搜索结果: 1-15 共查到“光学 神经网络”相关记录15条 . 查询时间(0.13 秒)
中国科学院南京天光所提出基于衍射神经网络的、全光学的波前校正系统（图）
南京天光所 衍射神经网络 光学 波前校正系统
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2023/3/18
光在大气中传播时，受大气折射率变化的影响，其波前会产生动态畸变，严重时导致其经光学系统所成的像斑出现模糊、抖动的现象。因此，暴露在大气中的光学系统的实际分辨率难以达到甚至低于其光学分辨率。对于这种情况，进行实时地波前校正是提升该光学系统的实际分辨率的关键。目前的波前校正技术从目标上可分为以波前补偿为目标的传统自适应光学技术和以提升像面清晰度为目标的无波前传感自适应光学技术。前者为实时检测校正，但硬...
石英振梁加速度计的小波神经网络温度补偿研究
石英振梁加速度计 小波神经网络 温度漂移 姿态解算
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2016/9/6
捷联惯导系统中使用的石英振梁加速度计随温度输出漂移比较显著,通过理论分析和试验研究了其静态定点温度特性,提出了在处理受温度影响的加速度计数据时建立基于梯度下降学习算法的小波神经网络模型，并对其进行补偿。通过惯导系统初始对准实验结果表明,该方法与传统的最小二乘法相比,小波神经网络的非线性逼近能力更强，曲线拟合精度更高，能有效补偿加速度计的温度漂移，降低惯导系统初始对准后的姿态解算误差。
压电工作台的神经网络建模与控制
压电工作台 神经网络 迟滞 自适应控制
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2014/3/19
建立了压电工作台的神经网络在线辨识模型并设计了相应的自适应控制器以抑制压电工作台迟滞特性、蠕变特性及动态特性对其微定位精度的影响。采用双Sigmoid激活函数对神经网络激活函数进行了改进,同时分析了改进激活函数的神经网络模型与PI迟滞模型在迟滞建模上的异同。设计了基于改进激活函数的3层BP神经网络作为压电工作台的在线辨识模型,推导了网络权值、阈值及激活函数阈值修正公式。最后,基于神经网络模型设计了...
近红外光谱-BP神经网络-PLS法用于橄榄油掺杂分析
近红外光谱 橄榄油 鉴别和定量 BP人工神经网络 偏最小二乘法(PLS)
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2010/2/3
橄榄油兼有食用和保健的作用，价值与价格远远高于其他食用油，所以橄榄油中以劣充好的现象十分普遍。可采用近红外光谱法测定初榨橄榄油中掺杂芝麻油、大豆油和葵花籽油的光谱数据，运用改进的BP算法——Levenberg-Marquardt方法，建立PCA-BP人工神经网络方法对其进行定性判别。同时采用偏最小二乘法(PLS)建立了初榨橄榄油中芝麻油、大豆油、葵花籽油含量的近红外光谱定标模型，用交互验证法进行验...
基于独立主成分和BP神经网络的干红葡萄酒品种的鉴别
独立主成分分析 BP神经网络 品种鉴别
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2009/10/26
为了实现葡萄酒品种的快速无损鉴别，选用五种干红葡萄酒，进行可见和近红外光谱实验，提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别葡萄酒品种的新方法。采用独立主成分分析进行模式特征分析，经过选用不同的独立主成分数进行建模和预测，确定最佳独立主成分数为20。将这20个主成分作为神经网络的输入变量，建立三层BP神经网络，实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的葡萄酒样本数均为35，共计175...
提高结肠早癌诊断率的荧光光谱小波特征提取与神经网络分类方法研究
荧光光谱 小波特征提取 神经网络
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2009/10/22
提出了一种新的荧光光谱特征提取与模式分类方法以提高激光诱导5-ALA-PpIX荧光光谱对早期结肠癌的诊断准确率。利用小波多尺度分析法提取荧光光谱特征量，对提取的特征量采用基于Rprop算法的BP神经网络进行模式分类。对20只DMH诱导的SD大鼠，12只诱导鼠的第二代鼠，8只正常SD大鼠，按25 mg·kg-1体重剂量尾静脉注射5-ALA溶液，150 min后利用波长为370 nm的钛宝石激光进行活...
基于神经网络的光谱识别系统的设计与分析
光谱分析 神经网络 模式识别
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2009/5/5
光谱识别技术是光谱定性分析的基础。随着模式识别技术的发展，光谱识别技术已成为医药、环保、石化等行业进行快速检测的重要的手段。神经网络具有非线性映射、自适应学习、鲁棒性和容错性等特点，在信号处理、知识工程、模式识别等领域有着广泛的应用。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象，概述了运用神经网络进行模式识别的基本原理，随后根据光谱识别的具体要求，提出了基于多特征和神经网络的光谱识别方案，并进行了...
基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法
遗传神经网络 遗传算法 误差反向传播神经网络 多光谱辐射测温
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2009/5/5
针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷，将遗传算法(GA)与神经网络相结合，提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法，并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明：已训练样本的真实温度识别精度，GA-BP算法为±5 K，BP神经网络为±10 K;未训练样本的真实温度识别精度，GA-BP算法为±10 K，BP神经网络为±20 K;无论是GA-BP算法还是BP神经...
以合成食品色素胭脂红、苋菜红溶液为例，提出了应用荧光光谱结合径向基函数神经网络对合成食品色素溶液进行浓度测定和种类鉴别的方法。应用SP-2558多功能光谱测量系统，测得胭脂红和苋菜红溶液分别在波长为300和400 nm的光激发下产生的荧光光谱。对每个胭脂红溶液样本选取15个发射波长值所对应的荧光强度作为网络特征参数，训练、建立用于浓度预测的径向基函数神经网络。据此，对3种胭脂红溶液样本的浓度进行预...
基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割
图像分割 脉冲耦合神经网络 互信息 最大互信息准则
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2010/9/26
为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节...
基于神经网络的粗糙表面双向反射分布函数建模
双向反射分布函数 测量 BRDF建模方法
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2008/8/5
分析粗糙表面双向反射分布函数的测量方法,提出一种使用人工神经网络技术建立目标表面材料双向反射分布函数模型的方法。给出测量样品多个入射角度下的BRDF随散射角变化的曲线，从中选取部分曲线输入到神经网络，使用贝叶斯正则化方法训练网络，最终获取双向反射分布函数和入射角、散射角的映射关系模型。使用网络模型计算参与训练和未参与训练的输入角度的散射分布曲线，与实验测量曲线进行比较，结果表明：建立的模型正确，具...
应用人工神经网络原理，以Levenberg-marquardt back propagation(LM-BP)算法，对光谱严重重叠的邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚3组分进行同时测定。挑选283.5, 279.5, 276.5 nm处3波长为3种苯二酚的测量波长，按正交设计表L25(56)配置25组标准混合溶液，对3种苯二酚进行训练，平均平方误差(MSE)达到最小值0.083 114 3;同时预测了模...
星系通常分为正常星系(NG)与活动星系(AG)两类。文章提出了一种自动获取NG红移的快速有效方法: (1) 由NG模板根据红移范围Ⅰ: 0.0～0.3与Ⅱ: 0.3～0.5模拟得到两类星系样本, 进行PCA变换获得样本特征向量; (2) 利用概率神经网络设计两类样本特征向量的Bayes分类器; (3) 对于实际NG光谱数据, 利用Bayes分类器进行分类确定其红移的范围, 然后在此范围内进行模板匹...
一种新的线性神经网络多组分分析法及其在VC银翘片NIR定量分析中的应用
主成分分析 线性神经网络 近红外光谱 VC银翘片
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2010/5/4
用红外光谱仪测量了VC银翘片的近红外谱图，然后将主成分分析法(PCA)和线性神经网络结合，分析VC银翘片中的对乙酰氨基酚和维生素C的含量。讨论了主成分数的选择及影响神经网络的各参数。为了比较算法的性能，作者又分别采用了偏最小二乘法、主成分分析结合BP神经网络进行数据处理。实验及数据处理结果表明，在3种多组分分析方法中，主成分分析结合线性神经网络的方法具有最高的预测精度。