林宇锋
- 作品数：2 被引量：34H指数：2
- 供职机构：四川大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于人工神经网络的数字识别被引量：10
- 2017年
- 针对公路上交通压力越来越大、汽车管理的效率越来越低的问题,提出了一种对汽车车牌进行智能数字识别的方法。该方法利用离散型Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆功能,首先,将具有完整信息的数字点阵输入到离散型Hopfield神经网络中,对网络进行训练;其次,用旋转、遮挡和施加高斯白噪声来模拟现实中汽车车牌在识别过程中所遇到的干扰;最后,将这些受到干扰影响而残缺不全的信息输入到神经网络中,让网络进行联想记忆。这三种数字识别的仿真结果表明,离散型Hopfield神经网络可以很好地将信息还原,并且收敛速度很快。
- 史兴宇邓洪敏林宇锋安旭骁
- 关键词：HOPFIELD神经网络高斯白噪声联想记忆信息还原
- 基于新的改进粒子群算法的BP神经网络在拟合非线性函数中的应用被引量：24
- 2017年
- 介绍了一种基于新的改进粒子群算法(NIPSO)的BP神经网络来解决拟合非线性函数所出现的误差较大的问题。此算法在粒子群优化算法基础上,分别让权重和学习因子非线性和线性变化,建立基于新的粒子群优化算法的新模型,再与BP神经网络结合之后来拟合非线性函数。结果表明,新的改进粒子群优化算法更加合理且高效地提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。
- 林宇锋邓洪敏史兴宇
- 关键词：BP神经网络粒子群优化算法函数拟合
