简介:
简介:摘要:如今电梯已成为人们的生活中必不可少的室内交通工具,但是近年这种交通工具因为门系统故障引起了很多人员伤亡事故。为了确保电梯安全可靠的运行,文中对电梯门系统进行了故障预测。针对电梯门系统故障类型:电梯启动门不关、电梯开关门时门扇振动大、到达指定层不开门不关门。将三种故障类型作为预测模型的输出。引起故障的原因有8个,其作为输入。运用粒子群算法(PSO)与BP神经网络相结合建立模型,通过MATLAB仿真,仿真结果表明PSO-BP神经网络算法在电梯门系统故障预测中具有可行性。
简介:摘要: 依据某复杂薄壁件铸造的特点,建立了基于粒子群算法( PSO )优化反向传播神经网络( BPNN )的某复杂薄壁件质量评估模型。首先介绍了 PSO 算法和 BP 神经网络的基本原理;然后接着构建了 PSO-BP 神经网络质量评价体系,最后对评估模型进行了方针验证。仿真结果表明,该评估模型可以对某复杂薄壁件的质量进行有效的评价,可以较好地指导工艺参数优化。
简介:摘要:随机森林是当前一种常用的机器学习算法,其是Bagging算法和决策树算法的一种结合。本文就基于随机森林的相关性质及其原理,对它的改进发展过程给予了讨论。
简介:摘要:近年来,人工智能的大火不仅冲击着传统的生活方式,同时也很大程度上对于立法尤其是知识产权方面的法律提出了新的挑战。作为人工智能的核心的算法如何进行保护,现有的法律规定主要是以专利的方式提供保护。那么就引出了几大问题,其一,智能算法为何能被纳入专利的范围,其二,是否可以以其他方式方式保护算法,其三,专利保护的局限性在于哪里?本文旨在对智能算法专利的这三个问题进行分析,探索智能算法保护的多元性价值。
简介:摘要 我国现阶段人民生活质量不断的提高,汽车使用率在不断的增强,现阶段对车辆管理的工作任务非常间距,交通部门需要协调好对车辆的管理工作。对于汽车而言,车牌是能够识别的身份证明,因此,在对汽车管理工作内容当中关于车牌识别方面,需要准确快速,因此,本文针对车牌识别工作进行研究,完善的识别系统以及核心的算法。
简介:摘要 智能化的交通系统被广泛的使用在交通各个领域上,例如:控制服务、车辆生产线、交通道路控制方面。在智能化的交通系统中,使用最广泛与居民生活最息息相关的一项技术就是车牌的识别系统,也就是车辆牌照字符识别系统。本文就基于Matlab对车牌识别算法进行研究,列出本文的研究立项依据以及项目内容,在分析车辆牌照的工作原理以及识别系统的组成,浅析车辆牌照识别系统的模型,希望可以为他人的研究提供一个思路与灵感。
简介:摘要:在语音通信过程中往往都混有各种噪声,为降低噪声的干扰,提高语音质量和可懂度,本文提出了一种基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的语音降噪算法研究。首先利用语音端点检测方法判断出语音段和非语音段,去除非语音段的噪声,然后利用语音和噪声在离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)域具有不同的稀疏特性以及正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)重建算法所采用的相似度特性实现对带噪语音段的噪声滤除。仿真结果表明,与经典子空间语音降噪算法相比,本文提出的算法去噪效果更好。
简介:【摘要】本文首要研究基于传统的模板匹配的字符识别算法和基于 BP神经网络字符识别算法。首先介绍车牌图像灰度化处理、车牌图像二值化进行图像预处理。车牌定位算法主要介绍边缘检测定位算法然后对定位好的车牌进行矫正。车牌字符分割算法主要研究基于连通预字符分割算法。最后利用 MATLAB仿真进行基于模板匹配的字符识别算法和 BP神经网络字符识别算法进行对比。