研究神经网络基于神经网络数据统计

论文导读：
摘要：在这个充满数据的时代，将大规模的数据进行有效的提取是人类必须面对的一个不足。我们知道数据作为一种资源本身并没有直接的利用价值，具有利用价值的是以中所获取的知识和信息。数据统计正是基于社会的这种需要而进展起来的。以数据统计的进展历程来看，早期的探讨主要注重于用传统的数据浅析策略，本世纪以来人们逐渐发现可以用智能的策略来完成数据统计工作，而且经过实践证明将神经网络运用到数据统计中是一种比较好的策略。由于神经网络具有良好的自适应能力和自学习能力。本论文利用神经网络的探讨策略以及红外线设备采集数据的特点，探讨了基于神经网络的客流量采集浅析策略，建立了一个客流量统计系统。通过浅析和掌握输入量和输出量之间的内在联系，建立了有效的神经网络模型，利用有效的输入数据得到我们想要的输出结果。将神经网络技术运用于数据统计模型的建立中，正是利用了其解决非线性不足的独特优势。在神经网络分类器的运用中，本论文利用改善的BP神经网络算法建立模型解决客流量统计不足。在模型的建立历程中优化选择模型的参数，将神经网络模型与红外光电感应器有效的连接起来统计客流量。经过实验表明：基于神经网络的客流统计策略能够对连续的客流数据进行正确的分割，而且能够对低维数据客流特点进行有效提取，并能够识别多人并行情况，经验证是一种具有较高准确率和效率的实时客流统计策略。关键词：神经网络论文数据统计论文方式识别论文客流量论文
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ABSTRACT3-6
1 绪论6-9

1.1 选题背景及探讨作用6-7

1.2 数据统计的探讨近况7-8

1.3 本论文探讨内容及论文组织安排8-9

2 人工神经网络概述9-26

2.1 神经网络的基本知识9-12

2.

1.1 神经网络的基本特点9-10

2.

1.2 神经网络模型10

2.

1.3 神经网络的特点和优越性10-11

2.

1.4 神经网络的原理与结构11-12

2.2 BP神经网络模型12-18

2.1 BP神经网络模型结构13-15

2.2 误差反向传播学习算法15-18

2.3 BP神经网络算法的改善18-25

2.3.1 BP神经网络的改善途径19-21

2.3.2 BP神经网络的改善算法21-25

2.4 本章小结25-26

3 BP神经网络设计和数据统计建模历程26-33

3.1 数据统计建模历程26-29

3.

1.1 数据统计建模一般步骤26-27

3.

1.2 基于神经网络的数据统计建模27-29

3.3 数据统计实现历程29-32

3.1 对原始数据收集30

3.2 数据预处理和数据分割30-31

3.3 数据特点提取和选择31

3.4 分类器设计和分类决策31-32

3.4 本章小结32-33

4 神经网络数据统计在客流量的运用33-47

4.1 客流量统计的重要量33-34

4.2 传统客流的计数策略34

4.

2.1 人工计数34

4.

2.2 进票量计数34

4.3 基于神经网络的客流统计设计34-40
4.

3.1 人体的识别策略34-35

4.

3.2 红外光电检测系统工作原理35-38

4.

3.3 客流量统计系统的BP网络数据处理38-40

4.4 客流量统计系统的BP网络设计40-42

4.5 客流量统计系统实验浅析42-46

4.5.1 单一方式识别率的验证测试42-43

4.5.2 一段时间内连续的客流综合识别率的验证测试43-46

4.6 本章小结46-47

5 总结与展望47-49

5.1 本论文工作总结47

5.2 展望47-49

致谢49-50
参考文献50-52
攻读学位期间发表的论文52