量子进化算法在BP网络模型优化中的应用

BP网络的研究多年来主要集中于网络的结构与参数优化上,却忽略了对训练过的BP网络模型本身的优化.针对上述问题,提出了一种解决BP网络模型优化的量子进化算法.通过裙座锻造结构参数优化设计实例,表明量子进化算法较好地实现了BP网络模型的优化设计,可有效解决实际工程的优化问题.     

结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

一种改进的BP人工神经网络模型

针对人工神经网络 BP 模型在实际应用中会遇到一些问题。该文指出了 BP 神经网络模型结构和算法的一些不足,并针对 BP网络模型算法存在的局部极小问题、BP 网络学习速度较慢以及 BP 模型网络结构训练过度和降低网络归纳能力等问题提出了引入规则、选择激发函数和转换函数、采用隐含神经元以及改变网络拓扑结构等一些改进措施,对于提高 BP 模型在实际应用中的效果具有重要意义。通过实际应用,证明了改进后的算法是行之有效的。     

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.     

BP神经网络建模与应用

BP网络是人工神经网络的重要组成部分,在实际应用中占有十分重要的地位。本文就BP网络的概念,BP网络的应用模型MLP模型,以及构建BP网络模型的关键问题作了论述。并对MLP建模理论与实际应用问题的联系作了简单的分析,为BP网络应用做好铺垫。     

人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用

以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理型相关因素的定量分析。     

大坝变形监测的BP网络模型与预报研究

建立有效实用的大坝安全监测模型,对于馆控大坝运行意义重大。针对目前国内外常用统计模型、确定性模型等的不足,提出将基于误差逆传播算法的BP神经网络模型用于大坝变形监测数据的拟合分析及其预测预报研究,最后以福建水口混凝土重力坝变形监测为例,对坝顶垂直位移实测值建立了BP网络模型,并将模型用于坝顶垂直位移预报,结果表明,BP网络模型的拟合和预报精度明显优于相应的统计模型。     

基于BP网络的银行竞争力综合评价

基于BP神经网络模型对银行竞争力进行了评价，根据神经网络原理，对银行竞争力综合评价模型的构造，网络的系统训练过程、BP学习过程等进行了讨论，用实例进行了验证，结果表明BP网络在评价中是一种很好的方法和工具。     

基于多层BP网络算法的新研究

本文对多层BP网络进行了分析并对BP算法进行了数学描述,以两层神经网络为例来叙述了BP网络的训练步骤,探讨了BP算法的缺陷,由于BP算法本身固有的缺陷,所以要改进BP算法需要避免局部极小点的产生。     

Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用

人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用，但利用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神经网络BP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工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数。本分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数，并给出了部分重要工具函数的实际应用。     

基于MATLAB的神经网络在城市环境质量评价中的应用

应用人工神经网络网络模型,结合MATLAB中BP网络算法的基本训练函数,建立了城市环境质量评价的BP神经网络模型。应用该模型,对广州市1997年至2002年的环境质量进行综合评价。结果表明,人工神经网络用于评价城市环境质量是可行的,且具有客观性和通用性。     

基于权值函数神经元的BP网络研究

研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实验对比结果表明,在给定的误差精度要求下,基于权值函数神经元的BP神经网络每次训练都能收敛,且平均迭代步数较少,其收敛速度要优于传统BP网络,具有较好的研究应用价值.     

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BP神经网络的开关磁阻电动机非线性建模

为提高开关磁阻电动机（SRM）调速系统性能，在测取准确磁特性样本数据基础上，利用神经网络所具有的非线性映射能力，基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM的非线性模型。该模型训练收敛快，泛化能力强，且网络规模小，便于实时控制，经与样机实测数据比较，验证了该模型的准确性，将所建模型与准线性模型对比，显示出神经网络模型优越。     

BP神经网络在蜜网系统中的应用

介绍了BP算法的基本思想及其网络模型,蜜网中数据的处理流程.借鉴BP算法应用于入侵检测系统,将BP神经网络技术应用于蜜网系统中,提出了在蜜网中基于BP神经网络的数据处理模型及训练过程.     

一类神经网络非线性系统模型参考自适应控制

针对一类非线性系统 ,提出了一种神经网络模型参考自适应控制方案 .用GA离线辨识网络NNM ,在此基础上用BP算法在线训练控制器网络NNC .仿真结果验证了此控制方案的有效性 .     

BP网络学习算法在企业人数预测中的应用

建立1×2×1网络模型,系统阐述BP了网络学习算法的计算过程,证明了这一网络模型的正确性。     

开关磁阻电动机的神经网络建模及算法研究

针对标准BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中,隐节点选取困难的问题,采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络,建立了训练收敛快,泛化能力强,网络规模小,便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型.经与样机实测数据对比,验证了该模型的准确性.该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动.     

基于遗传算法的BP网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用

提出一种遗传算法（GA）和BP算法结合的神经网络模型优化方案。首先采用自适应交叉概率和变异概率的遗传算法优化BP网络的权值,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点;在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的BP算法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。在铁路机车滚动轴承诊断方面,利用MATLAB仿真实验结果表明,遗传算法与BP算法结合的模型诊断精度为100%,标准BP算法的模型诊断进度为80%,并且提高了网络的收敛速度。说明GA—BP算法模型诊断精度较高,诊断能力得到了改进,遗传算法与BP算法的结合算法可行有效。     

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。