǒng)對富士學習率為80％，對非學習樣本的富士蘋果的果形判別推確率為75％，系統(tǒng)對國光學習率為89％，對非學習樣本的國光蘋果果形判別系統(tǒng)的難確率為82％。
三、未來的發(fā)展方向
人工神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理技術現(xiàn)已在農(nóng)業(yè)工程領域內(nèi)得到了迅速的應用，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)能夠從一定程度上改善控制效果，但此技術在農(nóng)業(yè)范圍內(nèi)還不夠成熟，有待于進一步的研究。今后科研的方向大體上可以從以下幾方面著手：
1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的改進
人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法由于本身具有一定的缺點，從而采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法的信息處理技術在應用過程中具有一定的局限性。在今后的研究中，可以從人工神經(jīng)網(wǎng)絡方向著手，改進人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，從而實現(xiàn)其在農(nóng)業(yè)領域內(nèi)更好的應用。近年來隨著模糊算法、蟻群算法等算法的相繼出現(xiàn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡與其他算法結合在一起已經(jīng)成為了研究的熱門話題，也是未來算法研究的主要方向之一。
2.應用領域的擴展
人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法在農(nóng)業(yè)工程方面現(xiàn)已得到了迅速的發(fā)展，擴展其在農(nóng)業(yè)工程領域的應用范圍是未來的一個主要研究方向。人工神經(jīng)網(wǎng)絡由于其具有自學習能力，可對農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的非線形特性進行較好的描述，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可解決傳統(tǒng)方法的不足，從而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。如何將神經(jīng)網(wǎng)絡較好地引入到農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，解決農(nóng)業(yè)工程中的部分問題，已是今后農(nóng)業(yè)科研中的一個方向。
四、結束語
神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種人工智能范疇的計算方法，具有良好的自學習與數(shù)學計算的能力，可通過計算機程序進行模擬運算，現(xiàn)已廣泛用于模式識別、管理決策等方面。隨著計算機硬件和軟件的不斷發(fā)展與農(nóng)業(yè)工程方面的研究的不斷深入，神經(jīng)網(wǎng)絡將在農(nóng)業(yè)管理、農(nóng)業(yè)決策、農(nóng)作物外觀分類、品質(zhì)評判等方面充分發(fā)揮其自學習能力強，計算能力強的優(yōu)勢，通過對樣本數(shù)據(jù)的學習，神經(jīng)網(wǎng)絡可較好地解決農(nóng)作物生長過程中的作物分類、預測等非線形的問題。在農(nóng)業(yè)工程領域內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡擁有廣闊的科研前景。
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第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
關鍵字：智能手機；安全；神經(jīng)網(wǎng)絡；病毒病毒識別模型在智能手機監(jiān)測中的優(yōu)越性以及可行性。
0 引言
現(xiàn)階段，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今社會不可或缺的一部分，智能手機的數(shù)量也是與日俱增，與此同時不斷發(fā)展的是手機病毒，手機病毒已成為現(xiàn)代病毒發(fā)展的趨勢。
所謂手機病毒，其實是一種破壞手機系統(tǒng)的程序，且其傳播手段極為廣泛，可通過短信、彩信、郵件、網(wǎng)站或者下載文件、藍牙等傳播，手機一旦被病毒感染就會根據(jù)所感染病毒程序的要求對手機實施破壞，其表現(xiàn)方式不盡相同，可以使關機、死機、刪除手機資料、自動通話、發(fā)郵件等，有的病毒還能夠破壞手機SIM卡和芯片等手機硬件設備。
怎樣才能避免手機遭受病毒的破壞？其主要措施還是殺毒軟件和防火墻：
①定期對殺毒軟件的病毒庫進行更新升級，盡可能的保證其擁有當時已出現(xiàn)的病毒程序的破解，若病毒庫中不存在某個病毒的特征，則殺毒軟件就不能對該病毒進行查殺。此外，現(xiàn)在的手機殺毒軟件病毒庫采用的是特征代碼法，病毒的細微的變化都需要病毒庫對其進行辨別，然而智能手機的存儲空間和運算能力都是有限的，所以這種防殺毒的方法對智能手機而言，并不是完美的。
②而智能手機的防火墻主要的作用是攔截騷擾電話等，而并不是對手機病毒進行監(jiān)控，面對現(xiàn)存的多樣易變的病毒，防火墻更是顯得微不足道。
究竟該選擇何種方式來保護手機，這也是本文研究的重點―神經(jīng)網(wǎng)絡。
1 神經(jīng)網(wǎng)絡
神經(jīng)網(wǎng)絡是依據(jù)生物神經(jīng)的機制和原理，對信息進行處理的一種模型。它能夠模擬動物大腦的某些機制機理，實現(xiàn)一些特定的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有很大的優(yōu)越性：
①具有自學功能。比如說，當對一幅圖像進行識別時，將各種不同的圖像樣本及其對應的結果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡，它就能夠自己學習識別相同類型的圖像。
②具有聯(lián)想存儲功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的反饋網(wǎng)絡具備了聯(lián)想存儲的功能。
③具有高速尋找優(yōu)化解的功能。
2 神經(jīng)網(wǎng)絡安全監(jiān)控系統(tǒng)
神經(jīng)網(wǎng)絡安全監(jiān)控系統(tǒng)就是監(jiān)控手機應用程序，使手機的正常業(yè)務能夠順利進行，而對那些異常業(yè)務則進行阻止。所謂正常的業(yè)務就是那些手機用戶已知的、按照用戶的意愿運行的、并且其運行并不破壞用戶手機中的資源和產(chǎn)生額外費用的已經(jīng)授權的程序。
通過神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)控手機的而應用程序的流程圖如圖1所示：
圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡安全監(jiān)控流程圖圖2 單層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡結構
神經(jīng)網(wǎng)絡智能手機安全監(jiān)控的第一步是獲取所運行程序的特征，然后借助于神經(jīng)網(wǎng)絡的識別功能，對所提取的應用程序的行為特征進行識別，如果識別結果為病毒手機會向用戶發(fā)出提示信息，若不為病毒則程序將繼續(xù)運行。
3.1 程序行為特征的獲取
這里舉個例子說明。例如OwnSkin.A病毒，該病毒以手機主題的形式誘導手機用戶進行下載安裝，一旦該病毒被安裝進了手機，它就會在用戶不知情的情況下自動連接網(wǎng)絡，自動想外界批量發(fā)送短信，對手機收到的短信的信息內(nèi)容進行刪除等等。從對病毒的描述詳細程度方面來說，病毒具有很多種特征，本文以3個為例，進行說明，這3個特征分別是有無按鍵、是否自啟動、是否特殊號碼，程序行為特征獲取的方法如下：
①針對手機自啟動的行為特征：每種手機的系統(tǒng)，都有其正常的程序啟動方式，例如Windows Mobile通過“啟動”設置，Symbian的系統(tǒng)式通過“Recognizer”來設置程序的啟動，Linux系統(tǒng)是將啟動語句加入/ect/init.d/rcs，或者/usr/etc/rc.local中，在程序啟動的時候對這些個位置進行監(jiān)控，就可以很容易的判別其是否為自啟動。
②針對按鍵這個行為特征：塞班的系統(tǒng)對是否有按鍵這個行為特征的監(jiān)控是粗略的監(jiān)控，以短信為例，手機短信的使用一般是先按功能鍵啟動功能圖標，然后選取短信的圖標，接著是對短信內(nèi)容的編輯，即一系列的數(shù)字鍵，監(jiān)控可得到一個相應的按鍵序列，這樣就可以通過是否有按鍵這個行為特征來監(jiān)測手機程序的啟動是否正常。
③針對“被叫號碼”和“文件信息”的特征： 對于被叫號碼主要執(zhí)行的是，查看所要撥出去的電話號碼是否是設置在黑名單里的電話，對于文件信息則是查看信息中所添加的附件是否是安裝文件，如果是手機用戶之間的正常傳輸行為，則必定有按鍵行為特征，這樣也就會避免手機中的病毒程序隱蔽性的自啟動來傳輸文件。
3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡建模
仍舊以上述3個行為特征為例，將其三個特征分別用“0”或者“1”來表示，若無按鍵、自啟動、特殊號碼，其特征值都取“1”，反之則取“0”，這三個特征值一共組合成了8中可能出現(xiàn)的情況，將其標記為矩陣如下：
(1)
借助于神經(jīng)網(wǎng)絡的識別功能，本文以單層單神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡為例進行說明，采用以下的參數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行設計：
該網(wǎng)絡包含有一個輸入向量，包汗三個元素，并且每個元素取0―1之間的值。
神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元通過hardlim函數(shù)為傳輸手段，根據(jù)這個函數(shù)設計出如圖2所示的神經(jīng)網(wǎng)絡結構,：
(2)
該結構輸出結果為二值向量“0”或者“1”，其中“0”表示不是病毒特征，“1”則表示是行為特征。
在智能手機的實際應用中，傳輸函數(shù)和網(wǎng)絡結構、層數(shù)極易神經(jīng)元等的類型多種多樣，可根據(jù)病毒的實際情況進行選擇和應用，在此筆者只是舉個例子來論述神經(jīng)網(wǎng)絡是如何識別網(wǎng)絡的。當網(wǎng)絡建好之后，就需要通過適當?shù)姆椒▽Σ《緲颖具M行訓練得出誤差。
仍以上述例子為例進行訓練：
輸入向量為：p= ;目標向量選為：t= ,在MATLAB7.1的環(huán)境中對病毒進行訓練，根據(jù)所的結果得出訓練的誤差性能曲線，如圖3所示：
圖3 訓練誤差性能曲線
經(jīng)過訓練并獲取矩陣權重，至此，神經(jīng)網(wǎng)絡的建模基本完成，其模型為
a=hardlim(P1*2+P2*2+P3*1-3)
在手機中所執(zhí)行的應用程序，計算程序的行為特征向量與病毒的行為特征向量（111）之間的歐式距離，當所得之數(shù)比程序的特征行為向量和正常行為特征向量之間的歐式距離大時，系統(tǒng)將將此程序判定為病毒。
運用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)對手機進行監(jiān)測不需要像殺毒軟件一樣需要定期更新，這對手機的安全具有更好的防護作用。
3結語
隨著現(xiàn)代社會智能手機數(shù)量的增多和日常化，網(wǎng)絡黑客技術也在不斷的發(fā)展和完善，因此智能手機安全問題已然不能忽視或者小視。本文針對這個問題，以及殺毒軟件和防火墻的不足之處，論述了神經(jīng)網(wǎng)絡病毒識別模型在智能手機監(jiān)測中的優(yōu)越性以及可行性。
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第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
關鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡；人臉識別；奇異值
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 13-0000-01
Face Recognition Based on the BP Neural Network
Liu Weiwei
(Chinese People's Public Security University,Beijing100872,China)
Abstract:In order to achieve the purpose of face recognition by classifying the feature vector of face image,a new methods for face recognition on neural networks is presented in this paper.Singular values features of face image matrix are used as features,Back-Propagation(BP)networks are used as recognition.Through the experiments,it show that the method of face recognition is reliable and have a ability of high maneuverability.
Kewwords:BP neural network;Face recognition;Singular values
一、引言
人臉識別的發(fā)展應用廣泛，利用人臉圖像進行識別身份容易被接受，具有非打擾性、直接性、唯一性。人臉識別主要是對人臉特征向量分類識別。神經(jīng)網(wǎng)絡可以用做人臉特征的分類器。它是一種模擬人類大腦的思維方式和組織形式而建立的數(shù)學模型。具有強大的自適應、自學習、高度容錯能力，因此成功運用在模式識別和預測等領域。BP網(wǎng)絡是神經(jīng)網(wǎng)絡中最完美的，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行人臉特征向量識別分類。
二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡
BP網(wǎng)絡是一種單向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，它包括一個輸入層、若干隱含層和一個輸出層，上下層之間實現(xiàn)全連接，而每層神經(jīng)元之間沒有連接。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn)輸入向量 到輸出向量 的非線性映射。該網(wǎng)絡的前層和后層都有連接權值 ，每一層有閾值 ，這些值在初始時刻是隨機生成的。在具體的應用中，將特征值向量作為輸入向量，特征值所對應的結果作為輸出向量，BP網(wǎng)絡載入這些數(shù)據(jù)訓練和學習，從而對連接權值和閾值不斷進行修正，使網(wǎng)絡達到的最優(yōu)狀態(tài)，完成網(wǎng)絡的學習和訓練過程，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分類做準備。因此可以將BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為人臉特征向量的分類器，以達到人臉識別的目的。
三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別
人臉識別是基于人臉的唯一性進行識別，這里采用奇異值分解的方法提取人臉特征向量。本實驗的數(shù)據(jù)取自ORL人臉數(shù)據(jù)庫，該庫由40人、每人10幅、共400幅人臉圖像組成。這些照片包含測試者的不同面部表情。本實驗選擇兩個測試者進行識別，每個測試者的十幅圖像作為一個類，每個類的前九幅圖像的特征向量作為網(wǎng)絡的學習訓練樣本，第十幅圖像的特征向量作為測試數(shù)據(jù)。
（一）樣本數(shù)據(jù)的獲取
采用奇異值分解的方法提取人臉圖像的特征向量，這些特征向量作為BP網(wǎng)絡的學習和訓練樣本數(shù)據(jù)，對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化后得到。例如 =（0.55650.53230.36750.40620.35990.38540.37030.3062）表示第一個測試者的第一副圖像的特征向量，在BP網(wǎng)絡中對應的輸出向量為（1，0）。
（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建立
第一，確定隱含層的層數(shù)。對于一般的模式識別問題，三層網(wǎng)絡可以有效的解決此問題。本試驗采用三層網(wǎng)絡，輸入層的神經(jīng)元個數(shù)為特征向量的維數(shù)n=8，隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為p=2n+1=17，輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為輸出向量的維數(shù)為m=2。隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選用tansig，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選用logsig。輸出向量為（1，0）和（0，1）表示為第一個和第二個測試者。
第二，載入樣本數(shù)據(jù)學習和訓練。樣本數(shù)據(jù)包括輸入向量和輸出向量，通過學習和訓練不斷的修正網(wǎng)絡中的權值和閾值。訓練曲線的收斂情況如圖2.
在matlab環(huán)境下運行，采用測試樣本進行測試，實驗結果輸出為（0.98490.0027）；（0.00270.9547），試驗結果接近（1，0）和（0，1），分別為一號和二號測試者，實驗達到預期結果。
圖1.訓練曲線
四、結語
運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立了人臉識別模型，解決了對人臉特征向量進行分類識別的問題，從而達到對人臉識別這一最終目的。識別結果表明，在小樣本空間下，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別運算速度快、操作簡單、識別率高，BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于人臉識別系統(tǒng)中的識別部分，并且可以擴展到其他模式識別問題。
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第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
關鍵詞：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡；材質(zhì)識別；羊毛；粘膠；MIV；圖像處理
中圖分類號：TP391；TS137
文獻標志碼：A
Identifying the Materials of Wool/Viscose Blended Yarns Based on Feed-forward Neural Network
Abstract： In order to identify the materials of blended yarns， the article first selected the indicators that can reflect the morphological characteristics of wool and viscose fibers in the cross-section images of blended yarn by using MIV-BP method. Then it used probabilistic neural network/support vector machine/extreme learning machine to identify wool and viscose materials. The identification results show that by using suitable feed-forward neural network， the materials can be quickly identified with accuracy up to about 90% and the method has the potential for practical use.
Key words： feed-forward neural network； material identification； wool； viscose； MIV； image processing
傳統(tǒng)的混紡紗線檢測多由人工完成，工作量大，易于出錯。隨著數(shù)字圖像技術的發(fā)展和神經(jīng)網(wǎng)絡的不斷完善，通過圖像技術提取纖維特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別，是現(xiàn)今最主要的自動檢測方式。但是纖維特征的篩選多由主觀確定，且大多利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來構造材質(zhì)識別的分類器。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度慢，難以滿足纖維檢測的實時性，所以本文嘗試將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的多種典型形式結合圖像處理技術，進行羊毛/粘膠混紡紗線的特征選取，訓練計算機更為客觀、準確、迅速的實現(xiàn)毛粘混紡紗線中的材質(zhì)識別。
1羊毛和粘膠的形態(tài)特征
1.1基于圖像處理的羊毛/粘膠特征提取
通過配套PC圖像采集接口的CU-Ⅱ型纖維細度儀，顯微拍攝利用哈氏切片法獲取的羊毛/粘膠混紡紗線橫截面圖片（圖1）。其中羊毛和粘膠為待識別目標，需要保留；而火棉膠溶液的作用是固化紗線，可看作為背景，需要去除。經(jīng)圖像灰度化、去噪、增強、二值化、形態(tài)學處理之后得到的羊毛和粘膠個體示意圖如圖2和圖3所示。通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，羊毛和粘膠從圖像的角度來看，最大的差異在于羊毛個體的形態(tài)較飽滿，外廓參差較少；粘膠個體形態(tài)較干癟，外廓參差較多。
通過Matlab中用來度量圖像區(qū)域屬性的函數(shù)regionprops，獲取第一至第六個特征指標，分別為Area、Eccentricity、EquivDiameter、Solidity、Extent、Perimeter；如圖4所示，第七個特征指標定義為Bc，即從水平與垂直兩個方向獲取的目標個體長度，然后將以較小長度Lmin作為直徑的圓的面積與以較大長度Lmax作為直徑的圓的面積相除（式（1））；如圖5所示，第八個特征指標定義為SMr，Sh和Sv分別是目標個體從水平方向逐行和垂直方向逐列掃描得到的缺口面積總和，S是目標個體的橫截面面積（式（2））。
Bc=L2min/L2max（1）
SMr=1-（Sh+Sv）/S（2）
在本文的研究中總共提取了215個羊毛個體和152個粘膠個體的特征值，部分羊毛和粘膠個體特征值的原始數(shù)據(jù)見表1。
第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
關鍵詞：壁紙識別；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；不變矩
中圖分類號：TP391.41
貼標的識別以往是通過人工識別，人為因素影響大，識別速度慢，精度低，不能滿足大批量生產(chǎn)的需要。因此，在經(jīng)濟社會高速發(fā)展的今天，此方法越來越不能滿足壁紙行業(yè)發(fā)展的需要。隨著計算機的發(fā)展，通過計算機智能識別壁紙的紋理就成為可能，主要思路是將壁紙拍攝獲知的圖像進行紋理特征的提取，只要建立足夠的特征庫，就可以把需要判別的壁紙圖片輸入計算機，通過檢索來判別該壁紙是哪種材種。因此，本文引入圖像處理技術和BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術，提出一種壁紙貼標自動識別算法，以解決貼標大批量生產(chǎn)的需要。
1 壁紙紋理特征的提取
不變矩是指物體圖像經(jīng)過平移，旋轉以及比例變換仍保持不變的矩特征量，設物體的二維離散圖像函數(shù)用f（x，y）表示，其（p+q）階矩定義為：
（1）
相應的（p+q）階中心矩定義為：
（2）
其中，x0=m10/m00，y0=m01/m00，x0表示二維圖像的灰度在水平方向上的重心，y0表示二維圖像的灰度在垂直方向上的重心。
HuM.K.等人利用二階、三階中心矩得到了7個不變矩特征參數(shù)，具體如下：
Φk=|log|Φk，k=1，2，3，4，5，6，7 （3）
在本設計的實驗中要求樣本的尺寸是256×256，從每一類原始樣本中采集100個能表現(xiàn)該樣本紋理的圖片，形成識別樣本庫，之后提取了所有樣本的不變矩紋理特征。
圖1 壁紙樣本圖片
2 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡分類器的設計
2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述
BP神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation）是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種基于誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǖ亩鄬忧梆伾窠?jīng)網(wǎng)絡，目前廣泛應用于分類、識別、函數(shù)逼近等領域。BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖2所示，包括輸入層、輸出層和隱含層。
圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖
BP學習算法的工作過程由正向傳播和反向傳播組成。正向傳播過程是指輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層，在輸出層產(chǎn)生輸出信號。如果輸出層不能得到期望的輸出信號，輸出信號將反向傳播，將誤差信號沿原有路徑返回，并按照一定規(guī)則修改網(wǎng)絡參數(shù)，逐漸地向輸入層傳播去進行計算，正向傳播和反向傳播兩個過程的反復運用，直到誤差信號滿足要求。
2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器設計
2.2.1 網(wǎng)絡輸入節(jié)點數(shù)的設計
輸入層節(jié)點數(shù)主要根據(jù)數(shù)據(jù)特征向量的維數(shù)來確定，本文輸入節(jié)點數(shù)為不變矩特征向量的維數(shù)，即輸入節(jié)點數(shù)為7。
2.2.2 網(wǎng)絡隱含層數(shù)的設計
通常情況下，增加網(wǎng)絡的隱含層數(shù)可以使網(wǎng)絡誤差降低，提高網(wǎng)絡的精度，但同時也使網(wǎng)絡變得復雜化，使得網(wǎng)絡的訓練時間增加，而且容易出現(xiàn)網(wǎng)絡過擬合的情況。有研究表明，具有Sigmoid非線性函數(shù)的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠逼近任何連續(xù)函數(shù)。因此，本研究中神經(jīng)網(wǎng)絡分類器的隱含層數(shù)選為3層。
2.2.3 網(wǎng)絡隱含層節(jié)點數(shù)的設計
在確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層數(shù)后，下一步就需要確定隱含層節(jié)點數(shù)。隱含層神經(jīng)元個數(shù)一般由 是公式確定，其中n是隱含層神經(jīng)元個數(shù)，n0是輸入層神經(jīng)元個數(shù)，n1是輸出神經(jīng)元個數(shù)，a∈（1～10）。
2.2.4 網(wǎng)絡輸出層的設計
輸出層的節(jié)點數(shù)是根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器的輸出類別數(shù)量決定，也就是說，輸出層的節(jié)點數(shù)應為類別總數(shù)。例如，本研究需要將待識別的壁紙樣本分成8大類，那么輸出層節(jié)點數(shù)應設置為8，并將每類對應的目標向量依次設置為[1 0 0 0 0 0 0 0]T、[0 1 0 0 0 0 0 0]T、[0 0 1 0 0 0 0 0]T、[0 0 0 1 0 0 0 0]T、[0 0 0 0 1 0 0 0]T、[0 0 0 0 0 1 0 0]T、[0 0 0 0 0 0 1 0]T、[0 0 0 0 0 0 0 1]T，對應目標向量的數(shù)目為對應輸入壁紙樣本的數(shù)目，即目標向量與輸入壁紙樣本是相互對應的。
本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱進行設計，訓練函數(shù)選擇Trainlm，訓練次數(shù)為200，誤差為0.001，將壁紙樣本其分成訓練樣本與測試樣本2部分，并利用訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對樣本進行自動識別，識別率達到90.0%。
3 結束語
實驗結果表明不變矩紋理特征參數(shù)可以用于表征壁紙樣本，使用本文設計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器可以有效識別不同種類的壁紙樣本。
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第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡特征范文
（四川信息職業(yè)技術學院，四川廣元628017）
摘要：考慮到傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡在進行P2P流量識別時，具有系統(tǒng)識別速度慢、精度低，神經(jīng)網(wǎng)絡自身容易陷入局部最小值等問題，使用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化。遺傳算法具有較強的自適應性和魯棒性，因此使用遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值進行優(yōu)化處理，能夠有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡的性能。建立基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的識別系統(tǒng)，采集處理大量樣本數(shù)據(jù)，對識別系統(tǒng)進行訓練和測試。研究結果表明，基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的P2P流量識別系統(tǒng)具有識別精度高、識別速度快等優(yōu)點，相比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡，其識別性能有明顯提高。
關鍵詞 ：遺傳算法；P2P；流量識別；BP神經(jīng)網(wǎng)絡
中圖分類號：TN711?34；TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2015）17?0117?04
隨著計算機科學技術的不斷發(fā)展與進步，P2P技術已經(jīng)廣泛應用于網(wǎng)絡視頻音頻多媒體播放、網(wǎng)絡文件共享以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)阮I域，P2P技術不斷吸引了越來越多的網(wǎng)絡用戶、網(wǎng)絡應用服務開發(fā)者以及提供商的目光，各種各樣的基于P2P技術的網(wǎng)絡應用和服務不斷涌現(xiàn)，為人們在網(wǎng)絡中提供了便利。然而，隨著人們享受著P2P技術帶來的各種便利的同時，P2P技術的各種負面效應也隨之而來。目前P2P應用存在對網(wǎng)絡流量消耗巨大，監(jiān)管難度大，以及易于網(wǎng)絡病毒傳播，為網(wǎng)絡帶來安全隱患等問題。因此，對P2P流量的精確識別和監(jiān)測成為了對P2P技術研究的重中之重[1?5]。
1 P2P 流量識別技術
1.1 典型P2P流量識別技術
典型的P2P流量識別技術主要有：基于端口的識別技術、基于深層數(shù)據(jù)包的識別技術以及基于流量變化特征的識別技術。
基于端口的識別技術是一種應用最早的識別技術，其主要根據(jù)早期P2P應用的固定端口進行識別，具有算法簡便，易于實現(xiàn)等優(yōu)點，但是對于現(xiàn)如今復雜的網(wǎng)絡環(huán)境，此種技術已經(jīng)不再適用[6?7]。
基于深層數(shù)據(jù)包的識別技術往往因為存在識別滯后、隱私保護以及算法復雜等缺點而得不到廣泛普及應用。
基于流量變化特征的識別技術通過對P2P流量數(shù)據(jù)進行采集，通過處理數(shù)據(jù)得到數(shù)據(jù)流的統(tǒng)計特征，使用統(tǒng)計特征作為機器學習的訓練樣本，得到經(jīng)過訓練的識別系統(tǒng)。此識別技術具有算法簡便、效率高等優(yōu)點[8?9]。
1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的P2P流量識別技術
BP 神經(jīng)網(wǎng)絡是一種有督導的智能機器學習算法，已經(jīng)在機械、計算機、通信等領域得到了廣泛應用，其技術發(fā)展已經(jīng)相對成熟。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于對P2P流量的識別是一種可行有效的識別技術和手段。
然而將BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法用于P2P流量識別雖然克服了傳統(tǒng)識別方法存在的諸多問題，但是由于算法自身特性也隨之帶來了新的問題。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡實際上是梯度下降算法的一種迭代學習方法。由于梯度下降算法要求具有較小的學習速度時才能進行穩(wěn)定的學習，因此其收斂速度較慢。并且，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡在進行訓練時，會在某點沿著誤差斜面而漸進誤差極值，不同的起點會得到不同的誤差極值和不同的解。因此傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習速度慢、抗干擾能力弱以及容易陷入局部最小值等缺點[10?11]。
2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡
2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖1所示。通常由輸入層、輸出層和隱含層組成。
4 結論
本文對P2P 流量識別技術進行了深入研究。P2P技術在網(wǎng)絡中已經(jīng)得到了廣泛應用，其流量在網(wǎng)絡總流量中占有重要地位，因此對其流量進行實時監(jiān)測識別具有重要意義。本文對P2P流量識別技術進行了分析，對使用比較廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了深入研究，并針對其缺點，使用遺傳算法進行優(yōu)化，建立基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的P2P流量識別模型。通過實驗采集大量網(wǎng)絡訓練樣本和測試樣本，對建立的識別系統(tǒng)進行測試。測試結果表明，基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡的識別速度和識別精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡，具有較高的工程應用價值。
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