采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

基于遗传神经算法优化的汉语分词模型

针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,本文将基于遗传的BP神经网络算法用于汉语分词模型,此模型结合了遗传算法和BP网络的优点.实验结果表明:该优化模型完全达到了汉语分词要求,并且在分词速度上也明显优于传统的BP神经网络,具有高精确性、收敛速度快等特点.     

基于遗传神经网络的城镇基准地价评估应用——以广西灌阳县为例

提出了一种融合遗传算法与BP神经网络的城镇基准地价评估模型。该模型以正方形网格作为基本评价单元,以遗传算法优化BP神经网络连接权值,以BP神经网络训练样本数据,实现其他网格地价的模拟与预测。结果表明,遗传算法可以有效增强BP神经网络快速学习网络权值能力和克服收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,BP神经网络的网络训练学习与自适应性符合处于动态变化的土地价格发展要求,呈现出广阔的应用前景。     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

改进小波神经网络的C4ISR安全态势预测方法

提出了一种基于改进小波神经网络优化参数的指挥信息系统安全态势预测方法.该方法通过改进的小生境遗传算法构建了基于小波神经网络优化参数的网络安全状况预测模型,利用自适应遗传算法对小波神经网络参数进行调优,增强其搜索能力.同时,为解决自适应遗传算法容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,提出利用小生境技术和模糊聚类技术来处理.仿真实验结果表明,与传统算法相比,所提算法具有更快的收敛速度和更好的预测精度.     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

基于优化的GA-BP及其在葡萄酒质量预测的应用

针对BP神经网络模型在输入时因随机产生的权值和阈值导致模型的训练精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的方法.遗传算法在寻优方面有很好的效果,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值来提高模型的训练效率,并对神经网络的学习率进行优化,建立GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒质量预测.结果表明,对比于传统的BP神经网络,基于自适应遗传算法优化的BP神经网络的模型在精确度上更高,模型的泛化能力也更好,对于葡萄酒加工企业具有实际参考价值.     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于生态遗传算法的冲击地压预测模型

针对传统方法预测冲击地压存在的弊端,采用遗传算法设计的模糊神经网络做为预测模型,为避免传统遗传算法"早熟"问题而使用生态遗传算法对该模糊神经网络进行训练,选择Matlab7.01在PC机上实现该网络模型,并比较BP算法、传统遗传算法以及生态遗传算法这三种算法所训练的网络性能.仿真和实验结果显示生态遗传算法使网络具有良好的收敛性能,提高了冲击地压预测的准确性.     

基于云自适应遗传算法的改进BP算法

针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性,提出了云自适应遗传改进BP算法.该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值.由X条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率.实验结果表明:云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快.     

基于遗传神经网络的混合气体识别研究

针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7 %降为12.1 %,平均误差从5.4 %降为3.5 %,识别效果得到了提高.     

基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究

针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.     

基于生态遗传算法的煤矸石自适应模糊模式识别

给出煤矸石组分模式识别的模糊神经网络模型，提出一种实用生态算子，同时将此基础上构建的生态遗传算法用于模糊神经网络的离线学习，能有效避免传统BP算法学习速度慢、易陷入局部极小的缺陷和基本遗传算法的遗传滑脱现象．仿真和实验结果显示新算法使离线训练的网络具有良好的收敛性能，而且从训练好的定量网络中提取模糊规则用于原煤的在线自动分选，不仅能提高煤中矸石的识别率，而且有效解决了系统识别精度与实时分选之间的矛盾．     

遗传算法在BP网络权值学习中的应用

针对BP算法学习神经网络权值收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点 ,采用遗传算法学习BP网络的权值 ;并给出了“异或”(XOR)问题的仿真示例 ,通过比较 ,发现遗传算法不会陷入局部最优 ,有效地改善了收敛速度     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域,介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题,而且预测精度较高。