人工神经网络在基础课实验教学质量评价体系中的应用

采用神经网络对基础课实验教学质量进行评价,解决了非线性模型的不确定性.传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点,从而导致训练时间长、收敛速度慢.采用优化BP算法能快速达到目标误差,提高网络的收敛速度.网络训练的结果表明：优化BP算法的收敛速度快,精度高,在高等教育教学质量评估领域中具有广阔的应用前景.     

基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站评价研究

为避免传统BP神经网络进行电子商务网站评价存在泛化能力弱、局部最优问题和对评价样本量需求量大的缺点,利用果蝇优化算法的全局寻优能力,提出运用FOA优化BP神经网络的权值和阈值进行电子商务网站评价。结合电子商务网站的特性和各种指标属性,将电子商务评价的20个二级指标作为BP神经网络的输入,在专家评分法的基础上,将专家评分值作为BP神经网络的输出,构建出基于FOA优化BP神经网络的电子商务网站竞争力指数评价的数学模型。选择淘宝网、京东商城、苏宁易购、唯品会等100个电子商务网站在2015年3月~2005年6月的电子商务网站流通数据为研究对象。实验结果表明,在评价效果和评价误差上,FOA-BP算法评价效果明显优于BP神经网络算法,具有评价精度高和误差低的优点,从而验证了FOA-BP进行电子商务网站竞争力指数评价的有效性和可靠性。     

基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法

城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

采用MEA-AdaBoost-BP模型的工程结构可靠性分析方法

针对工程结构可靠性设计中算法和计算存在的问题,提出基于MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型的可靠性求解方法. 运用思维进化算法(MEA)求解训练集权值和阈值优化的BP神经网络,并构造为弱预测器函数.然后,运用AdaBoost算法将多个优化后的BP神经网络弱预测器函数迭代训练,形成MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型强预测器函数. 最后,利用逼近隐性功能函数求解可靠性指标,并将其与AdaBoost-BP算法和Monte-Carlo算法进行比较.研究结果表明:所提算法在计算中与Monte-Carlo算法相比,其迭代次数分别仅为16次和46次,效率高,计算精度与Monte-Carlo法接近;而和AdaBoost-BP法相比,其可靠性指标误差分别仅为1.59%和1.88%,计算结果更精确.     

基于人工鱼群算法处理圆度误差

圆度误差是机械零件及其互换性的重要指标,是产品质量的关键,这里提出一种基于人工鱼群算法(AF-SA)计算圆度误差的方法。人工鱼群算法(AFSA)源于对鱼群运动行为的研究,是一种新型的智能仿生优化算法。它具有并行性、简单性、全局性、快速性和跟踪性等特点。该方法能够克服传统圆度误差最小二乘法评价的局部收敛问题,可以有效、正确地评价圆度误差。     

基于优化BP神经网络算法的网络质量评价

针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.     

BP神经网络学习率参数改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,本文提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

BP神经网络学习率的优化方法

本文针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

BP神经网络学习率参数改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,本文提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

基于布谷鸟搜索神经网络的微波加热温度预测模型

微波加热是一种与被加热物直接相互作用的选择性加热方式,具有清洁、节能、减排等特点。针对工业物料作为微波加热负载时,其温度非线性变化的特点,以微波工业加热过程中的多维、海量参数为研究对象,基于泛函接神经网络模型提取样本数据的深度特征,提出了一种基于布谷鸟搜索算法,优化BP神经网络的网络参数,建立了以"数据驱动"为手段微波加热工业物料温度模型。仿真实验结果证明了所提出模型的准确性、实时性。     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

改进粒子群优化BP神经网络的心理压力识别算法

为提高心理压力的识别率,提出一种改进的粒子群优化BP(back propagation)神经网络的压力识别算法。该算法在基本粒子群(particle swarm optimization,PSO)模型的基础上,引入了收缩因子,在收缩因子的作用下,使速度的边界限制消失,选取适当的参数来保证PSO算法的有界和收敛特性,实现对BP神经网络的优化。利用心算任务进行压力诱发,采集高压、低压状态下的心电信号,提取了与心理压力相关的心率变异性特征值,并对特征数据对比分析;建立了心理压力程度的分类模型,通过改进的PSO模型优化BP神经网络以识别心理压力。结果表明:改进的粒子群优化BP神经网络算法与BP神经网络相比收敛速度快、误差小且识别率高,该算法对心理压力的识别率可达94.83%,识别效果优于未优化的BP神经网络算法。     

基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究

针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。     

改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

压电振动陀螺温漂性能粒子群算法优化

针对压电振动陀螺的温漂问题,采用基于粒子群的BP神经网络算法对压电振动陀螺的温度漂移现象进行建模。该算法借助粒子群算法帮助BP神经网络越过局部最小解,并通过加入高斯噪声的方式,模拟自然人脑。仿真实验表明,相对于传统的单BP神经网络算法,含有噪声的粒子群-BP神经网络算法,在精度方面提高了至少42.6%,所构建的温漂模型具有更好的非线性描述能力,从而能为压电振动陀螺提供了更高精度的零电位误差补偿;同时,在收敛速度方面快了5.2倍。     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

多目标列车节能调度模型及模糊优化算法

在保证行车安全、满足乘客需求的基础上,以节能为目标的列车调度模型及算法得到了广泛研究与应用。伴随着欧盟制定了全球首个碳排放交易体系,碳排放指标交易费用受到越来越多的重视,并逐步成为列车运营成本的重要组成部分。本文建立了以能耗成本、碳排放成本、列车运行时间为优化目标的单线列车调度模型,并采用多目标模糊优化算法进行求解。算例以一条铁路线路为研究对象,在Lingo下对算例进行求解分析,结果表明了多目标模糊优化算法具有很好的优化能力,并能达到节能减排的效果。     

粒子群算法优化BP神经网络

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.