多层前馈二阶神经网络模型

本文首先建立多层前馈二阶神经网络模型，继而给出该模型的二阶Ｂ－Ｐ学习算法，在此基础上构造了二阶快速Ｂ－Ｐ（即ＦＢ－Ｐ）和改进的二阶ＦＢ－Ｐ（即ＭＦＢ－Ｐ）学习算法，在计算机上以两类飞机图像目标识别为例，对本文提出的多层前馈二阶神经网络模型及其三种二阶学习算法的性能进行仿真实验，并与传统的多层前馈一阶神经网络及其相应学习算法的性能作比较，从而获得若干有意义的结果。     

神经网络在农业技术经济方案评价中的应用

利用人工神经网络建立农业技术经济方案评价模型，提出了基于本模型的数据处理方法及ＢＰ算法并给出了验证实例。     

基于模糊推理的自适应BP算法

ＢＰ网络是迄今为止应用最广泛的一种神经网络，但这种算法也存在着收敛速度慢、容易陷入局部极小点等问题．本文在标准ＢＰ算法的基础上提出一种改进ＢＰ算法，称之为自适应ＢＰ算法．这种自适应ＢＰ算法采用模糊规则动态调整学习参数，并且能在学习过程中和学习完成后通过隐节点调整算法优化网络结构，有比标准ＢＰ算法更好的收敛性和更好的泛化能力     

城市综合环境质量评价的B—P网络模型

为了探索人工神经网络用于综合环境质量评价的可能性，提出了基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络城市综合环境质量的二级评价模型。该模型应用于某市的大气、地面水和噪声综合环境质量评价结果表明，Ｂ－Ｐ网络用于环境质量评价简便实用，具有客观性和通用性。     

前馈神经网络的一种连续型学习算法

本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法，对传统的ＢＰ算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统ＢＰ算法进行比较，该算法可以明显提高网络的收敛速度，说明它是一种实用的学习算法。     

一种新的学习算法及在导弹故障诊断中的应用研究

本文提出了一种多怪前向神经网络快速误差后向传播学习算法ＦＢＰ，通过某运载火箭姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效怀，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ算法学习速度的快速性。     

基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用

提出了一种基于遗传算法的模糊网络控制系统，该系统采用模糊神经网络结构实现，它用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数，而用ＢＰ算法调节和优化具有局部性的网络权值参数。仿真结果表明该控制器可大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性和鲁棒性。     

BP神经网络算法的改进

本文分析了ＢＰ算法所面临的问题，给出了一种改进算法，说明了它们的原理和应用环境，将它们与传统的ＢＰ算法作了比较，并通过一实例验证：应用改进算法可以大幅度地提高ＢＰ神经网络的学习速度，这对ＢＰ神经网络的应用有较大实际意义。     

根据粗糙集理论进行BP网络设计的研究

提出了一种根据粗糙集理论进行ＢＰ网络设计的方法,它结合了粗糙集理论的强大的定性分析能力和ＢＰ网络的准确的逼近能力,得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型．这种神经网络的学习算法的要点是：应用粗糙集的理论和方法,从给定学习样本数据中发现一组规则,并根据这些规则去建立网络模型中相应的隐层节点;然后用ＢＰ算法迭代求出网络的参数,从而完成网络的设计.     

动态神经网络学习算法中的参数估值

以一种简单的动态ＢＰ网络作为并联模型，运用卡尔曼滤波原理，提出了一种新的神经网络辨识算法．该算法的学习速度是由带时间参数的Ｒｉｃｃａｔｉ方程来确定的，从而大大减少了学习的迭代次数．仿真结果表明此算法是有效可行的     

混沌神经网络模型参考自适应控制器设计

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。     

微分器优化设计研究

提出了一种基于BP算法的正弦基函数神经网络模型 ,研究了该神经网络算法与线性相位微分器幅频特性的关系 ,证明了该神经网络算法的收敛性 ,给出了微分器的优化设计实例。与传统的雷米兹优化设计方法相比 ,提出的优化设计方法不需要计算矩阵的逆 ,因而解决了雷米兹优化设计方法求高阶矩阵逆的困难。计算机仿真结果表明了该算法模型的微分器的优化设计中不仅是有效的 ,而且是高效的     

一种非线性的BP学习算法

提出了一种非线性学习规则，以非线性函数th(x)取代传统学习算法中的线性函数x，来调整BP网络的连接权值和阈值。与传统的BP学习算法相比，其连接权值与阈值的调整量不仅与误差函数对连接权与阈值梯度的一次幂有关，而且也与梯度的高次幂有关。因此，克服了传统的BP学习算法过程中难以跳出局部极小值与收敛速度慢的缺点。模拟实验表明，该算法比传统的BP网络学习算法在学习时间和迭代次数方面都具有显著优势。     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型

本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用,在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法,即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型,并且通过多个指标将其与BP模型,遗传算法优化的BP模型,未经改进的BP-AdaBoost模型进行比较,验证BP-AsymBoost模型的有效性.     

用闭环增益成形算法的精馏塔鲁棒控制

给出了MIMO系统的闭环增益成形算法，将之应用于精馏塔的控制中，取得了良好的控制效果和鲁棒稳定性。文献［6］给出的回路成形控制器与本文的一阶闭环增益成形控制效果相同，文献［6］评价该法的不足之处是闭环系统的鲁棒性能稍差，该缺点可用本文的二阶或三阶闭环增益成形控制器加以克服。该算法的优点是设计过程简单，物理意义明显。     

基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。     

基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型.现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定.利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定.以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较.结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意.根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的.     

四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

炼油厂大型原油常减压蒸馏装置的建模与仿真

以沿海某新建炼油厂的原油常减压蒸馏装置为对象,研制开发了仿集散型原油常减压蒸馏装置仿真培训系统。用假多元系方法建立了通用模型塔的动态数学模型,每两条侧线之间的数层塔板或一段填料用一个分离级来处理,由此所引起的误差用级效率来校正。该系统已成功地用于该厂开工前的培训工作。