神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征精選(九篇)

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第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

針對(duì)人工校驗(yàn)視頻監(jiān)控設(shè)備屏幕顯示（OSD）效率低下、人力物力資源耗費(fèi)大的問題，提出一種OSD自動(dòng)校驗(yàn)系統(tǒng)，取代傳統(tǒng)的人工校驗(yàn)方式。系統(tǒng)首先綜合多種數(shù)理統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行OSD定位，然后利用改進(jìn)的Otsu算法進(jìn)行精確字符分割并二值化，最后通過基于Gabor特征離線訓(xùn)練的改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在確保92.7%識(shí)別率的前提下，該系統(tǒng)識(shí)別一幀OSD平均耗時(shí)53ms。

關(guān)鍵詞：

屏幕顯示校驗(yàn)；Gabor特征；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；字符分割；快速二值化

0引言

隨著網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字視頻系統(tǒng)在銀行、交通、治安、家電、手持式設(shè)備等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用[1-3]，屏幕顯示（OnScreenDisplay， OSD）技術(shù)隨之發(fā)展起來。此技術(shù)是利用在屏幕上顯示特定的字或者圖像來完成人機(jī)交互的過程，讓使用視頻的用戶獲得如監(jiān)控的時(shí)間及位置等信息。而在視頻終端設(shè)備如機(jī)頂盒、硬盤錄像機(jī)（Digital Video Recorder， DVR）、網(wǎng)絡(luò)視頻率相機(jī)（Network Video Recorder， NVR）中，OSD更是以界面菜單的方式起到關(guān)鍵性作用[4]。

在監(jiān)控系統(tǒng)或視頻設(shè)備使用之前，要花費(fèi)很大的人力物力對(duì)OSD的正確性進(jìn)行校驗(yàn)。由于OSD在圖像中的位置隨機(jī)，背景復(fù)雜程度各異，很難采用傳統(tǒng)的程序化方式進(jìn)行校驗(yàn)。目前普遍采用人工校驗(yàn)的方式，但這樣校驗(yàn)耗時(shí)耗力，而且很難實(shí)現(xiàn)OSD字符集的遍歷校驗(yàn)。一旦校驗(yàn)疏忽，投產(chǎn)的視頻設(shè)備出現(xiàn)OSD錯(cuò)誤，會(huì)對(duì)產(chǎn)品信譽(yù)造成極大的負(fù)面效應(yīng)，帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。

目前國(guó)內(nèi)外已公布OSD識(shí)別方面相關(guān)的研究成果很少。關(guān)于字體識(shí)別，文獻(xiàn)中采用的Gabor特征是一種能夠良好反映字形特征的處理方法[5-7]，近年來為很多識(shí)別系統(tǒng)所采用。通過分析多種OSD原理，本文提出了一種基于Gabor特征與改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OSD自動(dòng)校驗(yàn)系統(tǒng)，以取代傳統(tǒng)的人工校驗(yàn)方式。目前已經(jīng)作為OSD自動(dòng)校驗(yàn)的一套解決方案，為國(guó)內(nèi)某視頻監(jiān)控公司實(shí)際使用。

5結(jié)語

本文提出了一種基于Gabor特征與改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OSD自動(dòng)校驗(yàn)系統(tǒng)，在局部強(qiáng)光照、噪點(diǎn)、花紋等較為惡劣的背景干擾下，所采用多數(shù)理統(tǒng)計(jì)特征定位方法有效，僅作垂直邊緣檢測(cè)能夠更加精確地進(jìn)行字符分割，改進(jìn)的Otsu二值化算法大幅度提高了二值化的處理速度，Gabor特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法比傳統(tǒng)算法識(shí)別率高，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在識(shí)別率達(dá)到92.7%時(shí)，平均識(shí)別一幀耗時(shí)53ms。

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第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

關(guān)鍵詞：車牌字符；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖像識(shí)別；模式識(shí)別

引言

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化特征與能力使其應(yīng)用領(lǐng)域日益擴(kuò)大，潛力日趨明顯。許多用傳統(tǒng)信息處理方法無法解決的問題采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后取得了良好的效果。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車牌字符識(shí)別中的應(yīng)用效果尤為明顯。目前，車牌字符識(shí)別主要采用兩種方法，即模式匹配法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法能夠?qū)崿F(xiàn)基于計(jì)算理論層次上的模式識(shí)別理論所無法完成的模式信息處理工作，這種方法是選用適當(dāng)?shù)淖址麍D像特征提取方法，然后使用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并構(gòu)建一個(gè)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)作為分類器。所以，相信未來一段時(shí)期內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車牌字符識(shí)別領(lǐng)域中的應(yīng)用還會(huì)是趨于主導(dǎo)地位。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征向量，把字符平均分成8份，統(tǒng)計(jì)每一份內(nèi)黑色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)作為8個(gè)特征, 即分別統(tǒng)計(jì)這8個(gè)區(qū)域中的黑色像素點(diǎn)的數(shù)目，可以得到8個(gè)特征。然后統(tǒng)計(jì)水平方向中間兩列和豎直方向中間兩列的黑色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)作為4個(gè)特征，最后統(tǒng)計(jì)所有黑色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)作為第13個(gè)特征。如下圖所示:

                         

 圖3 13特征提取法

第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

關(guān)鍵詞：粒子群 徑向基 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 語音識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2013）04-0109-02

近年來，語音識(shí)別作為一種便捷的人機(jī)交互方式被大量研究，并在日常生活中得到廣泛應(yīng)用。大體上講，語音識(shí)別就是在給定的語料庫(kù)中找出與待識(shí)別詞語相同的語料，其識(shí)別方法的選擇對(duì)識(shí)別效果至關(guān)重要。語音識(shí)別的方法主要有3種：基于語音特征和聲道模型的方法、模板匹配的方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]。第1種方法出現(xiàn)較早，但由于其模型過于復(fù)雜，并未得到實(shí)際應(yīng)用。第2種方法較為成熟，主要通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）、隱馬爾可夫模型（HMM）和矢量量化（VQ）技術(shù)實(shí)現(xiàn)[2]。第3種方法充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的分類能力和輸入——輸出映射能力，非常適合解決語音識(shí)別這類難以用算法描述而又有大量樣本可供學(xué)習(xí)的問題[3]。

因此，本文將智能領(lǐng)域廣泛使用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到語音識(shí)別中，針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層基函數(shù)的中心值和寬度隨機(jī)確定的缺陷，運(yùn)用具有全局尋優(yōu)能力的粒子群算法（PSO）進(jìn)行優(yōu)化，來提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和收斂速度，從而提高識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于語音識(shí)別，能夠顯著提升識(shí)別性能。

1 粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.2 粒子群優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)算法

因此，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層基函數(shù)中心值和寬度的優(yōu)化過程就是PSO算法依據(jù)輸入樣本進(jìn)行聚類的過程，其基本流程為：

（1）參數(shù)初始化，包括粒子速度、位置，個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；

（2）據(jù)（5）式計(jì)算慣性權(quán)重；

（3）據(jù)（3）（4）式更新粒子的速度和位置；

（4）據(jù)（6）式計(jì)算各粒子適應(yīng)度值，并更新個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；

（5）用全局最優(yōu)粒子代替本次迭代適應(yīng)度差的粒子；

（6）反復(fù)迭代，直到最大迭代次數(shù)則停止，得聚類中心。

2 PSO優(yōu)化RBF語音識(shí)別系統(tǒng)

語音識(shí)別過程主要包括信號(hào)預(yù)處理、特征提取、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及識(shí)別[6]。預(yù)處理主要對(duì)語音進(jìn)行分幀、預(yù)加重和加窗處理。特征提取用于提取語音中反映聲學(xué)特征的相關(guān)參數(shù)，本文采用的是過零峰值幅度（ZCPA）。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是在識(shí)別之前從語音樣本中去除冗余信息，提取關(guān)鍵參數(shù)，再按照一定規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)加以聚類，形成模式庫(kù)。網(wǎng)絡(luò)識(shí)別是通過已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算測(cè)試樣本數(shù)據(jù)與模式庫(kù)之間的相似度，判斷出輸入語音所屬的類別。粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識(shí)別系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。

PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)驗(yàn)步驟如下：

第1步：提取特征。

首先對(duì)用于訓(xùn)練和識(shí)別的各種信噪比的語音文件進(jìn)行ZCPA特征提取。語音信號(hào)的采樣頻率為11.025kHz，每幀為256個(gè)采樣點(diǎn)，經(jīng)過時(shí)間和幅度歸一化處理后，得到256維特征矢量序列。

第2步：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程就是調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)的中心和寬度以及隱層到輸出層之間的連接權(quán)值。實(shí)驗(yàn)中，類別數(shù)為待識(shí)別的詞匯數(shù)，如對(duì)10個(gè)詞進(jìn)行識(shí)別，則隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)和聚類中心均為10，如對(duì)20個(gè)詞進(jìn)行識(shí)別，則隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)和聚類中心均為20，以此類推，本文對(duì)10詞、20詞、30詞和40詞分別進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別。利用PSO優(yōu)化算法通過聚類獲取隱層基函數(shù)的中心值和寬度，網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值使用偽逆法得到。在PSO算法中，種群大小為20，最大進(jìn)化迭代次數(shù)為40。

第3步：網(wǎng)絡(luò)識(shí)別。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，將測(cè)試集中的樣本輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別測(cè)試。每輸入一個(gè)單詞的特征矢量，經(jīng)過隱層、輸出層的計(jì)算后可得一個(gè)單詞分類號(hào)，將這個(gè)分類號(hào)與輸入詞自帶的分類號(hào)進(jìn)行對(duì)比，相等則認(rèn)為識(shí)別正確，反之，識(shí)別錯(cuò)誤。最后將識(shí)別正確的個(gè)數(shù)與所有待識(shí)別單詞數(shù)的比值作為最終的識(shí)別率。

3 實(shí)驗(yàn)仿真分析

本文運(yùn)用matlab在PC機(jī)上仿真實(shí)現(xiàn)了PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)，選用在不同高斯白噪聲條件下（包含15dB、20dB、25dB和無噪聲），18個(gè)人分別錄制40詞各三次，形成實(shí)驗(yàn)語音數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)時(shí)選其中10人的10詞、20詞、30詞、40詞語音數(shù)據(jù)分別作為訓(xùn)練樣本，另外8個(gè)人對(duì)應(yīng)的10詞、20詞、30詞、40詞語音數(shù)據(jù)分別作為測(cè)試樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到了不同噪聲和詞匯量下的粒子群優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識(shí)別結(jié)果。

表1所示為在不同詞匯量和不同SNR下，分別基于PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和標(biāo)準(zhǔn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用ZCPA語音特征參數(shù)的語音識(shí)別結(jié)果。由表中識(shí)別率的變化可知，基于PSO優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率在不同詞匯量和不同信噪比下都比標(biāo)準(zhǔn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高，正確識(shí)別出的詞匯量明顯增多，這充分證明改進(jìn)后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性和強(qiáng)大的分類能力，縮短網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間的同時(shí)，提高了系統(tǒng)的識(shí)別性能，尤其在大詞匯量的語音識(shí)別中表現(xiàn)出更加明顯的優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié)語

本文采用粒子群優(yōu)化算法來聚類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層基函數(shù)中心值和寬度，并將PSO改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于語音識(shí)別中。通過仿真實(shí)驗(yàn)，得出了其與標(biāo)準(zhǔn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同詞匯量和不同SNR下的語音識(shí)別結(jié)果。通過分析比較，證明了PSO優(yōu)化后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較高的識(shí)別率，且訓(xùn)練時(shí)間明顯縮短，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法非常適宜求解語音識(shí)別這類模式分類問題。

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第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

［關(guān)鍵詞］BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)工程農(nóng)業(yè)管理農(nóng)業(yè)決策

一、引言

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的信息處理技術(shù)，以其較強(qiáng)的計(jì)算性和學(xué)習(xí)性，現(xiàn)如今已經(jīng)在各工程領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。隨著科技不斷的發(fā)展和研究的不斷深入，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中采用的傳統(tǒng)分析和管理的方法已經(jīng)不能滿足農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域快速發(fā)展的需要。在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可在一定程度上可彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足，現(xiàn)已成為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個(gè)重要途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)已在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)得到廣泛的應(yīng)用，從作物營(yíng)養(yǎng)控制、作物疾病診斷、產(chǎn)量預(yù)測(cè)到產(chǎn)品分級(jí)，顯示了巨大的潛力，并正以很快的速度與生產(chǎn)實(shí)際相結(jié)合。目前應(yīng)用比較多的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可通過學(xué)習(xí)以任意精度逼近任何連續(xù)映射，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與科研中展示出了廣闊的應(yīng)用前景。

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化和模擬的一種信息處理系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的信息存貯能力和計(jì)算能力，屬于一種非經(jīng)典的數(shù)值算法。通?？煞譃榍跋蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropugation Neura1 Network)是一種單向傳播的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可通過連續(xù)不斷的在相對(duì)于誤差函數(shù)斜率下降的方向上計(jì)算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以及偏差的變化而逐漸逼近目標(biāo)值，每一次數(shù)字和偏差的變化都與網(wǎng)絡(luò)誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層，從而實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為輸入層、中間層(隱含層)和輸出層，其中輸入和輸出都只有一層，中間層可有一層或多層。同層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)之間沒有連接。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)神經(jīng)元，其傳遞函數(shù)通常采用Sigmoid型函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于從輸入到輸出的高度非線性映射，對(duì)于樣本輸入和輸出，可以認(rèn)為存在某一映射函數(shù)g，使得y0=g(xi)，i＝1，2，3，…，m，其中m為樣本數(shù)，xi為輸入樣本，yo為輸出結(jié)果。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn)就是其可進(jìn)行自學(xué)習(xí)，能夠通過訓(xùn)練得到預(yù)期的效果。其學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值經(jīng)過非線性變換從輸入層經(jīng)隱含層神經(jīng)元的逐層處理傳向輸出層，此為正向傳播過程。每一層神經(jīng)元的狀態(tài)將影響到下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得到的數(shù)值與期望輸出有一定的偏差，則轉(zhuǎn)入反向傳播過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)輸入值和希望的輸出值(教師值)進(jìn)行比較，根據(jù)兩者之間的差的函數(shù)來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層的連接權(quán)值和各個(gè)神經(jīng)元的閾值，最終使誤差函數(shù)達(dá)到最小。其調(diào)整的過程是由后向前進(jìn)行的，稱為誤差反向傳播BP算法。具體學(xué)習(xí)過程如下：

（1)隨機(jī)給各個(gè)權(quán)值賦一個(gè)初始權(quán)值，要求各個(gè)權(quán)值互不相等，且均為較小的非零數(shù)。

（2)輸入樣本集中每一個(gè)樣本值，確定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值。

（3)計(jì)算實(shí)際的輸出值與相應(yīng)的樣本集中的相應(yīng)輸出值的差值。

（4)按極小誤差方式調(diào)整權(quán)值矩陣。

（5)判斷網(wǎng)絡(luò)誤差是否小于訓(xùn)練前人為設(shè)定的一個(gè)較小的值，若小于，則跳出運(yùn)算，此時(shí)的結(jié)果為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終訓(xùn)練結(jié)果；若大于，則繼續(xù)計(jì)算。

（6）判斷最大迭代次數(shù)是否大于預(yù)先設(shè)定的數(shù)，若小于，返回（2）;若大于，則中止運(yùn)算，其結(jié)果為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終訓(xùn)練結(jié)果。

上述的計(jì)算過程循環(huán)進(jìn)行，直到完成給定的訓(xùn)練次數(shù)或達(dá)到設(shè)定的誤差終止值。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域中的應(yīng)用

1.在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理與農(nóng)業(yè)決策中的應(yīng)用

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理受地域、環(huán)境、季節(jié)等影響較大，用產(chǎn)生式規(guī)則完整描述實(shí)際系統(tǒng)，可能會(huì)因組合規(guī)則過多而無法實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)顯著的優(yōu)點(diǎn)就是其具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，通過對(duì)有代表性的樣本的學(xué)習(xí)可以掌握學(xué)習(xí)對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律，從而可以在一定程度上克服上述信息量大的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方面可用于農(nóng)作物生長(zhǎng)過程中對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而通過對(duì)養(yǎng)分、水分、溫度、以及PH值的優(yōu)化控制達(dá)到最優(yōu)的生長(zhǎng)狀況。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的主要思想可描述為：（1）收集一定規(guī)模的樣本集，采用BP算法進(jìn)行訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)收斂到預(yù)定的精度；（2）將網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣保存到一存儲(chǔ)介質(zhì)中，例如文本文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中；（3）對(duì)于待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的輸入部分，從存儲(chǔ)介質(zhì)中讀出網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值矩陣，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播算法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出，輸出結(jié)果既是預(yù)測(cè)出來的數(shù)值向量。如霍再林等針對(duì)油葵不同階段的相對(duì)土壤含鹽濃度對(duì)其產(chǎn)量的影響有一定的規(guī)律的現(xiàn)象，以油葵的6個(gè)成長(zhǎng)階段的土壤溶液含鹽的相對(duì)濃度為輸入樣本，相對(duì)產(chǎn)量為輸出樣本，通過比較發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好預(yù)測(cè)油葵產(chǎn)量，采用此方法可補(bǔ)充傳統(tǒng)模型的不足，為今后進(jìn)一步的研究開辟了新路。

在農(nóng)業(yè)決策方面，主要將農(nóng)業(yè)專家面對(duì)各種問題時(shí)所采取的方法的經(jīng)驗(yàn)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，從而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的專家系統(tǒng)將從一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，將農(nóng)業(yè)決策智能化。如何勇、宋海燕針對(duì)傳統(tǒng)專家系統(tǒng)自學(xué)習(xí)能力差的缺點(diǎn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可自我訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入專家系統(tǒng)中。將小麥缺素時(shí)的田間宏觀表現(xiàn)，葉部、莖部、果實(shí)癥狀及引起缺素的原因這五個(gè)方面的可信度值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，將農(nóng)業(yè)專家診斷的結(jié)論作為輸出量，將這些數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。實(shí)際應(yīng)用表明此系統(tǒng)自動(dòng)診斷的結(jié)果與專家現(xiàn)場(chǎng)診斷的結(jié)果基本一致，從而采用該系統(tǒng)能夠取代專家，實(shí)現(xiàn)作物的自我診斷，為農(nóng)業(yè)管理方面提供了極大的幫助。如馬成林等針對(duì)于傳統(tǒng)施肥決策方法中非線性關(guān)系描述不足的問題，基于數(shù)據(jù)包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了施肥決策模型，應(yīng)用表明，在有限的范圍內(nèi)，模型預(yù)測(cè)結(jié)果較為合理，可以反映玉米的需肥特性。劉鋮等人提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策中，以莜麥播種方式?jīng)Q策為例，通過對(duì)產(chǎn)生式規(guī)則的分析導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出單元數(shù)，并通過多次試驗(yàn)確定隱層單元數(shù)，用MATLAB方針結(jié)果表明，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的方法，取得了較好的效果。譚宗琨提出將基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在玉米智能農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)中，根據(jù)農(nóng)作物發(fā)育進(jìn)程分成若干個(gè)發(fā)育期，分別對(duì)各個(gè)發(fā)育期建立管理模型，依照作物各發(fā)育期進(jìn)程時(shí)間間隔，由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)選取相應(yīng)的模型進(jìn)行決策。應(yīng)用分析的結(jié)果表明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米智能專家系統(tǒng)已初步接近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際。

2.在農(nóng)產(chǎn)品外觀分析和品質(zhì)評(píng)判

農(nóng)產(chǎn)品的外觀，如形狀、大小、色澤等在生產(chǎn)過程中是不斷變化的，并且受人為和自然等復(fù)雜因素的影響較大。農(nóng)產(chǎn)品的外觀直接影響到農(nóng)產(chǎn)品的銷售，研究出農(nóng)作物外觀受人為和自然的影響因素，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行生產(chǎn)預(yù)測(cè)，可解決農(nóng)產(chǎn)品由于不良外觀而造成的損失。如Murase 等針對(duì)西紅柿表皮破裂的現(xiàn)象，西紅柿表皮應(yīng)力的增長(zhǎng)與西紅柿果肉靠近表皮部分水分的增加有關(guān)，當(dāng)表皮應(yīng)力超過最大表皮強(qiáng)度時(shí)，將導(dǎo)致表皮破裂。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，預(yù)測(cè)在環(huán)境溫度下的表皮應(yīng)力，可通過控制環(huán)境變量來減少西紅柿表皮破裂所造成的損失。

在農(nóng)業(yè)科研和生產(chǎn)中，農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)評(píng)判大多是依賴于對(duì)農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識(shí)。例如對(duì)果形尺寸和顏色等外觀判別果實(shí)的成熟度，作物與雜草的辨別，種子的外觀質(zhì)量檢測(cè)。由于農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性和生物的多樣性，農(nóng)產(chǎn)品的外觀不具有較確定的規(guī)律性和可描述性，單一采用圖像處理技術(shù)辨識(shí)農(nóng)產(chǎn)品的外觀時(shí)不宜過多采取失真處理和變換，否則則增加圖像處理的復(fù)雜性，特征判別也相對(duì)困難。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其具有自學(xué)習(xí)、自組織的能力，比較適宜解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中許多難以用常規(guī)數(shù)學(xué)方法表達(dá)的復(fù)雜問題，與圖像處理技術(shù)相結(jié)合后，可根據(jù)圖像特征進(jìn)行選擇性判別。采用此方法可以部分替代人工識(shí)別的工作，提高了生產(chǎn)效率，也有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。如Liao等將玉米籽粒圖像用34個(gè)特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，將輸出的種粒形態(tài)分為5類，經(jīng)過學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)完整籽粒分類的準(zhǔn)確率達(dá)到93％，破籽粒分類的準(zhǔn)確率達(dá)91％。

3.蔬菜、果實(shí)、谷物等農(nóng)產(chǎn)品的分級(jí)和鑒定

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，蔬菜、果實(shí)、谷物等農(nóng)產(chǎn)品的分級(jí)和鑒定是通過對(duì)農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識(shí)進(jìn)行的。傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識(shí)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力、預(yù)測(cè)可靠度很低，而且多采用人工操作，評(píng)價(jià)受到操作者主觀因素的影響，評(píng)判的精度難以保證。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合圖像處理技術(shù)可部分代替以往這些主要依靠人工識(shí)別的工作，從而大大提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理的自動(dòng)化和智能化。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品果形尺寸和顏色等外觀評(píng)判，目前國(guó)內(nèi)外已有不少成果用于實(shí)際生產(chǎn)中。何東健等以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行果實(shí)顏色自動(dòng)分級(jí)為目的，研究了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行顏色分級(jí)的方法。分別用120個(gè)著色不同的紅星和紅富士蘋果作為訓(xùn)練樣本集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練。兩個(gè)品種的蘋果先由人工依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)按著色度分成4級(jí)，對(duì)每一個(gè)品種分別求出7個(gè)模式特征值作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分級(jí)。結(jié)果表明紅富士和紅星果實(shí)的平均分級(jí)一致率分別為94.2％和94.4％。劉禾等用對(duì)稱特征、長(zhǎng)寬特征、寬度特征、比值特征等一系列特征值來描述果形。采用BP網(wǎng)絡(luò)與人工智能相結(jié)合，建立果形判別人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)。試驗(yàn)水果品種為富士和國(guó)光。試驗(yàn)表明系統(tǒng)對(duì)富士學(xué)習(xí)率為80％，對(duì)非學(xué)習(xí)樣本的富士蘋果的果形判別推確率為75％，系統(tǒng)對(duì)國(guó)光學(xué)習(xí)率為89％，對(duì)非學(xué)習(xí)樣本的國(guó)光蘋果果形判別系統(tǒng)的難確率為82％。

三、未來的發(fā)展方向

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理技術(shù)現(xiàn)已在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域內(nèi)得到了迅速的應(yīng)用，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)能夠從一定程度上改善控制效果，但此技術(shù)在農(nóng)業(yè)范圍內(nèi)還不夠成熟，有待于進(jìn)一步的研究。今后科研的方向大體上可以從以下幾方面著手：

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于本身具有一定的缺點(diǎn)，從而采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法的信息處理技術(shù)在應(yīng)用過程中具有一定的局限性。在今后的研究中，可以從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向著手，改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從而實(shí)現(xiàn)其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)更好的應(yīng)用。近年來隨著模糊算法、蟻群算法等算法的相繼出現(xiàn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法結(jié)合在一起已經(jīng)成為了研究的熱門話題，也是未來算法研究的主要方向之一。

2.應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在農(nóng)業(yè)工程方面現(xiàn)已得到了迅速的發(fā)展，擴(kuò)展其在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用范圍是未來的一個(gè)主要研究方向。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其具有自學(xué)習(xí)能力，可對(duì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的非線形特性進(jìn)行較好的描述，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解決傳統(tǒng)方法的不足，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較好地引入到農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，解決農(nóng)業(yè)工程中的部分問題，已是今后農(nóng)業(yè)科研中的一個(gè)方向。

四、結(jié)束語

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種人工智能范疇的計(jì)算方法，具有良好的自學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)計(jì)算的能力，可通過計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行模擬運(yùn)算，現(xiàn)已廣泛用于模式識(shí)別、管理決策等方面。隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的不斷發(fā)展與農(nóng)業(yè)工程方面的研究的不斷深入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在農(nóng)業(yè)管理、農(nóng)業(yè)決策、農(nóng)作物外觀分類、品質(zhì)評(píng)判等方面充分發(fā)揮其自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，計(jì)算能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可較好地解決農(nóng)作物生長(zhǎng)過程中的作物分類、預(yù)測(cè)等非線形的問題。在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有廣闊的科研前景。

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第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

關(guān)鍵字：智能手機(jī)；安全；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；病毒病毒識(shí)別模型在智能手機(jī)監(jiān)測(cè)中的優(yōu)越性以及可行性。

0 引言

現(xiàn)階段，互聯(lián)網(wǎng)已成為當(dāng)今社會(huì)不可或缺的一部分，智能手機(jī)的數(shù)量也是與日俱增，與此同時(shí)不斷發(fā)展的是手機(jī)病毒，手機(jī)病毒已成為現(xiàn)代病毒發(fā)展的趨勢(shì)。

所謂手機(jī)病毒，其實(shí)是一種破壞手機(jī)系統(tǒng)的程序，且其傳播手段極為廣泛，可通過短信、彩信、郵件、網(wǎng)站或者下載文件、藍(lán)牙等傳播，手機(jī)一旦被病毒感染就會(huì)根據(jù)所感染病毒程序的要求對(duì)手機(jī)實(shí)施破壞，其表現(xiàn)方式不盡相同，可以使關(guān)機(jī)、死機(jī)、刪除手機(jī)資料、自動(dòng)通話、發(fā)郵件等，有的病毒還能夠破壞手機(jī)SIM卡和芯片等手機(jī)硬件設(shè)備。

怎樣才能避免手機(jī)遭受病毒的破壞？其主要措施還是殺毒軟件和防火墻：

①定期對(duì)殺毒軟件的病毒庫(kù)進(jìn)行更新升級(jí)，盡可能的保證其擁有當(dāng)時(shí)已出現(xiàn)的病毒程序的破解，若病毒庫(kù)中不存在某個(gè)病毒的特征，則殺毒軟件就不能對(duì)該病毒進(jìn)行查殺。此外，現(xiàn)在的手機(jī)殺毒軟件病毒庫(kù)采用的是特征代碼法，病毒的細(xì)微的變化都需要病毒庫(kù)對(duì)其進(jìn)行辨別，然而智能手機(jī)的存儲(chǔ)空間和運(yùn)算能力都是有限的，所以這種防殺毒的方法對(duì)智能手機(jī)而言，并不是完美的。

②而智能手機(jī)的防火墻主要的作用是攔截騷擾電話等，而并不是對(duì)手機(jī)病毒進(jìn)行監(jiān)控，面對(duì)現(xiàn)存的多樣易變的病毒，防火墻更是顯得微不足道。

究竟該選擇何種方式來保護(hù)手機(jī)，這也是本文研究的重點(diǎn)―神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是依據(jù)生物神經(jīng)的機(jī)制和原理，對(duì)信息進(jìn)行處理的一種模型。它能夠模擬動(dòng)物大腦的某些機(jī)制機(jī)理，實(shí)現(xiàn)一些特定的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很大的優(yōu)越性：

①具有自學(xué)功能。比如說，當(dāng)對(duì)一幅圖像進(jìn)行識(shí)別時(shí)，將各種不同的圖像樣本及其對(duì)應(yīng)的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它就能夠自己學(xué)習(xí)識(shí)別相同類型的圖像。

②具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反饋網(wǎng)絡(luò)具備了聯(lián)想存儲(chǔ)的功能。

③具有高速尋找優(yōu)化解的功能。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控系統(tǒng)就是監(jiān)控手機(jī)應(yīng)用程序，使手機(jī)的正常業(yè)務(wù)能夠順利進(jìn)行，而對(duì)那些異常業(yè)務(wù)則進(jìn)行阻止。所謂正常的業(yè)務(wù)就是那些手機(jī)用戶已知的、按照用戶的意愿運(yùn)行的、并且其運(yùn)行并不破壞用戶手機(jī)中的資源和產(chǎn)生額外費(fèi)用的已經(jīng)授權(quán)的程序。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控手機(jī)的而應(yīng)用程序的流程圖如圖1所示：

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控流程圖圖2 單層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能手機(jī)安全監(jiān)控的第一步是獲取所運(yùn)行程序的特征，然后借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別功能，對(duì)所提取的應(yīng)用程序的行為特征進(jìn)行識(shí)別，如果識(shí)別結(jié)果為病毒手機(jī)會(huì)向用戶發(fā)出提示信息，若不為病毒則程序?qū)⒗^續(xù)運(yùn)行。

3.1 程序行為特征的獲取

這里舉個(gè)例子說明。例如OwnSkin.A病毒，該病毒以手機(jī)主題的形式誘導(dǎo)手機(jī)用戶進(jìn)行下載安裝，一旦該病毒被安裝進(jìn)了手機(jī)，它就會(huì)在用戶不知情的情況下自動(dòng)連接網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)想外界批量發(fā)送短信，對(duì)手機(jī)收到的短信的信息內(nèi)容進(jìn)行刪除等等。從對(duì)病毒的描述詳細(xì)程度方面來說，病毒具有很多種特征，本文以3個(gè)為例，進(jìn)行說明，這3個(gè)特征分別是有無按鍵、是否自啟動(dòng)、是否特殊號(hào)碼，程序行為特征獲取的方法如下：

①針對(duì)手機(jī)自啟動(dòng)的行為特征：每種手機(jī)的系統(tǒng)，都有其正常的程序啟動(dòng)方式，例如Windows Mobile通過“啟動(dòng)”設(shè)置，Symbian的系統(tǒng)式通過“Recognizer”來設(shè)置程序的啟動(dòng)，Linux系統(tǒng)是將啟動(dòng)語句加入/ect/init.d/rcs，或者/usr/etc/rc.local中，在程序啟動(dòng)的時(shí)候?qū)@些個(gè)位置進(jìn)行監(jiān)控，就可以很容易的判別其是否為自啟動(dòng)。

②針對(duì)按鍵這個(gè)行為特征：塞班的系統(tǒng)對(duì)是否有按鍵這個(gè)行為特征的監(jiān)控是粗略的監(jiān)控，以短信為例，手機(jī)短信的使用一般是先按功能鍵啟動(dòng)功能圖標(biāo)，然后選取短信的圖標(biāo)，接著是對(duì)短信內(nèi)容的編輯，即一系列的數(shù)字鍵，監(jiān)控可得到一個(gè)相應(yīng)的按鍵序列，這樣就可以通過是否有按鍵這個(gè)行為特征來監(jiān)測(cè)手機(jī)程序的啟動(dòng)是否正常。

③針對(duì)“被叫號(hào)碼”和“文件信息”的特征： 對(duì)于被叫號(hào)碼主要執(zhí)行的是，查看所要撥出去的電話號(hào)碼是否是設(shè)置在黑名單里的電話，對(duì)于文件信息則是查看信息中所添加的附件是否是安裝文件，如果是手機(jī)用戶之間的正常傳輸行為，則必定有按鍵行為特征，這樣也就會(huì)避免手機(jī)中的病毒程序隱蔽性的自啟動(dòng)來傳輸文件。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

仍舊以上述3個(gè)行為特征為例，將其三個(gè)特征分別用“0”或者“1”來表示，若無按鍵、自啟動(dòng)、特殊號(hào)碼，其特征值都取“1”，反之則取“0”，這三個(gè)特征值一共組合成了8中可能出現(xiàn)的情況，將其標(biāo)記為矩陣如下：

(1)

借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別功能，本文以單層單神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例進(jìn)行說明，采用以下的參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)：

該網(wǎng)絡(luò)包含有一個(gè)輸入向量，包汗三個(gè)元素，并且每個(gè)元素取0―1之間的值。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過hardlim函數(shù)為傳輸手段，根據(jù)這個(gè)函數(shù)設(shè)計(jì)出如圖2所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),：

(2)

該結(jié)構(gòu)輸出結(jié)果為二值向量“0”或者“1”，其中“0”表示不是病毒特征，“1”則表示是行為特征。

在智能手機(jī)的實(shí)際應(yīng)用中，傳輸函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、層數(shù)極易神經(jīng)元等的類型多種多樣，可根據(jù)病毒的實(shí)際情況進(jìn)行選擇和應(yīng)用，在此筆者只是舉個(gè)例子來論述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)建好之后，就需要通過適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)病毒樣本進(jìn)行訓(xùn)練得出誤差。

仍以上述例子為例進(jìn)行訓(xùn)練：

輸入向量為：p= ;目標(biāo)向量選為：t= ,在MATLAB7.1的環(huán)境中對(duì)病毒進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)所的結(jié)果得出訓(xùn)練的誤差性能曲線，如圖3所示：

圖3 訓(xùn)練誤差性能曲線

經(jīng)過訓(xùn)練并獲取矩陣權(quán)重，至此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建?；就瓿?，其模型為

a=hardlim(P1*2+P2*2+P3*1-3)

在手機(jī)中所執(zhí)行的應(yīng)用程序，計(jì)算程序的行為特征向量與病毒的行為特征向量（111）之間的歐式距離，當(dāng)所得之?dāng)?shù)比程序的特征行為向量和正常行為特征向量之間的歐式距離大時(shí)，系統(tǒng)將將此程序判定為病毒。

運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)手機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè)不需要像殺毒軟件一樣需要定期更新，這對(duì)手機(jī)的安全具有更好的防護(hù)作用。

3結(jié)語

隨著現(xiàn)代社會(huì)智能手機(jī)數(shù)量的增多和日?；W(wǎng)絡(luò)黑客技術(shù)也在不斷的發(fā)展和完善，因此智能手機(jī)安全問題已然不能忽視或者小視。本文針對(duì)這個(gè)問題，以及殺毒軟件和防火墻的不足之處，論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病毒識(shí)別模型在智能手機(jī)監(jiān)測(cè)中的優(yōu)越性以及可行性。

參考文獻(xiàn)

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第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人臉識(shí)別；奇異值

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-9599 (2011) 13-0000-01

Face Recognition Based on the BP Neural Network

Liu Weiwei

(Chinese People's Public Security University,Beijing100872,China)

Abstract:In order to achieve the purpose of face recognition by classifying the feature vector of face image,a new methods for face recognition on neural networks is presented in this paper.Singular values features of face image matrix are used as features,Back-Propagation(BP)networks are used as recognition.Through the experiments,it show that the method of face recognition is reliable and have a ability of high maneuverability.

Kewwords:BP neural network;Face recognition;Singular values

一、引言

人臉識(shí)別的發(fā)展應(yīng)用廣泛，利用人臉圖像進(jìn)行識(shí)別身份容易被接受，具有非打擾性、直接性、唯一性。人臉識(shí)別主要是對(duì)人臉特征向量分類識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用做人臉特征的分類器。它是一種模擬人類大腦的思維方式和組織形式而建立的數(shù)學(xué)模型。具有強(qiáng)大的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、高度容錯(cuò)能力，因此成功運(yùn)用在模式識(shí)別和預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。BP網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最完美的，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行人臉特征向量識(shí)別分類。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它包括一個(gè)輸入層、若干隱含層和一個(gè)輸出層，上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，而每層神經(jīng)元之間沒有連接。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)輸入向量 到輸出向量 的非線性映射。該網(wǎng)絡(luò)的前層和后層都有連接權(quán)值 ，每一層有閾值 ，這些值在初始時(shí)刻是隨機(jī)生成的。在具體的應(yīng)用中，將特征值向量作為輸入向量，特征值所對(duì)應(yīng)的結(jié)果作為輸出向量，BP網(wǎng)絡(luò)載入這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，從而對(duì)連接權(quán)值和閾值不斷進(jìn)行修正，使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到的最優(yōu)狀態(tài)，完成網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分類做準(zhǔn)備。因此可以將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人臉特征向量的分類器，以達(dá)到人臉識(shí)別的目的。

三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別

人臉識(shí)別是基于人臉的唯一性進(jìn)行識(shí)別，這里采用奇異值分解的方法提取人臉特征向量。本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)取自O(shè)RL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，該庫(kù)由40人、每人10幅、共400幅人臉圖像組成。這些照片包含測(cè)試者的不同面部表情。本實(shí)驗(yàn)選擇兩個(gè)測(cè)試者進(jìn)行識(shí)別，每個(gè)測(cè)試者的十幅圖像作為一個(gè)類，每個(gè)類的前九幅圖像的特征向量作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，第十幅圖像的特征向量作為測(cè)試數(shù)據(jù)。

（一）樣本數(shù)據(jù)的獲取

采用奇異值分解的方法提取人臉圖像的特征向量，這些特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化后得到。例如 =（0.55650.53230.36750.40620.35990.38540.37030.3062）表示第一個(gè)測(cè)試者的第一副圖像的特征向量，在BP網(wǎng)絡(luò)中對(duì)應(yīng)的輸出向量為（1，0）。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

第一，確定隱含層的層數(shù)。對(duì)于一般的模式識(shí)別問題，三層網(wǎng)絡(luò)可以有效的解決此問題。本試驗(yàn)采用三層網(wǎng)絡(luò)，輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為特征向量的維數(shù)n=8，隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為p=2n+1=17，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為輸出向量的維數(shù)為m=2。隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選用tansig，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)選用logsig。輸出向量為（1，0）和（0，1）表示為第一個(gè)和第二個(gè)測(cè)試者。

第二，載入樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。樣本數(shù)據(jù)包括輸入向量和輸出向量，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練不斷的修正網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和閾值。訓(xùn)練曲線的收斂情況如圖2.

在matlab環(huán)境下運(yùn)行，采用測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果輸出為（0.98490.0027）；（0.00270.9547），試驗(yàn)結(jié)果接近（1，0）和（0，1），分別為一號(hào)和二號(hào)測(cè)試者，實(shí)驗(yàn)達(dá)到預(yù)期結(jié)果。

圖1.訓(xùn)練曲線

四、結(jié)語

運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了人臉識(shí)別模型，解決了對(duì)人臉特征向量進(jìn)行分類識(shí)別的問題，從而達(dá)到對(duì)人臉識(shí)別這一最終目的。識(shí)別結(jié)果表明，在小樣本空間下，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別運(yùn)算速度快、操作簡(jiǎn)單、識(shí)別率高，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于人臉識(shí)別系統(tǒng)中的識(shí)別部分，并且可以擴(kuò)展到其他模式識(shí)別問題。

參考文獻(xiàn)：

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第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

關(guān)鍵詞：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；材質(zhì)識(shí)別；羊毛；粘膠；MIV；圖像處理

中圖分類號(hào)：TP391；TS137

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Identifying the Materials of Wool/Viscose Blended Yarns Based on Feed-forward Neural Network

Abstract： In order to identify the materials of blended yarns， the article first selected the indicators that can reflect the morphological characteristics of wool and viscose fibers in the cross-section images of blended yarn by using MIV-BP method. Then it used probabilistic neural network/support vector machine/extreme learning machine to identify wool and viscose materials. The identification results show that by using suitable feed-forward neural network， the materials can be quickly identified with accuracy up to about 90% and the method has the potential for practical use.

Key words： feed-forward neural network； material identification； wool； viscose； MIV； image processing

傳統(tǒng)的混紡紗線檢測(cè)多由人工完成，工作量大，易于出錯(cuò)。隨著數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷完善，通過圖像技術(shù)提取纖維特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，是現(xiàn)今最主要的自動(dòng)檢測(cè)方式。但是纖維特征的篩選多由主觀確定，且大多利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造材質(zhì)識(shí)別的分類器。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度慢，難以滿足纖維檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，所以本文嘗試將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種典型形式結(jié)合圖像處理技術(shù)，進(jìn)行羊毛/粘膠混紡紗線的特征選取，訓(xùn)練計(jì)算機(jī)更為客觀、準(zhǔn)確、迅速的實(shí)現(xiàn)毛粘混紡紗線中的材質(zhì)識(shí)別。

1羊毛和粘膠的形態(tài)特征

1.1基于圖像處理的羊毛/粘膠特征提取

通過配套PC圖像采集接口的CU-Ⅱ型纖維細(xì)度儀，顯微拍攝利用哈氏切片法獲取的羊毛/粘膠混紡紗線橫截面圖片（圖1）。其中羊毛和粘膠為待識(shí)別目標(biāo)，需要保留；而火棉膠溶液的作用是固化紗線，可看作為背景，需要去除。經(jīng)圖像灰度化、去噪、增強(qiáng)、二值化、形態(tài)學(xué)處理之后得到的羊毛和粘膠個(gè)體示意圖如圖2和圖3所示。通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，羊毛和粘膠從圖像的角度來看，最大的差異在于羊毛個(gè)體的形態(tài)較飽滿，外廓參差較少；粘膠個(gè)體形態(tài)較干癟，外廓參差較多。

通過Matlab中用來度量圖像區(qū)域?qū)傩缘暮瘮?shù)regionprops，獲取第一至第六個(gè)特征指標(biāo)，分別為Area、Eccentricity、EquivDiameter、Solidity、Extent、Perimeter；如圖4所示，第七個(gè)特征指標(biāo)定義為Bc，即從水平與垂直兩個(gè)方向獲取的目標(biāo)個(gè)體長(zhǎng)度，然后將以較小長(zhǎng)度Lmin作為直徑的圓的面積與以較大長(zhǎng)度Lmax作為直徑的圓的面積相除（式（1））；如圖5所示，第八個(gè)特征指標(biāo)定義為SMr，Sh和Sv分別是目標(biāo)個(gè)體從水平方向逐行和垂直方向逐列掃描得到的缺口面積總和，S是目標(biāo)個(gè)體的橫截面面積（式（2））。

Bc=L2min/L2max（1）

SMr=1-（Sh+Sv）/S（2）

在本文的研究中總共提取了215個(gè)羊毛個(gè)體和152個(gè)粘膠個(gè)體的特征值，部分羊毛和粘膠個(gè)體特征值的原始數(shù)據(jù)見表1。

第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

關(guān)鍵詞：壁紙識(shí)別；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；不變矩

中圖分類號(hào)：TP391.41

貼標(biāo)的識(shí)別以往是通過人工識(shí)別，人為因素影響大，識(shí)別速度慢，精度低，不能滿足大批量生產(chǎn)的需要。因此，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展的今天，此方法越來越不能滿足壁紙行業(yè)發(fā)展的需要。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，通過計(jì)算機(jī)智能識(shí)別壁紙的紋理就成為可能，主要思路是將壁紙拍攝獲知的圖像進(jìn)行紋理特征的提取，只要建立足夠的特征庫(kù)，就可以把需要判別的壁紙圖片輸入計(jì)算機(jī)，通過檢索來判別該壁紙是哪種材種。因此，本文引入圖像處理技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提出一種壁紙貼標(biāo)自動(dòng)識(shí)別算法，以解決貼標(biāo)大批量生產(chǎn)的需要。

1 壁紙紋理特征的提取

不變矩是指物體圖像經(jīng)過平移，旋轉(zhuǎn)以及比例變換仍保持不變的矩特征量，設(shè)物體的二維離散圖像函數(shù)用f（x，y）表示，其（p+q）階矩定義為：

（1）

相應(yīng)的（p+q）階中心矩定義為：

（2）

其中，x0=m10/m00，y0=m01/m00，x0表示二維圖像的灰度在水平方向上的重心，y0表示二維圖像的灰度在垂直方向上的重心。

HuM.K.等人利用二階、三階中心矩得到了7個(gè)不變矩特征參數(shù)，具體如下：

Φk=|log|Φk，k=1，2，3，4，5，6，7 （3）

在本設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)中要求樣本的尺寸是256×256，從每一類原始樣本中采集100個(gè)能表現(xiàn)該樣本紋理的圖片，形成識(shí)別樣本庫(kù)，之后提取了所有樣本的不變矩紋理特征。

圖1 壁紙樣本圖片

2 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的設(shè)計(jì)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation）是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種基于誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǖ亩鄬忧梆伾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前廣泛應(yīng)用于分類、識(shí)別、函數(shù)逼近等領(lǐng)域。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括輸入層、輸出層和隱含層。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

BP學(xué)習(xí)算法的工作過程由正向傳播和反向傳播組成。正向傳播過程是指輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層，在輸出層產(chǎn)生輸出信號(hào)。如果輸出層不能得到期望的輸出信號(hào)，輸出信號(hào)將反向傳播，將誤差信號(hào)沿原有路徑返回，并按照一定規(guī)則修改網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，逐漸地向輸入層傳播去進(jìn)行計(jì)算，正向傳播和反向傳播兩個(gè)過程的反復(fù)運(yùn)用，直到誤差信號(hào)滿足要求。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)

2.2.1 網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)

輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)主要根據(jù)數(shù)據(jù)特征向量的維數(shù)來確定，本文輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為不變矩特征向量的維數(shù)，即輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為7。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)隱含層數(shù)的設(shè)計(jì)

通常情況下，增加網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)可以使網(wǎng)絡(luò)誤差降低，提高網(wǎng)絡(luò)的精度，但同時(shí)也使網(wǎng)絡(luò)變得復(fù)雜化，使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間增加，而且容易出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)過擬合的情況。有研究表明，具有Sigmoid非線性函數(shù)的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任何連續(xù)函數(shù)。因此，本研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的隱含層數(shù)選為3層。

2.2.3 網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)

在確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層數(shù)后，下一步就需要確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)一般由 是公式確定，其中n是隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n0是輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n1是輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a∈（1～10）。

2.2.4 網(wǎng)絡(luò)輸出層的設(shè)計(jì)

輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)是根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的輸出類別數(shù)量決定，也就是說，輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)為類別總數(shù)。例如，本研究需要將待識(shí)別的壁紙樣本分成8大類，那么輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)設(shè)置為8，并將每類對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量依次設(shè)置為[1 0 0 0 0 0 0 0]T、[0 1 0 0 0 0 0 0]T、[0 0 1 0 0 0 0 0]T、[0 0 0 1 0 0 0 0]T、[0 0 0 0 1 0 0 0]T、[0 0 0 0 0 1 0 0]T、[0 0 0 0 0 0 1 0]T、[0 0 0 0 0 0 0 1]T，對(duì)應(yīng)目標(biāo)向量的數(shù)目為對(duì)應(yīng)輸入壁紙樣本的數(shù)目，即目標(biāo)向量與輸入壁紙樣本是相互對(duì)應(yīng)的。

本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行設(shè)計(jì)，訓(xùn)練函數(shù)選擇Trainlm，訓(xùn)練次數(shù)為200，誤差為0.001，將壁紙樣本其分成訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本2部分，并利用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，識(shí)別率達(dá)到90.0%。

3 結(jié)束語

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明不變矩紋理特征參數(shù)可以用于表征壁紙樣本，使用本文設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器可以有效識(shí)別不同種類的壁紙樣本。

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第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征范文

（四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川廣元628017）

摘要：考慮到傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行P2P流量識(shí)別時(shí)，具有系統(tǒng)識(shí)別速度慢、精度低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身容易陷入局部最小值等問題，使用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，因此使用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化處理，能夠有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。建立基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別系統(tǒng)，采集處理大量樣本數(shù)據(jù)，對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。研究結(jié)果表明，基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P流量識(shí)別系統(tǒng)具有識(shí)別精度高、識(shí)別速度快等優(yōu)點(diǎn)，相比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其識(shí)別性能有明顯提高。

關(guān)鍵詞 ：遺傳算法；P2P；流量識(shí)別；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TN711?34；TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004?373X（2015）17?0117?04

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步，P2P技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)視頻音頻多媒體播放、網(wǎng)絡(luò)文件共享以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)阮I(lǐng)域，P2P技術(shù)不斷吸引了越來越多的網(wǎng)絡(luò)用戶、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)開發(fā)者以及提供商的目光，各種各樣的基于P2P技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和服務(wù)不斷涌現(xiàn)，為人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中提供了便利。然而，隨著人們享受著P2P技術(shù)帶來的各種便利的同時(shí)，P2P技術(shù)的各種負(fù)面效應(yīng)也隨之而來。目前P2P應(yīng)用存在對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量消耗巨大，監(jiān)管難度大，以及易于網(wǎng)絡(luò)病毒傳播，為網(wǎng)絡(luò)帶來安全隱患等問題。因此，對(duì)P2P流量的精確識(shí)別和監(jiān)測(cè)成為了對(duì)P2P技術(shù)研究的重中之重[1?5]。

1 P2P 流量識(shí)別技術(shù)

1.1 典型P2P流量識(shí)別技術(shù)

典型的P2P流量識(shí)別技術(shù)主要有：基于端口的識(shí)別技術(shù)、基于深層數(shù)據(jù)包的識(shí)別技術(shù)以及基于流量變化特征的識(shí)別技術(shù)。

基于端口的識(shí)別技術(shù)是一種應(yīng)用最早的識(shí)別技術(shù)，其主要根據(jù)早期P2P應(yīng)用的固定端口進(jìn)行識(shí)別，具有算法簡(jiǎn)便，易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，但是對(duì)于現(xiàn)如今復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，此種技術(shù)已經(jīng)不再適用[6?7]。

基于深層數(shù)據(jù)包的識(shí)別技術(shù)往往因?yàn)榇嬖谧R(shí)別滯后、隱私保護(hù)以及算法復(fù)雜等缺點(diǎn)而得不到廣泛普及應(yīng)用。

基于流量變化特征的識(shí)別技術(shù)通過對(duì)P2P流量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過處理數(shù)據(jù)得到數(shù)據(jù)流的統(tǒng)計(jì)特征，使用統(tǒng)計(jì)特征作為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本，得到經(jīng)過訓(xùn)練的識(shí)別系統(tǒng)。此識(shí)別技術(shù)具有算法簡(jiǎn)便、效率高等優(yōu)點(diǎn)[8?9]。

1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P流量識(shí)別技術(shù)

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有督導(dǎo)的智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法，已經(jīng)在機(jī)械、計(jì)算機(jī)、通信等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其技術(shù)發(fā)展已經(jīng)相對(duì)成熟。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)P2P流量的識(shí)別是一種可行有效的識(shí)別技術(shù)和手段。

然而將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于P2P流量識(shí)別雖然克服了傳統(tǒng)識(shí)別方法存在的諸多問題，但是由于算法自身特性也隨之帶來了新的問題。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是梯度下降算法的一種迭代學(xué)習(xí)方法。由于梯度下降算法要求具有較小的學(xué)習(xí)速度時(shí)才能進(jìn)行穩(wěn)定的學(xué)習(xí)，因此其收斂速度較慢。并且，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，會(huì)在某點(diǎn)沿著誤差斜面而漸進(jìn)誤差極值，不同的起點(diǎn)會(huì)得到不同的誤差極值和不同的解。因此傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)速度慢、抗干擾能力弱以及容易陷入局部最小值等缺點(diǎn)[10?11]。

2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。通常由輸入層、輸出層和隱含層組成。

4 結(jié)論

本文對(duì)P2P 流量識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入研究。P2P技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，其流量在網(wǎng)絡(luò)總流量中占有重要地位，因此對(duì)其流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)識(shí)別具有重要意義。本文對(duì)P2P流量識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了分析，對(duì)使用比較廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了深入研究，并針對(duì)其缺點(diǎn)，使用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，建立基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P流量識(shí)別模型。通過實(shí)驗(yàn)采集大量網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，對(duì)建立的識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別速度和識(shí)別精度要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

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