基于神经网络的坐标测量机几何误差模型研究

分析了坐标测量机几何误差的几种常用模型，提出了基于神经网络的单项几何误差模型。由于坐标测量机几何误差变化规律复杂，采用一般的BP神经网络模型算法，速度慢且难以收敛。利用牛顿变形算法训练网络，加快了网络收敛速度，效果显著。通过与线性插值、多项式拟合法和神经网络逼近法的比较，可以明显看出用该神经网络算法的优越性。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．     

神经网络迭代学习控制快速算法的研究

研究了非线性系统的神经网络迭代学习控制问题，为了提高神经网络学习控制的收敛速度，改进了权值的迭代学习算法，提出了一种新的训练权值方法，它以递推的方法来计算网络权值，不仅能减少计算量且收敛速度快，最后，用仿真结果对该算法作了进一步的验证。     

一种新型前向神经网络用于汉语四声识别

提出了一种新型的前向神经网络，并研究了其在语音识别中的应用。该神经网络为只含一层非线性隐层的前向神经网络，以线性的输出层代替一般ＢＰ网络的非线性输出层，可以更准确地，范围更大地完成非线性函数估值功能。该神经网络采用了包括反向传播算法及最小均方算法的混合算法进行训练，可以减少落入局部最小点的概率以及提高收敛速度。     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

神经网络自调节变尺度算法及其用于聚酯生产工况预测

探讨了多层前向神经网络的学习算法，并将该算法用于大型聚酯生产工况预测。结合非线性最优化方法，提出了一种基于拟牛顿法的神经元网络自调节变尺度学习算法，仿真结果表明，该算法有效地改进了神经元网络学习收敛速度和收敛性能。     

基于遗传算法的神经网络权值优化

针对BP算法学习效率低、收敛速度慢，以及易陷入局部最优等缺点，提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法——遗传算法(Genetic Algorithm)，并论述了它在BP神经网络中权值优化的问题。仿真结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的权值收敛速度快，并有效解决了BP算法易陷入局部最优的问题。     

蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢的问题, 提出了一种改进方法, 通过为蚁群算法增加一种收敛因子, 使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量, 降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性, 并对其寻优能力进行了测试, 结果表明, 改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断, 与BP神经网络诊断结果对比, 蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

基于正交背传算法的电力系统静态安全性分析

本文将神经网络中的正交背传算法应用于电力系统静态安全性分析，提出了一种神经网络型并行计算方法，仿真研究算例表明这种方法具有较好的收敛特性。     

前馈网络的一种线性化快速学习算法

针对前馈神经网络的反向传播（ＢＰ）学习算法收敛速度慢的缺点,提出了一种新的学习算法即线性化快速学习算法。这种学习算法在神经网络学习的初期,采用标准ＢＰ学习算法。而当神经网络接近最优点时,由于此时其连接权重调节幅度很小,因此采用对各层神经元的非线性作用函数进行泰勒级数展开,并取其一阶展开式近似逼近原函数,从而使其非线性作用函数转化为线性作用函数,简化了网络学习过程的计算量,加速了网络的学习速度。文中最后给出了采用线性化算法与标准ＢＰ算法对正弦函数的学习过程。     

基于最小二乘法的BP算法

标准BP神经网络算法收敛速度慢是限制其广泛应用的主要原因．为此，以标准BP算法为基础，应用最小二乘法理论，提出了一种收敛速度快的BP算法——NLMsBP算法．仿真结果表明，和标准BP算法及其它改进形式比较，NLMSBP算法收敛速度大大提高，稳定性并未降低，这为BP神经网络应用于实时性要求高的场合提供了算法基础．该算法缺点是计算量大，所需计算机内存大，不适于大型网络的计算．     

基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法

为了提高中心距离比值法预选取支撑矢量的效率,降低支撑矢量机的训练时间,引入自适应动态克隆算法对中心距离比值法的阈值进行优化,并将该算法应用于入侵检测中,提出了基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法.算法首先利用自适应动态克隆算法对中心距离比值法中的阈值进行优化,获得理想的阈值,从而可以提取出包含全部支撑矢量的边界矢量集,然后使用边界矢量集代替训练样本集进行支持矢量机的训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持矢量机的训练速度显著提高.同时,由于边界矢量集中包含了支撑矢量,因此,支撑矢量机的分类能力没有受到影响.采用KDDCUP 99数据集进行试验,试验结果表明:与传统方法相比,在保证性能的情况下,所提算法能够有效地降低支持向量机的训练时间.     

一种基于综合目标函数的神经网络学习算法

为提高多层前向神经网络的学习速度和算法的稳定性,提出一种基于综合目标函数的改进学习算法.该算法在误差平方和目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,并利用综合目标函数训练网络的输出层权值,采用牛顿法推导出训练输出层权值的递推公式.辅助约束项隐含有对网络输出平滑性的约束,提高了学习算法的稳定性.利用该算法对不同非线性函数生成的样本数据的学习结果表明,新算法的收敛速度、精度均优于Karayiannis等人的二阶学习算法.     

基于agent的神经网络训练模式

利用智能体的思想,设计多个ａｇｅｎｔ进行了多层前馈神经网络的协作训练,它可以克服只用遗传算法训练神经网络时的低效率或只用ＢＰ算法进行神经网络训练时容易陷入局部极小点等的缺限．对比试验结果表明,这种新的训练形式不仅能够提高收敛速度,避免局部最小点,而且可以利用专家知识进行训练优化,提高系统的通用性     

Ad hoc网络中的希尔伯特IT多包接收算法

IT(Implicit Training)算法能够实现Ad hoc网络中二维信号的多包接收.利用希尔伯特变换的性质,同时结合IT序列的循环平稳特性,提出了一种改进的用于异步Ad hoc网络中二维解析信号多包接收的IT算法,对算法的性能以及影响性能的因素进行了仿真分析.仿真结果表明,与原算法相比,希尔伯特IT算法不仅提高了对用户数据包的分辨能力,而且性能更加稳定.     

一种小功率开关稳压电源设计

本文设计了一种以电流型PWM控制器5L0380为控制核心的单端反激式开关稳压电源。重点给出EMI滤波器、整流电路、变压器、控制电路、反馈电路的参数设计。实验结果表明,所制作的电源具有稳压性能优良、纹波小、电压调整率和负载调整率小等优点。     

关于支持向量机DirectSVM算法的探讨

DirectSVM算法是求解支持向量机的一种简单快速迭代算法,具有最好的几何直观性.算法将线性可分的两类样本中距离最近的两个异类样本点作为支持向量,以该两点连线的垂直平分面作为初始分类超平面,然后根据分类情况逐步确定新的支持向量,即逐步优化出最优分类超平面.对该算法进行了测试,发现该算法具有局限性,并对算法局限性产生的根源进行了分析,对如何合理使用DirectSVM算法进行了讨论.结论是:用DirectSVM算法直接求解最优分类面是不可靠的,但可以作为支持向量机的一种近似算法,也可以作为求解候选支持向量集的方法,再与其他经典算法结合使用.     

检测未知攻击的数据预处理算法研究

本文提出数据预处理AnoG算法,对训练数据集进行稀疏拓展,产生出未知攻击实例,并冠以类”标anomaly．过滤实验表明AnoG算法拓展出的未知攻击实例与原实例造成数据冲突的可能性非常小．将拓展出的训练实例作为训练数据集,采用RIPPER算法训练分类模型,实验结果表明分类模型对未知攻击具有良好的检测率,数据预处理AnoG算法的使用明显提高了分类模型对未知攻击的检测能力．     

基于PCA改进的快速Adaboost算法研究

针对传统的Adaboost算法可能出现在应对较大训练数据集训练时间过长的问题,提出了一种改进的Adaboost算法——PCAdaboost。改进算法利用PCA方法的降维技术,对训练样本特征提取主要成分,去除输入样本特征间的相关性,提高分类精度。同时,从样本阈值搜索角度考虑了特征值等分和特征值空间维数,给出了阈值快速搜索方法。实验结果表明,该算法在UCI数据集上取得较好的效果。