改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重点课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重要课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

人工神经网络的改进训练学习算法BPGA

作者通过引进神经元增益参数和记忆上一次网络状态改变量的冲量参数，设计了ＢＰＧＡ算法，对标准的ＢＰ算法进行了改进，提高了网络的学习速度和收敛性，并与标准的ＢＰ算法进行了比较。     

改进的 BP 算法及其应用研究

ＢＰ网络广泛应用于函数逼近、模式识别和系统辨识,但ＢＰ算法收敛速度很慢。为此提出了ＢＰ算法的一种新的改进方式,即在误差反向传播时,不仅改变网络的联接权值,也改变神经元模型参数。详细推导了改进ＢＰ算法的迭代公式。仿真研究表明,与传统ＢＰ算法相比,该算法具有收敛速度快,函数逼近精度高的优点。     

一种动态过程辩识的鲁棒BP算法

提出一种ＢＰ网络的鲁棒算法,该算法克服了ＢＰ网络收敛速度慢,不具有抗强干扰的缺点,并用于动态系统辩识,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于步长优化和共轭梯度法的改进BP算法

本文针对传统ＢＰ算法存在的两个常见问题进行了讨论，提出了基于步长优化和共轭梯度法的改进ＢＰ算法。新的算法避免了目前由人为经验确定迭代步长的缺陷，并能有效克服局部极小值。这样可使网络加快收敛，稳定性变好。     

一种用于快速分类问题的神经网络学习算法

对传统的ＢＰ算法进行了改进，提出了基于二阶导数的ＢＰ算法，大大减少了样本训练的迭代数，从而提高了网络运算速度，对异或问题和蜢虫分类问题的计算，取得了满意的效果。     

前向网络的两种混合学习策略

针对前向网络反向传播算法（ＢＰ）训练缓慢和易于陷入局部极小的缺点以及反向运算的复杂性,利用ＢＰ算法监督学习特点、模拟退火（ＳＡ）算法在局部极小处的概率突跳特性和遗传算法（ＧＡ）的并行化群体搜索的特点,有效结合ＢＰ和ＳＡ算法以及ＧＡ和ＳＡ算法,提出了前向网络的两种混合学习策略即ＢＰ＆ＳＡ混合策略和ＧＡ＆ＳＡ混合策略。以异或问题为例,通过计算机仿真对混合策略与ＢＰ、改进ＢＰ算法的比较表明混合学习策略较大程度改进了前向网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上避免了反向运算的复杂性,是前向神经网络学习的有效算法。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

提高BP神经网络学习速度的算法研究

本文在深入分析了ＢＰ人工神经网络学习算法的基础上，研究了采用加动量项法、成批训练法及综合法来提高ＢＰ网络的学习速度，取得了显著效果．     

多层神经网络BP算法的改进

多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题，但ＢＰ网络的学习过程是对一个高...     

基于遗传算法的最优模糊控制器设计

模糊控制规则集是模糊控制系统的核心部分,对控制的快速性和精度有很大影响,采用改进的ＧＡ算法优化ＢＰ网络,加快了ＢＰ网络的收敛速度,也避免了ＢＰ网络易于陷于局部极小的麻烦。用优化的ＢＰ网络生成规则集,经过优化的ＢＰ网络隐层神经元数减少,即优化了规则库,从而提高系统的精度,降低了对ＢＰ网络系统误差的精度要求。     

BP网络的最大误差学习算法*

综合了标准ＢＰ算法与“批处理”ＢＰ算法的各自特点,提出了一种新的ＢＰ网络的学习算法,该算法既具有“批处理”ＢＰ算法收敛时迭代次数少的优点,又能克服“批处理”算法对大样本集进行学习时每次计算量较大且收敛时间长的缺点,该算法具有“批处理”算法同阶的迭代次数,但每次迭代所需计算工作量大约是“批处理”算法的样本几分之一。     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。     

共轭梯度神经网络的研究

针对ＢＰ人工神经网络存在的两个缺点：（１）局部收敛问题不能很好解决；（２）收敛速度慢，提出应用改进共轭梯度算法建立人工神经网络，以获得共轭梯度网络的全局收敛特性和快收敛速度。计算机仿真结果表明：改进巫轭梯度网络优于ＢＰ网络。     

BP网络的BP-G-S学习算法

为了解决ＢＰ网络在学习过程中存在收敛慢的缺点,文中将ＧａｕｓｓＳｅｉｄｅｌ 迭代法的基本思想与ＢＰ算法结合,将每一个最新修正的权值反映到下一个权值的修正中,提出了一种新的ＢＰＧＳ学习算法来加速ＢＰ网络的收敛。文章最后的计算机仿真说明ＢＰＧＳ总体上可以减少学习的时间,尤其当误差值逼近最小点时效果明显。     

基于神经网络模型的知识获取方法与故障诊断

分析了神经网络模型的应用环境，提出了一种ＢＰ模型的快速算法，并将其应用于ＦＭＳ故障诊断系统，实践证明，这种具有柔性节点的自适应ＢＰ网络模型结构为建立诊断系统知识库提供了一条有效途径。     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

基于神经网络的采场底板分类与顶板来压预报

建立了长壁工作面底板分类及单体液压支柱底座选型的人工神经网络（ＢＰ网络）模型，并通过网络自适应学习与匹配联想，得出了采场底板类别与单体液压支柱底座型式相对应的结果。同时，通过邻城相互作用算法与ＢＰ网络耦合，预报了采煤工作面顶板来压。网络试验表明，所得结果与实际吻合良好。     

BP网络学习参数模糊自适应算法的实现

前馈神经网络ＢＰ算法的改进方案中，对网络训练（学习）过程率和惯性系数进行模糊自适应调节，以提高收敛速度，晃一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和录属函数，并以三比特异或函数（或称奇偶分类）的实现为例，验证了这种算法的改进、加速了ＢＰ网络的学习过程。