径向水平井校直器的BP设计法

根据径向水平钻井井下斜向器校直机构的设计要求,提出了具体的设计原则。运用反向传播多层神经网络（BP网络）对校直机构的流轮位置进行了计算,同时利用BP网络优选了校直器阻力最小时的设计方案,结果证明,利用BP神经网络进行设计可显著地减少校直器设计与调试中的盲目性。     

入侵检测中神经网络分类器的设计

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点之一,但传统的入侵检测技术的漏报率和误报率又严重影响了检测效果,为此介绍了一种利用BP神经网络实现入侵检测系统分类器的设计方法。该设计是在传统的BP网络设计基础上,采用神经网络阈值调整的策略来提高入侵检测系统分类器的性能,并且经实验证明此方法可行。     

小波网络异步电机转速辨识器的设计

为实现无速度传感器异步电机控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采用混合编码的遗传算法优化网络的结构及网络初始权值,其次再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该方法具有良好辨识效果。     

基于GA的BP网络在苹果缺陷识别中的应用

提出了一种基于遗传算法的BP神经网络苹果缺陷识别方法。设计一个3层BP神经网络分级器,用苹果缺陷特征参数训练BP神经网络,运用遗传算法进行BP神经网络权矢量和神经元阈值的学习,提高BP神经网络的学习速度,也提高了苹果缺陷识别的准确率。实验证明,该方法识别率可达89％以上。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

浅谈利用BP神经网络进行系统预测的方法

BP神经网络体现了人工神经网络最精华的部分,利用BP神经网络可以实现系统预测功能,本文就工程实际中利用BP神经网络进行预测的问题进行阐述.为BP网络的实际应用做了铺垫.     

基于BP神经网络和随机森林的织物图像疵点判别网络

设计了一种基于3个两层BP神经网络和随机森林的织物图像疵点判别网络.借助频谱图滤波、灰度共生矩阵和局部二值模式提取织物图像的3个特征向量,经过3个独立的两层BP神经网络进行训练和测试,利用BP神经网络测试结果并结合随机森林得到最终的判别结果.试验结果表明,设计的网络判别能力强,准确率达到99.9％.     

利用神经网络进行近似分析的结构优化设计

利用人工神经的高度进行和非线性映射的功能,提出了用多层BP网络描述任一弹性结构的应力、位移等量和结构设计变量之间的映射关系,建立了基于人工神经网络的结构全局近似分析方法,利用复合形优化思想对BP网络进行设计和学习,建立结构近似分析的神经网络模型,桁架算例分析表明,利用神经网络进行近拟分析的结构优化人有较高的设计精度和适应性。     

基于BP神经网络的机场旅客吞吐量预测

利用BP神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,设计了具有成都双流国际机场特点的、低成本的机场旅客吞吐量的BP神经网络预测模型,经过BP网络预测软件运行检验,证明在该机场应用BP网络预测方法不仅可行,而且有更好的预测精度。     

基于BP网络的设备状态分类器设计

BP(Back-Propagation Network)网络是神经网络中最常用到、最典型的一网络模型,它的结构简单、可塑性强,应用范围广泛。本文利用BP神经网络设计了一个状态分类器,用于检测减速箱的工作状态。实验结果与实际情况相符合,证明该网络设计是合理的。     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

BP神经网络在桩基工程中的应用

概述了 BP神经网络的基本原理。通过对影响桩基承载力因素的分析并结合 BP神经网络特点 ,提出位置系数新概念 ,并建立了桩基工程中几种常用桩的单桩极限承载力预测模型。在工程实例的基础上 ,用 MATL AB的神经网络工具箱说明 BP神经网络预测单桩极限承载力可行性。     

BP神经网络在载波调制度定标中的应用

介绍了运用MATLAB神经网络工具箱进行BP神经网络设计的基本方法与过程。在调制度定标过程中,将BP神经网络应用于调制度数值与副/主载波功率差值特性曲线拟合,并通过训练和仿真。验证了应用BP神经网络进行测试数据预测的优越性。仿真结果表明,BP神经网络应用于调制度定标具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为调制度定标工作提供了一种全新的思路和方法。     

改进的神经网络并行算法及其在地震初至拾取中的应用

针对经典BP神经网络易于陷入局部极小点、易于产生振荡等缺点,提出了神经网络初始权值的二分法,改进了一种网络结构自动确定算法,并将随机算子和遗忘因子引入BP神经网络中.在提高全局寻优能力的同时,加快了网络的收敛速度.在分析了神经网络内在并行性的基础上,基于MPI实现了改进算法的并行化,将算法应用于地震资料的初至拾取,并取得了良好的应用效果,验证了算法的有效性.     

基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断研究

针对三相桥式逆变电路为研究对象,建立了仿真模型,并对逆变器主电路开关器件的开路故障进行仿真,提出了基于BP神经网络的故障诊断方法,确定了网络的结构和参数,并以此训练网络.仿真试验结果表明,该神经网络具有很好的故障识别能力,所选择的基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断系统是可行的.     

基于机器学习的拉矫延伸率预测模型及数值分析

在冷轧弯曲矫直过程中,针对拉矫机工艺参数设置问题,利用经验公式、有限元仿真建立的延伸率模型预测精度不高.为提高预测精度,基于传统解析模型与机器学习算法进行研究,比较了两种方法预测模型的精度,得到机器学习算法的延伸率预测模型要比数值解析模型的拟合优度高.比较BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法,得到两种机器学习算法的预测模型精度基本一致.为进一步提高预测精度,采用Adam算法对BP神经网络进行优化,采用遗传算法对SVM预测模型的参数进行优化,最终得到最优预测模型的均值绝对百分比误差MAPE以及拟合优度R^○2分别为13.4%和0.953,可以为实际生产提供技术指导.     

一种BP神经网络软件的设计

介绍了BP神经网络模型及其算法,设计出一种基于模糊的能实现的任意结构的三层BP神经网络软件.软件网络模型具有较高的可靠性.测试表明,该神经网络软件的学习效果达到较高的精度,可广泛应用于故障诊断、模式识别、最优预测等方面.     

神经网络在产品感性设计中的应用

通过对消费者的感性意象提取,运用BP(back propagation)神经网络建立感性意象与产品设计元素一一对应的关系模型,并通过实例论证了关系模型的有效性和快捷性,同时寻求能够指导设计师创造出符合消费者内心期望产品的有效途径,辅助产品设计以消费者感性需求为导向的方式来进行.     

基于BP网的雷达辐射源分类器设计

为了解决侦察告警设备在强噪声背景下的雷达辐射源识别率较低的问题,设计了一种基于BP(Back Propagation)网络的雷达辐射源分类器,并就设计关键点——分类器拓扑结构、训练次数的确定以及训练集的设计进行了研究。分类器以BP网络为基础,以载频、脉宽、重频和天线扫描方式为输入特征向量,对雷达辐射源进行分类识别。仿真实验结果证明,该分类器在强噪声背景下的正确识别率可达92.4%。