BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.     

动量因子对BP算法的影响

本文对BP神经网络算法进行了讨论,并通过实例分析了几种改进算法的实用性．结果表明,适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛性,提高预测能力．     

改进蚁群算法结合BP网络用于入侵检测

针对用BP神经网络进行入侵检测时权值难以确定的问题,提出一种基于改进蚁群算法与BP网络的入侵检测方法。基于蚁群算法构建解特点,正反馈自催化机制和分布式计算机制和BP网络局部精确搜索的特性,将蚁群算法和BP算法有机结合,利用蚁群算法优化BP网络,并对蚁群算法进行改进。通过KDD99CUP数据集分别对基于不同算法集合的BP神经网络进行了仿真实验,结果表明:改进算法收敛速度快,迭代次数较少,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

BP神经网络的算法及改进

本文介绍了目前人工神经网领域中BP神经网络的特点及其算法原理,通过分析BP网络算法的缺点,提出BP算法的改进方法。从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的应用进行了讨论。     

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。     

遗传算法改进神经网络的电力系统谐波检测法

提出了将遗传算法与神经网络结合起来用于电力系统谐波幅值与相位测量的方法。根据电力系统谐波的特点,构造了用于谐波检测的神经网络模型,阐述了网络训练样本的形成方法。借助Matlab提供的遗传算法与神经网络算法工具箱,先用遗传算法对前馈神经网络进行全局训练,再用BP(back-propagation)算法进行精确训练。仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性。通过与传统BP算法测量谐波的方法相比较,该方法具有训练速度快,不易陷入局部极值,测量精度高的优点。最后用未训练的样本检测训练好的神经网络,验证了该网络同时也具有较好的泛化能力。     

基于神经网络的非正常工况预报

分析了PTA生产中氧化反应器尾氧浓度的影响因素,提出一种用小波分析对数据进行降噪处理的方法。采用BP神经网络并对其进行了一定程度的改进。通过降噪前后的网络仿真结果对比,表明基于小波降噪的神经网络具有更好的精度和更强的泛化能力。用此网络预测尾氧浓度,实现了对非正常工况的预报。通过实际对比,表明该网络能够较理想地预报出非正常情况。     

基于交叉验证的神经网络实现

针对神经网络BP算法存在收敛速度慢、学习数据有限和网络学习过程易陷入局部最小值等问题,提出对标准BP算法相关参数进行调整并选择合适的隐藏层个数的方法,然后采用交叉验证方法对BP算法做了再改进。仿真结果表明基于交叉验证的BP算法优于传统的BP算法。     

BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

浅议BP网络的优缺点及改进

当前，神经网络的研究是一个热点，尤其是BP网络以其独有的特点在各行各业得到广泛的应用。但BP网络也不是非常完美的，考了更好的理解应用神经网络进行问题求解，文章对它的优缺点展开讨论，并提出了几种改进算法。     

基于二参数的BP神经网络算法改进与应用

BP(back propagation)神经网络是一种监督神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值,精度不高。提出了一种改进的BP神经网络算法,某种程度上克服了以上缺点。对文中的改进算法用C语言编程,并利用真实数据,对大学生就业能力进行了预测,实验表明改进算法有效,为高校解决大学生就业能力提供了决策支持。     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

改进GA-PSO算法的船舶电力系统故障诊断

为解决船舶电力系统故障识别的准确性以及快速性问题,在BP神经网络预测的基础上,提出一种改进的粒子群(PSO)和遗传算法(GA)混合优化BP神经网络的方法。改进包括两方面：一是对粒子群的惯性权重和学习因子进行改进;二是对遗传算法的变异概率和交叉概率进行改进。对发生故障时的三相电压信号进行小波包分解,提取各频率段的能量熵作为故障特征。经测试,优化后的算法诊断准确率明显提高,神经网络训练次数和误差减小,验证了改进GA-PSO-BP算法的可靠性,以及用于船舶电力系统故障诊断的实用性。     

IGA-BP网络模型在高炉铁水硅含量预测中的应用

文章针对BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用免疫遗传算法全局寻优和BP网络局部寻优相结合的方法,提高了BP网络的计算精度和收敛速度;应用IGA-BP网络模型对高炉铁水硅含量进行了预测,数值结果对比发现,该模型提高了预测精度的同时,迭代次数比一般BP网络模型也大大减少;仿真结果证明了方法的有效性。     

基于动态调整位移参数的BP改进算法

人工神经网络应用中,80％～90％采用BP网络,BP神经网络实质是一个无约束非线性最优化计算过程,计算时间长,且难得到最优结果．文中提出了一种动态调整位移参数的BP改进算法,使得BP网络能尽快跳出平坦区,加快计算速度．实验对太阳黑子进行预测,证明改进后BP算法具有速度快、精度高等方面的优点,达到了预期效果．     

BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

研究采用反向传播算法的人工神经网络用于函数逼近时的支结构。方法,以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典的连续函数进行逼近训练。,分析各网络输出的全局误差。     

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。     

基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用

根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高.     

A Precise Algorithm for Non-Integer Harmonics Analysis Based on FFT and Neural Network

By means of an artificial neural network (ANN) model, higher measurement accuracy of integer harmonics can be obtained. Combining the windowed fast Fourier transform (FFT) algorithm with the improved ANN model, we present a new precise algorhhm for non-integer harmonics analysis. According to the result obtained from the Hanningwindowed FFT algorithm, we choose the initial values of orders of harmonics for the neural network. Through such processing, the time of iterations is shortened and the convergence rate of neural network is raised thereby. The simulation results showthat close non integer harmonics can be separated from a signal with higher accuracy and better real-time by using the algorithm presented in the paper.     

基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法

为提高人工智能辅助诊断心音识别的准确率, 根据心音信号的周期性特点, 提出以快速主成分分析算法对心音信号降维和提取特征, 同时基于单形进化算法, 优化BP神经网络学习算法的输出与期望的误差函数, 以改进BP神经网络的学习性能, 实现对心音信号高准确度的分类识别. 针对正常心音及8类异常心音信号进行性能分析与测试, 实验结果表明, 各类心音的平均识别率为95.96%, 改进算法比其他对比算法识别率分别提高了4.9%,3.9%,1.9%, 表明该算法能更有效地分类识别心音信号, 提高人工辅助诊断的识别率.