rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章進(jìn)入rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)

摘要：本文首先介紹了基于徑向基函數(shù)（radial basis function, RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì)；然后對(duì)硬件設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了說明；接著詳細(xì)描述了系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)部分，包括數(shù)據(jù)交互處理、時(shí) 域特征識(shí)別、FFT分析過程和特征提取等模塊。最后，對(duì)卷接機(jī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的研制成果進(jìn)行總結(jié)。關(guān)鍵詞：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；振動(dòng)監(jiān)測；卷接機(jī)1 引言卷接機(jī)是卷煙生產(chǎn)過程中的一個(gè)重要設(shè)備，其功能是將煙絲卷制成煙支。隨著卷接設(shè)備的高速發(fā)展，卷接設(shè)備的結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜、精密，為了實(shí)現(xiàn)高
關(guān)鍵字： 202209 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 振動(dòng)監(jiān)測卷接機(jī)

基于RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識(shí)別方法

摘要：提出一種基于徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器的人臉特征分類與識(shí)別算法，以提高小樣本人臉識(shí)別精度。通過基于聚類方法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析表明，該方法在人臉骨骼特征突出情況下具有較高的識(shí)別率。文中提出的分類器融合的識(shí)別方法具有良好的學(xué)習(xí)效率和識(shí)別精度品質(zhì)指標(biāo)。關(guān)鍵詞：貝葉斯分類器；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人臉特征；分類；圖像引言　　本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進(jìn)行RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的設(shè)計(jì)。將人臉圖像本身的灰度分布描述為
關(guān)鍵字：貝葉斯分類器 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人臉特征 200902

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