改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心音身份識別中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩65頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、生物特征識別是利用人體的生物特征進行身份識別的技術(shù)。人體的生物特征可劃分為生理特征(如指紋、面像、虹膜、掌紋等)和行為特征(如步態(tài)、聲音、筆跡等)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,準確方便的識別個人身份成為人們關(guān)注的一個熱點,已列入國家“十一五”科技攻關(guān)計劃。
   基于模式識別的原理,本文一方面在論述遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體內(nèi)容的基礎(chǔ)上分析了遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中Bp算法的不足之處,探討了將遺傳算法和Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的必要性與可行性,提出了一

2、種基于遺傳算法優(yōu)化Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的心音身份識別方法,構(gòu)造出了相應(yīng)的心音識別模型,并完成了基于Matlab7.0 實驗軟件平臺的程序設(shè)計與開發(fā)。通過仿真計算,進一步分析了不同特征參數(shù)、背景噪聲、隱含層神經(jīng)元個數(shù)等因素對識別系統(tǒng)性能的影響。另一方面,鑒于FSR+MFCC 特征參數(shù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法的不足之處,又探討了一種基于改進型參數(shù)的歐式距離心音身份識別方法的可行性。
   研究結(jié)果表明,本文采用的基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論