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《南京理工大学》 2003年
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神经网络、模糊系统的几个问题研究及其在人脸识别中的应用

於东军  
【摘要】: 近年来,神经网络和模糊系统在理论与实践上取得了令人瞩目的进展。但是在神经网络和模糊系统的实际应用中,仍存在一些噬需解决的问题,本文对其中常见的几个问题进行了研究。 对于常用的三层结构的神经网络,隐节点数目的确定一直是个难题,至今无定论。本文研究了工程上常用的三层B样条神经网络,采用构造性的方法证明了B样条神经网络的全局逼近能力,并且给出了构造几乎最小隐节点的算法,从而在理论上为B样条神经网络的使用提供了依据。 针对呈现层次特征的应用领域,本文提出了相应的层次径向基神经网络(Hierarchical RBFN),并且证明了HRBFN是一个全局逼近器。HRBFN更适合于具有层次结构的应用领域,并且HRBFN还能够部分消除使用RBFN会造成隐节点随着输入变量数目增加而急剧增多的问题。 模糊系统可以以两种方式应用于非线性系统辨识:串并联方式和并联方式。本文研究了串并联方式模糊系统的数字逼近特性,得出结论:当模糊规则数等于样本数时,已经可以实现精确插值,因此模糊规则条数不能超过样本数目,否则将冗余,并可能引起振荡,削弱模糊系统的泛化能力。此外还研究了系统逼近误差和初始状态误差对串并联模糊系统性能的影响,指出:只要模糊系统逼近实际系统足够好,即使两者之间存在初始状态误差,模糊系统仍能良好工作。 对于以并联方式进行非线性系统辨识时的模糊系统,本文研究了其预测收敛性和辨识收敛性。证明了只要并联模糊系统的参数满足一定的条件,可以保证并联模糊系统的预测收敛和辨识收敛,并给出了该条件。 应用模糊系统时,常常会遇到的一个问题就是系统中可能存在冗余的模糊子集和模糊规则。一方面增加了系统复杂性,浪费了计算能力,另一方面也给使用自然语言来描述系统造成了困难。本文针对TS模糊系统提出一种模糊子集和模糊规则的合并算法。使用该算法能有效地减少模糊子集和模糊规则的数目,进而减小了系统的复杂性,提高系统的可描述性。 最后,本文将神经网络和模糊系统用于人脸识别。本文先应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识别系统:首先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识别有意义的纯脸,然后使用自组织映射进行特征压缩,提取有效的鉴别特征,最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。 本文还提出一种人脸识别的模糊神经模型,该模型中的每条模糊规则用以估计模式在特征空间分布中的一个簇。通过自适应调节和模糊推理,对于每个给定 摘要 博士论文 的模式,所提模型能够给出一个信度值表示该模式属于各个类别的程度。整个系 统采用OCON的机构,该结构具有易收敛、识别快、适合分布式应用和增量式 学习等特点。文中使用新颖的方法来确定模糊规则的条数和初始化模糊子集参 数。实验结果证明该方法具有快的学习/识别速度、高精度和强鲁棒性的特点。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 史操;基于线性投影分析与非线性核方法在人脸识别中的研究[D];湖南师范大学;2006年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 刘艳华;张承中;王小平;龚葳;;基于遗传神经网络的采暖季PM_(10)浓度预测[J];安徽农业科学;2009年16期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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9 熊春光;孙喜晨;程乾生;;基于进化规划的属性均值Kohonen自组织网[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
10 刘学观;陈雪勤;赵鹤鸣;;基于改进遗传算法的混叠语音分离研究[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
2 韩艳玲;可能性构造空间理论与计算机作曲思维模型研究[D];华中科技大学;2010年
3 彭北青;第三方物流配送车辆路径问题模型及算法研究[D];华中科技大学;2009年
4 黄林峰;多目标进化算法研究[D];中国科学技术大学;2009年
5 刘飞;四足机器人步态规划与平衡控制研究[D];中国科学技术大学;2010年
6 汪澎;驾驶人警觉状态检测技术研究[D];江苏大学;2010年
7 郑罡;频域有限差分方法的改进研究[D];电子科技大学;2010年
8 车勇;轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D];武汉理工大学;2010年
9 李正军;林—浆—纸产业集群供应链协同管理研究[D];中南林业科技大学;2010年
10 殷源;干涉型集成光波导器件设计与实验研究[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
2 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
5 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
6 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
7 施晓坤;煤炭企业人才结构优化[D];山东科技大学;2010年
8 马宗梅;遗传算法在考试系统组卷中的应用与研究[D];郑州大学;2009年
9 宋开胜;基于遗传算法的二维排样研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 李魁星;基于信息熵遗传算法的舰船导航路径规划技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 万峰,杜明辉;小样本条件下采用Gabor特征的人脸识别[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年02期
2 谭东宁,谭东汉;小样本机器学习理论:统计学习理论[J];南京理工大学学报;2001年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 朱长仁;复杂背景下的多姿态人脸识别技术研究[D];国防科学技术大学;2001年
2 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
3 彭宏京;基于稀疏RAM的神经网络及其人脸识别应用研究[D];南京航空航天大学;2002年
4 吴小俊;图象特征抽取与识别理论及其在人脸识别中的应用[D];南京理工大学;2002年
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 胡琳;基于小波变换和人工神经网络的PCA人脸识别方法研究[D];苏州大学;2002年
2 朱夏君;人脸识别的研究及眼睛定位算法[D];浙江工业大学;2003年
3 贺新;实时人脸检测与识别技术的研究[D];四川大学;2003年
4 李超洋;智能人脸识别技术研究[D];西安电子科技大学;2004年
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6 姜睿;基于知识的人脸检测与人脸识别系统研究[D];西北工业大学;2004年
7 黄雪琳;人脸的几何特征提取与查询[D];华侨大学;2004年
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘奇;线性判别分析人脸识别系统的研究与实现[D];广东工业大学;2011年
2 张凯歌;基于线性判别分析的人脸识别系统研究与实现[D];广东工业大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王士同,於东军;非线性系统的模糊辨识误差分析(英文)[J];软件学报;2000年04期
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1 吴小俊;张媛媛;王士同;於东军;郑宇杰;杨静宇;;改进的模糊神经网络及其在人脸识别中的应用[A];第十届全国敏感元件与传感器学术会议论文集[C];2007年
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3 谢志华;李丰;伍世虔;杨巨成;方志军;;基于局部差分二进制模式(LDBP)的热红外人脸识别[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
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10 申伟;张元培;;基于MATLAB的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的应用[A];《制造业自动化与网络化制造》学术交流会论文集[C];2004年
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1 本版编辑曾雨 康翔;人脸识别结缘奥运[N];计算机世界;2007年
2 孟东明 张继进;企业要靠创新应对危机[N];中国工商报;2009年
3 本报记者  魏建玲;行者 知其道而行其智[N];国际商报;2006年
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5 记者 闫文锋 实习记者 高鹏;清华人脸识别系列全面推广[N];中国知识产权报;2006年
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7 阐文;汉王新品开启“人脸识别时代”[N];中国工业报;2009年
8 本报记者 霍光;从按手印到以貌取人[N];中国计算机报;2011年
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10 卢旭成;“傻瓜化”的人脸识别技术[N];中国计算机报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 苏煜;融合全局和局部特征的人脸识别[D];哈尔滨工业大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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7 平强;压缩感知人脸识别算法研究[D];中国科学技术大学;2011年
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10 鲁庆明;基于多分类支持向量机的人脸识别研究[D];武汉理工大学;2010年
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