自适应模糊神经网络的优化辨识及仿真

利用优化理论对自适应模糊神经网络的辨识问题进行了研究，提出了基于共轭梯度法的网络辨识算法，通过与ＢＰ算法进行的比较仿真表明本方法切实可行。     

基于步长优化和共轭梯度法的改进BP算法

本文针对传统ＢＰ算法存在的两个常见问题进行了讨论，提出了基于步长优化和共轭梯度法的改进ＢＰ算法。新的算法避免了目前由人为经验确定迭代步长的缺陷，并能有效克服局部极小值。这样可使网络加快收敛，稳定性变好。     

基于学习率与惯性因子动态联合优化的快速BP算法

基于目标函数对学习率与惯性因子的偏导信息,提出了分别采用线性展开、二项式展开和共轭梯度的３种学习率与惯性因子联合动态优化的快速ＢＰ算法．仿真结果显示,与原ＢＰ算法相比,３种算法均可使网络训练速度显著加快     

基于学习率与惯性因子动态联合优化的快速BP处法

基于目标函数对学习惯性因子的偏导信息,提出了分别采用线性展开、二项式展开和共轭梯度的３种学习率与惯性因子联合动态优化的快速ＢＰ算法,仿真结果显示,与原ＢＰ算法相比,３种算法均可使网络络训练速度显著加快。     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重要课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重点课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

共轭梯度神经网络的研究

针对ＢＰ人工神经网络存在的两个缺点：（１）局部收敛问题不能很好解决；（２）收敛速度慢，提出应用改进共轭梯度算法建立人工神经网络，以获得共轭梯度网络的全局收敛特性和快收敛速度。计算机仿真结果表明：改进巫轭梯度网络优于ＢＰ网络。     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。     

一种基于二阶导数的BP算法

根据神经网络模型的结构特点，将能量函数的二阶导数与最速下降方向相结合，构造出一种新型的ＢＰ算法，该算法比梯度法收敛快，较牛顿法计算量小，它适合于计算结构复杂的ＢＰ神经网络模型，理论分析表明该算法行之有效，计算机仿真达到了理想的效果。     

基于梯度监督学习的理论与应用(Ⅰ)——基本算法

讨论了一类基于梯度的监督训练算法及其用于神经网络的参数优化。文中详细讨论了ＬＭ算法，它是梯度下降法与高斯牛顿法的结合，既有高斯牛顿法的局部收敛性，又有梯度下降法的全局特性。μ很大时，ＬＭ算法近似于梯度下降法；μ为零时，则是高斯牛顿法。由于利用了近似的二阶导数信息，ＬＭ算法比梯度法快得多。就训练次数及准确度而言，ＬＭ算法明显优于共轭梯度法和变学习率的ＢＰ算法。由于主矩阵的正定性，解总是存在的，从这种意义上说，ＬＭ算法优于高斯牛顿法     

自适应斜率输出函数的BP算法

在分析BP算法学习过程的基础上,提出使用自适应斜率函数作为神经元的输出函数,以改善BP算法学习过慢的弱点。随后讨论了这种改进算法和标准BP算法学习性能上的差异,并在此基础上初步分析了网络输入值对这种差异的影响。最后在应用中验证了结论。     

用于脑电数据压缩的改进的BP小波神经网络

用一种改进的BP小波神经网络对脑电图(EEG)数据信号进行压缩．对小波神经网络采用最速梯度下降法优化网络参数，并对学习率采用自适应学习速率方法自动调节．利用小波神经网络的函数逼近特性，对脑电随机信号进行逼近，最终压缩比可达15以上．实验结果显示，小波神经网络在大量压缩数据的同时，能较好地恢复原有信号。     

神经网络结合遗传算法优化应用

神经网络特别是BP网络因其函数逼近能力已取得了广泛的应用,遗传算法因其解决优化问题的普遍适用性而在现实生活及科研领域获得了广泛应用。本文提出的优化策略是为解决一些工程优化问题,即用神经网络及遗传算法结合起来解决此类问题。以BP网络的函数逼近能力隐式地得到问题的函数表达式,再用遗传算法优化该网络的输出。     

改进BP神经网络在个人信用评估系统的应用

针对一般BP算法收敛速度慢和易陷人局部极小值的缺陷,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对网络进行训练.该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高,并将这种改进的BP网络应用于个人信用评估系统,验证了该方法的正确性和有效性.     

基于改进的BP神经网络下的字符识别

我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成,字符图片的类型众多给字符的识别带来了很多困难.参照目前现有人工智能算法的优点,结合了字符特征提取方法设计了一个改进的BP神经网络对归一化后的三类字符进行识别,取得了预期效果.     

人工神经网络在自密实混凝土抗压强度预测中的应用

针对传统BP神经网络的不足,采用不同改进算法的网络模型对自密实混凝土抗压强度预测进行了详细的分析.研究表明:采用变梯度算法的模型M1、P-B复位算法的模型M2、拟牛顿算法的模型M3以及LM算法的模型M4,这4种模型均成功地建立了自密实混凝土强度的非线性关系,可用于其强度预测;通过用MATLAB编写程序,为解决BP网络隐层节点数的不确定性提供了一种较为方便的途径.     

基于BP网络的一种改进算法及仿真

针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法,即自适应调整学习率和下降梯度。仿真结果表明,该方法大大地提高了收敛速度,而且算法简单、易行。     

基于随机参数调整的改进反向传播学习算法

针对BP(反向传播)神经网络学习易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进BP神经网络学习算法——RMBP算法.RMBP算法在学习参数调整中增加了随机性,使其方便地跳出局部极小点,并沿梯度下降方向到达全局极小点.异或问题的学习试验结果表明,RMBP算法较BP学习算法和其他常见的改进BP算法具有学习速度快、学习精度高、资源占用少的优势.最后,结合民航飞机实时飞行仿真系统研究,对一组飞机空气动力参数样本进行了学习,以说明RMBP算法的有效性.     

Computational intelligence: From mathematical point of view

A simple but illustrative survey is given on various approaches of computational intelligence with their features, applications and the mathematical tools involved, among which the simulated annealing, neural networks, genetic and evolutionary programming, self-organizing learning and adapting algorithms, hidden Markov models are recommended intensively. The common mathematical features of various computational intelligence algorithms are exploited. Finally, two common principles of concessive strategies implicated in many computational intelligence algorithms are discussed.     

电磁层析成像:图像重建与BP网络

描述了ＢＰ网络应用于ＥＭＴ图像重建的基本原理和简易模型。网络的输入是传感器二维磁场正问题的有限元仿真得到的测量数据，网络 则特体空间各剖分单元的０－１状态值，网络用共轭梯度法改进的误差逆传播算法进行训练。简单物流的图像重建结果表明，网络模型在原理上提可行的，为进上步研究提供了初步基础。