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基于LVQ神经网络的水果图像分割研究: 2024年; 由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明:网络在很宽广的阈值范围内(0.001~0.99)分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。; 郭勇黄骏陈维高华杰李梦超; 关键词：LVQ神经网络 KIRSCH算子 CANNY算子面积误差

基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型构建: 2024年; 为提高青年女性胸部形态分类的准确率,填补文胸号型分类体系存在的缺陷,结合青年女性胸部体型特征构建了一种基于LVQ神经网络的青年女性胸部识别模型。研究运用非接触式激光三维技术共采集216个青年女大学生胸部数据,将因子分析提取的9个胸部特征指标采用K-means聚类法,通过手肘图、轮廓系数图确定K值,最终将胸型分为4类。在此基础上构建LVQ神经网络胸型识别模型,以9项胸部特征指标为输入,4种胸型为输出,进行LVQ神经网络的训练。研究结果表明:模型经训练及测试后,识别精度达到95%,Kappa系数为0.932。与BP、PNN神经网络模型相比,在运算效率、模型精度和稳定性方面,LVQ神经网络模型的表现要明显优于其他两种神经网络。; 沙莎李诗怡迟诚万亚如江学为; 关键词：三维人体测量 LVQ神经网络

基于LVQ神经网络的电力网络智能风险预警方法: 2024年; 针对现有电力网络风险预警方法在实际应用中,存在无法找出全部异常数据,无法实现对电力网络安全的准确判别问题,引入LVQ神经网络,开展对电力网络智能风险预警方法的设计研究。从多个来源采集电力网络运行数据,并对其处理。利用LVQ神经网络,实现对异常数据的排查和定级。最后,应用全业务合规管理监控,实现对电力网络风险的智能化预警和对预警结果的可视化展现。通过对比实验证明,新的预警方法可以实现对电力网络中异常数据的全部查出,促进电力网络运行安全性提升。; 袁杰生刘志民吴天磊; 关键词：LVQ神经网络网络预警电力

基于LVQ神经网络的雷达杂波抑制方法被引量：3: 2023年; 针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明:该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。; 施端阳林强胡冰翟芸; 关键词：雷达杂波抑制 LVQ神经网络

基于LVQ神经网络的特大城市非常规突发事件演化预测: 2023年; 以全球85个特大城市为例进行实验研究。实证结果表明,在多标签情景下使用LVQ神经网络预测非常规突发事件演变的次生灾害类型是有效的。该模型构造简单,能快速处理数据,有利于应急管理人员预测潜在的次生灾害,并及时向有关部门报告。; 袁荟岭; 关键词：LVQ

基于FZI与LVQ神经网络的储层渗透率计算方法: 2023年; 巴西海上X油田碳酸盐岩储层非均质性强,单一的孔隙度与渗透率回归模型以及核磁共振方法计算的渗透率误差较大。因此,利用366块标准柱塞样物性分析数据,根据流动单元指数(FZI)由小到大,划分出了4类流动单元,并建立了相应的孔隙度与渗透率统计回归模型,每种类型流动单元的孔隙度与渗透率相关性较高。应用分类统计模型,需要划分整个目的层段的流动单元类型。为此,利用LVQ神经网络方法建立取心段流动单元类型与常规、核磁共振等测井曲线的关系,最终实现了储层流动单元类型的连续划分及其渗透率的测井评价。岩心渗透率与预测渗透率的对比验证了该方法的正确性与有效性,且渗透率计算精度较常规单一孔隙度、渗透率回归方法和核磁共振方法有较大提高。; 孙越刘建魁李国芳赵盼李进; 关键词：渗透率核磁共振测井模糊神经网络

一种基于LVQ神经网络的机器人直线行走平衡控制方法: 本发明公开了一种基于LVQ神经网络的机器人直线行走平衡控制方法,涉及机器人技术领域，包括以下步骤：步骤S1：获取机器人行走时的图像；步骤S2：基于LVQ神经网络对图像进行直线方向检测；步骤S3：基于步骤S2的直线方向检测...; 梁培栋

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法: 2022年; 为了解决业界流行的人脸朝向识别算法人脸识别准确率较低的问题,提出了一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的人脸朝向识别算法。首先,介绍了传统的LVQ神经网络算法,并分析了算法存在的问题;然后,根据图像和视频中人脸的位置、朝向和旋转都不固定的特点,对LVQ神经网络算法进行改进,优化了该算法各层间的权值参数,取得了较高准确度的识别效果;最后,将该算法与误差反传(BP)神经网络法进行识别效果对比测试。仿真结果表明,该算法人脸朝向识别正确率可达99%以上,识别率与抗干扰性效果较好。; 焦涌; 关键词：学习向量量化神经网络

基于改进LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断被引量：1: 2022年; 针对乳腺肿瘤的诊断率及精准度较低的情况,提出一种基于改进的矢量量化(LVQ)神经网络乳腺肿瘤诊断算法。首先,基于LVQ1算法和LVQ2算法在网络训练过程中更新神经元数目的不同,建立结合LVQ1算法和LVQ2算法的复合LVQ神经网络;然后,考虑到不同的竞争层节点数对LVQ神经网络诊断率的影响,采用K交叉验证法确定复合LVQ最佳网络结构;最后,探讨了不变的学习率在网络训练后期对收敛速度的影响,采用自适应速率算法调整学习率,减少迭代次数。以Wisconsin Breast Cancer Database为实验样本,运用改进算法构造乳腺肿瘤与症状之间的非线性映射关系,用混淆矩阵的概念表达算法诊断准确率。实验结果表明,提出的改进算法诊断准确率达97.1%,相比LVQ1算法和LVQ2算法,误诊率分别降低了5.8%和2.9%。; 赵小强张莺莺; 关键词：乳腺肿瘤诊断混淆矩阵

基于环状分区和LVQ神经网络的混凝土CT图像分割方法被引量：2: 2022年; CT技术是目前了解混凝土细观结构的主要方法,受扫描和视窗成图精度影响,CT扫描切片灰度图像往往无明显双峰、亮度不均匀,导致混凝土骨料、砂浆、孔隙难以分割识别。为提高图像分割时骨料、砂浆、孔隙的识别率,针对混凝土圆柱形试样扫描图像,建立了一种基于环状分区和LVQ神经网络相结合的图像分割算法,通过与其他分割方法进行效果对比表明,该方法具有识别准确度高、人工干预少、后期处理简洁等优点,能够为混凝土细观结构模型建立提供更为准确的数据信息。; 王杭李宗利; 关键词：CT技术混凝土图像分割 LVQ神经网络

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