陈春兰
- 作品数：6 被引量：13H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于GA-BP神经网络的人脸检测被引量：1
- 2008年
- 传统的BP神经网络算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能。针对以上不足以及人脸图像数据大等问题。提出GA-BP神经网络对人脸图像进行检测的新方法:将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小。通过实验表明该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解。证明该网络对人脸图像检测具有高的检测精度。
- 焦利宝彭龑陈春兰
- 关键词：人脸检测BP网络遗传算法GA-BP网络
- 一种基于2DPCA的人耳识别方法被引量：4
- 2008年
- 针对人耳识别问题,提出一种二维主分量分析(2DPCA)的人耳识别方法,该方法不需要预先将图像转换为一维向量,而是基于图像矩阵,直接计算图像协方差矩阵的特征向量作为人耳特征提取,大大加快特征提取的速度,从根本上克服了传统PCA在进行图像特征提取时耗时过多的缺点。并通过BP神经网络进行分类识别。实验结果表明,应用2DPCA方法提取人耳图像特征,可以大大提高识别效果。
- 陈春兰曾黄麟
- 关键词：人耳识别主分量分析二维主分量分析BP神经网络
- 基于特征融合的人耳识别
- 2009年
- 分析Zernike矩人耳特征提取和非负矩阵分解(NMF)人耳特征提取的利弊。将线性判别分析的思想融入到NMF算法中,对传统的NMF方法进行改进。介绍一种融合特征人耳识别方法:将Zernike矩和传统非负矩阵分解融合提取人耳特征,得到一个分类能力更强的人耳特征矩阵,并采用BP神经网络进行分类识别,实验结果表明,应用融合特征方法提取人耳图像特征,可以提高识别效果。
- 陈春兰许立志
- 关键词：人耳识别ZERNIKE矩BP神经网络非负矩阵分解
- 基于遗传算法改进的BP神经网络加热炉控制系统参数优化被引量：2
- 2007年
- 以加热炉控制系统为研究对象,提出了一种基于遗传算法改进的BP网络优化PID控制参数方法,并与经典的临界比例度—Ziegler-Nichols方法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的控制效果。
- 陈春兰曾黄麟
- 关键词：PID控制BP神经网络遗传算法参数优化
- 基于遗传算法的神经网络集成在人耳识别中的应用被引量：2
- 2010年
- BP神经网络算法存在收敛速度慢和网络泛化能力差的缺点,影响分类识别率。为了提高网络的分类识别能力和泛化能力,在此介绍一种基于遗传算法的神经网络集成方法,即训练出多个个体BP神经网络,利用遗传算法选择差异度较大的个体BP网络进行神经网络集成,再利用该神经网络集成进行分类识别。实验结果表明,神经网络集成可以提高识别率。
- 陈春兰曾黄麟许立志
- 关键词：BP神经网络遗传算法神经网络集成人耳识别
- 一种基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化被引量：4
- 2007年
- 文章分析了神经元PID控制器存在的问题,提出了一种用遗传算法对单神经元控制器进行参数寻优,并利用种群数N和交换概率Pc逐次递减的方法来提高计算效率和收敛速度,在搜索空间内获得全局最优点的方法。试验仿真结果表明,基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化方法能获得很好的控制效果。
- 陈春兰曾黄麟
- 关键词：遗传算法单神经元PID控制参数优化
