基于模糊神经网络味觉信号识别的研究.pdf
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基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测方法研究.pdf
第 13 卷 第 3 期 中 国 公 路 学 报 V o l13 N o 3
2000 年 7 月 Ch ina Jou rnal of H ighw ay and T ran spo rt Ju ly 2000
文章编号:(2000)
基于模糊神经网络的信号交叉口交通量
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基于神经网络的语音信号识别.doc
毕业设计（论文）开题报告
附表二
课题名称 基于神经网络的语音信号识别 学生姓名 崔楠楠 学号 20102460304 专业班级 通信工程、三班 选题的目的意义
随着社会的不断发展，计算机的迅速普及，人们渴望一种符合人类自然交往的“人机对话”模式的出现，特别是人机自然语言对话。目前一些专家和学者在这方面进行了大量的开发和研究工作。但语音识别技术正处于蓬勃发展的时期，仍有待进行大量的研究工作以取得更进一步的突破。人机自然语言的接口是一个非常重要的部分。它要求计算机能说会听，应此要求出现了语音合成和语音识别两门学科。所谓语音识别，就是利用计算机，对人们的语音信号进行时域或频域处
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基于神经网络的表面肌电信号识别.doc
毕业设计说明书(论文)
作 者： 学 号：
系 ： 自动化
专 业： 自动化
题 目：基于神经网络的表面肌电信号识别
指导者： 副教授
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基于深度学习神经网络的语音识别研究-信号与信息处理专业论文.docx
摘
摘 要
I万方数据
I
万方数据
摘 要
深度学习是近年来在机器学习领域出现的一个新的研究热点，其最早源于人工神 经网络(ANN)的研究。它通过模仿人脑多层次的模型结构，对底层信息经过多层非线 性变换，逐步提取低层特征形成更加抽象的高层表示，来发现数据的本质特征。将深 度学习技术结合多层神经网络应用于语音识别的研究，具有重要的理论意义和实用价 值。
本文首先对语音识别系统的基本原理和隐马尔科夫模型(HMM)的基础知识进行 了讲解，综述了传统的语音识别方法并分析了它们的优缺点。对预加重、端点检测、 特征参数提取等过程都进行了仿真实验。
论文重点研究了基于深度学习的多层神经网络。对标准误差反
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基于遗传算法和神经网络的雷达信号识别研究的开题报告.docx
基于遗传算法和神经网络的雷达信号识别研究的开题报告
一、研究背景
随着雷达技术的发展，雷达信号的种类和复杂度逐渐增加，雷达信号的智能识别变得越来越重要。雷达信号的识别可以应用于军事目标识别、地震监测、气象预报等领域。目前，常用的雷达信号识别方法主要包括概率分布函数（PDF）匹配法、主成分分析法（PCA）、矢量分解法（VDF）等。这些方法虽然在某些情况下可以取得较好的效果，但对于复杂信号的识别仍然存在着一定的局限性。因此，利用遗传算法和神经网络相结合的方法研究雷达信号的智能识别成为了当前的研究热点之一。
二、研究目的
本研究旨在利用遗传算法和神经网络相结合，构建一个高效的雷达信号识别模型。具体的
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基于图神经网络的脑电信号情感识别算法研究.pdf
摘要
情感在很大程度上影响了人们的生活质量和生产效率，这也使得情感计算受
到越来越多研究者的关注。情感计算的主要目的是通过使计算机能够正确的识别、
理解人类的情感来构建更加和谐的人机交互环境，因此情感识别是情感计算中的
关键部分。由于脑电信号是由中枢神经系统产生，因此脑电信号具有不受个人主观
意愿影响的优点，因此常被用于情感识别研究中。
研究表明，人类的大脑中不同脑区之间存在相互关系，在脑电数据集中体现为
不同脑电通道之间存在相互关系，因此可以将不同的脑电通道表示为图数据结构
中的节点，脑电
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基于多分支去噪卷积神经网络达脉内信号调制方式识别研究.pdf
基于多分支去噪卷积神经网络和Inception-ResNet网络的雷达脉内信号调制方式识别研究
摘要
雷达脉内信号调制方式识别技术是电子战的重要技术之一，在战场态势感知领域有
广泛的应用。当前雷达脉内信号调制方式识别技术已取得了不错的识别效果，但存在着
识别网络参数量过大的问题，且在复杂电磁环境下，识别准确率仍有待提高。此外，现
有的算法大多解决的是闭集识别问题，即训练集样本的调制类别与测试集样本的调制类
别一致，忽略了开集场景下对未知类样本的识别问题。为了将雷达脉内信号调制方式识
别技术更好地应用于实战，本文从信号的时频特征和卷积神经网络结构两方面入手，对
雷达脉内信号调制方式识别算法进行了
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基于演化神经网络的调制信号识别方法研究.pdf
基于演化神经网络的调制信号识别方法研究
摘要
在现代无线通信中，调制信号识别是一种用于非协作通信的关键技术之一，在电子
侦察、电子对抗与认知无线电等领域得到了广泛应用。传统调制信号识别方法主要包括
基于似然理论的假设检验方法和基于特征提取的模式识别方法，随着深度学习发展，基
于深度学习的调制信号识别也得到了广泛应用。这些方法中，针对传统神经网络难以确
定部分超参数或结构等缺陷，基于演化神经网络的调制信号识别方法是值得进一步研究
的内容。设计新的智能优化算法来演化神经网络，对提高分类识别的性能具有重要意义。
本文主要的研究工作如下所述：
（1）研究了常见的几种数字调制信号，并阐述了其特征的提取过
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基于深度卷积神经网络的雷达信号调制识别方法研究.pdf
基于深度卷积神经网络的雷达信号调制识别方法研究
摘要
雷达信号调制识别能够分类接收信号的调制类型，在电子侦察、电子情报、电子攻
击等现代电子战系统中发挥着至关重要的作用。然而，随着电磁环境的日益复杂，雷达
信号调制识别面临诸多问题与挑战：在低信噪比条件下雷达信号调制识别性能较低；现
有的方法不能准确地识别单、双和多雷达信号的调制方式。因此，针对低信噪比条件下
单、双和多雷达信号调制识别性能较低的问题，本文通过研究雷达信号的波形、时频分
析方法、时频图像特征提取方法以及分类方法，提出基于深度卷积神经网络的单、双和
多雷达信号调制识别方法。本文的主要研究内容如下：
首先，针对单雷达信号调制识别准确
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基于神经网络的网络验证码识别研究.pdf
CN432 1258/ T P 2009 年第31 卷第 12 期
ISSN 10072 130X COMPUTER ENGINEERING SCIENCE Vol1 31,No1 12, 2009
: 10072 130X(2009) 122 00202 03
基于神经网络的网络验证码识别研究
A Neural Network Based Approach
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基于神经网络的音频信号去噪技术研究 .pdf
基于神经网络的音频信号去噪技术研究
随着科技的不断发展，人们已经可以很方便地在生活中享受各种音频技术带来
的乐趣。但是，在音频传输和采集过程中，常常会受到各种噪声的干扰，这不仅降
低了音频质量，还影响了人们的听觉体验。因此，去噪技术的研究和应用一直是音
频领域的一个热点问题。目前，基于神经网络的音频信号去噪技术已经成为了一种
行之有效的方法。
一、神经网络的基本原理
神经网络是一种基于人工智能的计算模型，模仿人类的神经系统的结构和功能，
对复杂的非线性系统进行分析、建模和预测。神经网络有三个基本组成部分：输入
层、隐藏层和输出层。输入层通过各种传感器获取数据，隐藏层进行数据处理和特
征提取，输
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基于卷积神经网络的信号DOA估计研究.pdf
中文摘要
波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计一直是阵列信号处理领域的经典问题，
波达方向估计广泛地应用于无线通信、导航、国防航空、射电天文等领域。然而在
实际工程应用中，传统DOA估计算法往往受到信号特性、阵列误差等因素影响。近
年来由于深度学习技术的迅猛发展，由于深度学习技术具有速度快、精度高和鲁棒
性强的特点，使用深度学习技术来进行DOA估计吸引了大量的学者进行研究。然而
使用深度学习技术对考虑实际情况下存在的干扰因素的DOA估计研究不多。
针对实际环境中存在的特殊信号和接收信号阵列存在干扰的问题，本文提出了
一种基于卷积神经网络的DOA估计算法，以及针对存在阵列
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第6章_模糊神经网络.ppt
第六章 模糊神经网络 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.1 模糊控制与神经网络的结合 6.2 模糊神经网络模型 6.2 模糊神经网络模型 College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ. * 模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身的结构特点。
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基于深度神经网络的语音识别模型研究共3.docx
PAGE
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基于深度神经网络的语音识别模型研究共3
第一章深度学习与语音识别概述
(1)深度学习作为一种重要的机器学习技术，近年来在各个领域都取得了显著的成果。特别是在语音识别领域，深度学习技术的应用极大地推动了语音识别技术的发展。语音识别是指将人类的语音信号转换为文本信息的过程，这一过程涉及到信号处理、模式识别等多个学科。随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的语音识别模型逐渐成为研究的热点。
(2)深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种具有多个隐藏层的神经网络结构，它能够有效地学习数据的复杂特征。在语音识别领域，深度神经网络通过多层非线性变换，能够从原始
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基于卷积神经网络的人脸表情识别研究.pdf
摘要
摘要
面部表情作为心理状态的直接体现，可提供丰富的情感信息，是了解个体情
感状态的重要途径之一。面部表情识别作为模式识别领域的关键技术之一，近年
来受到了极大的关注，尤其在人机界面、驾驶安全和医疗保健等多个领域有着广
泛的应用。随着深度学习技术的快速发展，得益于卷积神经网络先进的特征学习
能力，人脸表情识别领域得到了全面的扩展。尽管卷积神经网络在该领域取得了
显著的成果，但在表情特征提取方面仍存在一些限制，这可能影响模型