基于最小二乘法的BP算法

标准BP神经网络算法收敛速度慢是限制其广泛应用的主要原因．为此，以标准BP算法为基础，应用最小二乘法理论，提出了一种收敛速度快的BP算法——NLMsBP算法．仿真结果表明，和标准BP算法及其它改进形式比较，NLMSBP算法收敛速度大大提高，稳定性并未降低，这为BP神经网络应用于实时性要求高的场合提供了算法基础．该算法缺点是计算量大，所需计算机内存大，不适于大型网络的计算．     

基于BP网络算法的分析与研究

BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一．本文针对BP算法做了深入的数学描述,提出了传统的算法存在收敛速度慢和灵敏度低方面的缺陷,在试验的基础上,对传统BP算法的代价函数和激励函数同时改进,并引入加法性灵敏度参数,用于改善传统BP算法中存在的不足．     

神经网络BP算法的误差分级迭代法

本文结合某一工程实例，对BP算法进行了改进，提出了误差分级迭代法．通过实例分析，该方法确能提高收敛速度，克服初始权值的影响，同时，学习样本次序对其影响也不大．因此，该方法能有效地改善BP网络的性能．最后，对误差分级迭代法的工作机理进行了分析．     

基于Matlab的改进BP神经网络及其应用

讨论了BP神经网络及几种改进BP神经网络性能的算法．用Matlab编制出相应的BP神经网络算法程序，并将其用于处理紫外分光光度法同时测定Fe，Co，Ni，Cu，V的实验数据，结果表明L—M法收敛最快，精度最高．     

基于烟花优化的WSN数据融合算法

为减少无线传感器网络(WSN)中的数据冗余,延长网络生命周期,克服基于BP(反向传播)神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低和易陷入局部最优的不足,提出一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法(IFWABP)．首先在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布,使初始烟花分布更加均匀;然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵和阈值矩阵等参数进行数据融合;最后通过仿真对算法的性能进行测试和分析．仿真结果表明：对比其他算法,IFWABP算法提升了WSN数据融合的精度,降低了网络能耗,延长了网络生命周期．     

一种改进的BP算法

传统的BP算法收敛速度慢，利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法，它对于BP网络结构优化，提高收敛速度有明显效果.     

关于对BP神经网络算法改进的研究

为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度，现提出将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法．在误差寻优初期，首先采用标准BP算法进行迭代，每迭代一次的工作量较小、所需存贮量较少，义对初始点的要求不高．然后，当寻优过程开始接近最优时，更改寻优算法，即使用DFP变只度算法．最后，运用MATLAB工具箱和VisualBasic实现算例．实验结果表明；改进后的BP算法减少了迭代次数，提高了寻优的收敛速度．     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时，收敛速度慢，易陷入局部极值，需调节参数多等的缺陷，提出将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法引入神经网络的学习中．把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态，网络输出作为EKF的观测．同时为了防止滤波发散，对算法做了改进．仿真结果表明，该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高，同时还保证了一定的泛化能力．     

改进BP网络在机载电子设备故障诊断中应用

提出了一种简便有效的故障模型和故障诊断问题的描述方法。由于传统BP算法收敛速度慢，容易陷入局部极小值的陷阱，在此作了改进。改进后的BP算法明显优于传统的BP算法。并应用改进的BP算法对飞机机载电子设备进行故障诊断仿真，取得了良好的效果。     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.     

基于改进SGA的神经网络权系优化训练

本文介绍了采用一种改进SGA来替代BP学习算法,对神经网络权系进行优化训练,仿真实验表明,SGA较BP收敛速度快,避免了BP的局部极小问题.     

一种改进的递归神经网络及其仿真研究

针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出了一种带偏差单元的IRN(internally recurrent network)网络模型,根据BP算法推导出了该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了故障诊断方面的仿真分析.试验结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有了很大提高,具有很好的实用性.     

数值优化改进的BP神经网络逼近性能对比研究

为了比较不同的数值优化改进的BP神经网络的逼近性能,本文在MATLAB 7.0环境下,建立了三类基于数值优化改进的BP算法,并以非线性函数逼近为例,对7种典型的数值优化改进算法进行网络训练和仿真实验,得出了在不同环境下,每种数值优化差法逼近的可行性。     

基于校验节点的LDPC码的消息加权均值串行译码算法

 中短长度LDPC码在采用BP算法译码时,由于短环的存在会导致某些比特LLR值出现振荡现象,从而影响了译码性能。针对这一现象,提出了一种采用消息加权均值来修正校验节点到变量节点消息传递的改进译码算法。该译码算法将上次校验节点到变量节点的消息和本次计算所得的校验节点到变量节点的消息进行加权求和后作为当前最新的消息。通过对本次计算所得的校验节点到变量节点的消息赋予比上次校验节点到变量节点消息更高的权值,从而减弱消息加权均值对正常BP消息传递的影响,有效抑制比特LLR值的振荡。仿真结果表明,与传统的串行迭代译码算法相比,改进的译码算法在计算复杂度增加极少的情况下,有效提高了中高信噪比区的译码性能。     

基于改进BP算法的电力系统谐波分析

在选取BP神经网络对谐波进行分析时,考虑到BP网络存在的缺点和不足,对BP网络进行改进。通过把FFT和改进的BP网络结合起来,实现对谐波的实时分析。该方法先对采样信号进行FFT运算实现预处理,得到谐波个数和谐波次数;然后根据谐波的个数来确定神经元的个数,通过谐波次数设定神经网络参数迭代的初始值;最后对改进的神经网络进行训练,可以实现谐波的精确分析。所提出的BP改进算法有效地提高了谐波分析的精度,实时性也得到了改善。     

一种非规则LDPC码的改进型UMPBP—Based译码算法

为了减小UMPBP—Based译码算法相对于LLR—BP译码算法的性能损失,提出了一种改进型UMPBP—Based译码算法,校验节点消息处理时,通过合理地设置校正因子与偏移因子2种参数,将NormalizedBP-Based和OffsetBP—Based2种译码算法进行有效的融合;变量节点消息处理时,引入了一种LLR—BP译码算法中的震荡补偿算法．仿真结果表明,针对非规则LDPC码,在一定范围内误码率相同的条件下,改进型UMPBP-Based译码算法与UMPBP—Based、NormalizedBP—Based和OffsetBP-Based3种译码算法相比较,译码性能得到明显的改善,可以更有效地逼近性能优异的LLR—BP译码算法．     

基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测

针对BP神经网络在学习速度方面的不足, 在Jordan和Elman网络结构的基础上, 提出一种带偏差单元的递归网络模型, 根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则, 并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析. 结果表明, 该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高, 具有一定的实用性.     

BICM-ID系统中的均匀重加权迭代译码算法

针对LDPC编码的BICM-ID系统,建立了正规因子图模型。从消息更新规则的角度,运用变分方法统一解释了均匀重加权置信传播算法和标准置信传播算法。将均匀重加权方法提高性能的特点与置信传播的特性相结合,推导出均匀重加权迭代译码算法,讨论了边出现概率对算法性能的影响。分别在高斯白噪声信道和不同调制方式下进行仿真实验。结果表明,提出的均匀重加权迭代译码算法性能均优于标准置信传播和差分映射置信传播等迭代译码算法。