基于结构熵和IGSO-BP算法的动态威胁评估

针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation, BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火虫算法(improved glowworm swarm optimization, IGSO)和BP神经网络相结合的空战动态权值计算方法。该算法采用改进萤火虫算法优化BP网络的权值和阈值,优化后的BP网络能更好地计算不同态势下的威胁指数权值,从而根据威胁估计模型进行威胁评估。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和IGSO BP进行仿真计算。结果表明：结构熵权法能够科学合理地计算各威胁指数权值,IGSO BP算法可有效解决空战目标威胁评估问题,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性和准确性上都有明显提高。     

改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

一种非线性的BP学习算法

提出了一种非线性学习规则，以非线性函数th(x)取代传统学习算法中的线性函数x，来调整BP网络的连接权值和阈值。与传统的BP学习算法相比，其连接权值与阈值的调整量不仅与误差函数对连接权与阈值梯度的一次幂有关，而且也与梯度的高次幂有关。因此，克服了传统的BP学习算法过程中难以跳出局部极小值与收敛速度慢的缺点。模拟实验表明，该算法比传统的BP网络学习算法在学习时间和迭代次数方面都具有显著优势。     

遗传BP网络转速辨识器的设计及在DTC中的应用

为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将遗传算法和BP算法结合,采用混合编码的遗传算法优化神经网络的结构及网络初始权值,再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINk实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。     

基于遗传算法的进化神经网络

提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network，GMFNN)，用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度，改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生，有效地提高多层前向神经网络的收敛精度，并可获得更为简洁的网络结构。     

一种输入驱动的BP网络高效学习算法

在深入研究BP神经网络模型的基础上,从网络互连方式、网络权值初始化以及隐结点的选取等方面,对标准的BP算法作了改进.通过实验,证明该方法是非常有效的.     

一种基于遗传算法的新型神经网络设计

神经网络的设计主要集中在网络权值的选取和神经网络结构的确定两个方面 ,与遗传算法结合是目前研究发展的趋势 .本文与一般的基于遗传算法的神经网络设计相比 ,提出一个新型算子—— BP算子 ,并对神经网络的权值和结构同时优化 .仿真结果表明该算法结果比较理想 .     

重置变结构神经网络及其在风险投资项目评估中的应用

基于神经网络的结构直接影响到网络性能的优劣,进而影响其推广使用,尝试将重置算法应用于经典BP神经网络的结构优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,提出一种重置变结构经典BP神经网络。通过实例,将重置变结构经典BP神经网络应用于风险投资的项目风险评估中,并与经典BP神经网络的实验结果进行对比。结果表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构的优化问题。     

混沌神经网络模型参考自适应控制器设计

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于核主元分析和最小二乘支持向量机的软测量建模

软测量技术是工业过程控制和分析的有力工具，它的核心问题是如何建立学习速度快且泛化性能优良的软测量模型。提出了一种基于棱主元分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的软测量建模方法，利用核主元分析提取软测量输入数据空间中的非线性主元，然后用最小二乘支持向量机进行建模，不但降低模型复杂性，而且提高了模型泛化能力。最后将上述方法用于PTA结晶过程的软测量建模，仿真结果表明：与SVM、PCA-SVM建模方法相比，该KPCA-LSSVM方法具有学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强等优点，是一种有效的软测量建模方法。     

改进的模糊神经网络应用于投标报价

针对模糊神经网络规则膨胀导致的网络训练速度慢和泛化能力弱的缺陷,提出了一种改进的基于T-S模型的模糊神经网络的结构和算法。网络结构包括前件和后件网络二部分,本文在后件网络中增加了一个隐含层以提高计算能力,在前件网络中运用了有效模糊规则选取的方法以提高收敛速度。最后将提出的网络结构应用于建筑工程的投标报价中,仿真结果证明:该网络能达到更高的误差精度、更快的训练速度和更好的泛化能力。     

基于多分辨率学习的正交基小波神经网络设计

提出一种基于正交基函数的小波神经网络设计方法，采用多分辨率学习确定隐含层结构，并用收敛较快的阻尼最小二乘法训练权值．该方法可灵活调整隐含层结构，有效地克服神经网络中常见的过拟合和泛化能力差等问题．传真结果表明该方法具有逼近精度高，泛化能力好，网络结构冗余度小，参数优化收敛快等特点．     

BP网络泛化能力改进研究

详细阐述了防止BP网络过度训练的方法，总结了常用的增强网络泛化能力的方法。并在此基础上，提出了基于主要影响因素和基于修正误差函数来增强网络泛化能力的方法，取得了良好的效果，提高了BP神经网络的适应性。     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

前馈神经网络泛化性能力的系统分析

通过对多层前馈网络的运行机制的系统分析 ,指出影响前馈网络泛化能力的根本原因是训练网络用的样本 ,包括样本质量、样本数量和样本代表性三个方面 .针对复杂系统给出了一种提高前馈网络泛化能力的途径 ,并通过对仿真算例的计算验证了得出的结论 .     

基于T-S模型的扩展型模糊神经网络及应用

针对基于T-S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷,提出了一种基于T-S模型的扩展型模糊神经网络,从训练样本特性和网络结构两个方面来提高网络模型的泛化能力.利用先验知识和模糊推理的方法对样本集进行分析和分类处理,使样本集更加规范;并采用模糊规则推理动态调整正则项系数的方法来减小网络结构.仿真结果表明,所提出的网络具有更快的收敛速度和良好的泛化能力.     

前馈网络泛化性能改进的目的规划方法研究

以目的规划模型为基础，将前馈网络准则函数改进、网络灵敏度降低、先验知识运用有机地结合在一起，提出了前馈网络泛化性能改进的目的规划方法．文中给出了该方法的数学模型、求解方法以及算例     

多输入模糊神经网络及其应用

为了提高神经网络的训练速度和泛化能力 ,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题 ,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法。此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算 ,同时提出一种获取重要规则的方法。最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统。仿真结果表明 ,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力。     

前馈网络目的规划算法及其应用研究

提出了前馈网络目的规划算法。与通常ＢＰ算法相比,该方法进行了三个方面的改进：（１）准则函数的改进;（２）网络灵敏度的降低;（３）领域先验知识的运用。理论分析及大气中ＳＯ２浓度预测应用研究表明该方法有效地改善了前馈网络泛化性能,提高了预报精度。