基于MPSO-ANN的火炮零部件硬度无损检测研究

依据音频无损检测原理,针对某火炮零部件(凸轮轴)硬度与音频参数的非线性映射问题,将ANN网络应用到音频检测中,同时采用改进粒子群算法(MPSO)优化BP神经网络结构和初始权值;MPSO算法把PSO算法的单向搜索变为多向搜索,提高了搜索精度,平衡了局部和全局搜索能力,较好地收敛到最优解,克服了BP网络结构难以确定和易于陷入局部极小值的缺点,实现了不同零部件硬度检测中的样本训练与预测,分别对内推、外推样本进行比较分析;结果表明其适应度逐渐趋于稳定并迅速收敛,精度满足要求。

基于贝叶斯网络的无损音乐检测方法

随着网络的发展,人们对音乐质量的要求越来越高,无损音乐的交流也从音乐发烧友间向普通大众过渡。但网络上的无损音乐资源质量得不到保证,对于音乐类应用公司来说,也无法通过人工过滤其千万级别的曲库来改善曲库质量。提出了一种基于贝叶斯网络的无损音乐检测算法,该算法将音乐频率和音乐类型的关系考虑在内,通过大量标记好的真假无损音乐数据进行训练,训练好的模块可应用于音乐质量的判断。实验证明,该算法具有较快的运行速度和较高的检测准确率。