原油价格改进型神经网络预测方法

为了提高基于神经网络的国际原油价格预测性能,文章提出一种改进型变参数神经网络原油价格预测方法。该方法利用经验模式分解(EMD)对原油价格序列进行分解得到多个内蕴模式(IMF),对于每个IMF进行变参数的前向神经网络训练,将每个IMF下预测的结果进行综合,从而得到预测的原油价格。实证结果表明,相比已有的基于EMD和神经网络的预测方法,本方法的预测效果有一定的改善。

基于DCT-BP神经网络的人脸表情识别

提出一种基于DCT-BP神经网络的人脸表情识别算法,先对图像进行灰度均衡与图像平滑的预处理,然后利用离散余弦变换提取图像的表情特征参数,变换后的数据量大大减小,而且不会丢失图像所携带的关键信息,最后利用前向反馈神经网络算法进行识别。

BP神经网络在机械故障诊断中的应用研究

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的神经网络，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型都采用BP网络和它的变化形式．它是多层前向神经网络的核心部分。