自组织特征映射网络在模式分类中的应用研究

为了研究自组织特征映射神经网络在对于二维向量进行模式分类时,网络结构的最优化问题,深入研究了SOFM神经网络的结构和算法,说明了SOFM网络的建立方法。以二维向量的模式分类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的二维向量模式进行分类,研究了输出层节点形状和拓扑结构对分类结果的影响,测试了在不同的训练步数条件下,SOFM模型的权值向量的调整过程和分类效果。仿真结果表明:当网络的输出节点以二维平面形式输出时,长和宽不相等的矩形图的分类性能明显优于正方形图的分类性能,并且在输出节点形式相同的情况下,六边型拓扑结构分类精度明显优于栅格型拓扑结构的SOFM神经网络。     

基于克隆优化的船舶号灯神经网络识别模型

针对复杂光环境下船舶号灯识别模型的高维、强非线性及影响因素复杂等特性,提出一种基于克隆选择优化算法的BP神经网络识别模型.通过对影响因素的筛选确定BP神经网络的输入,将号灯识别码作为网络的输出确定BP神经网络模型.采用免疫克隆选择优化算法,确定网络层数和各层节点数目,结合灵敏度分析法选择非线性寻优的方向和尺度,以减少BP神经网络的迭代次数,提高搜索效率.通过对海上夜航时拍摄的一些实景照片进行学习和识别的仿真,验证了所建立的船舶号灯识别模型的有效性.     

BP神经网络的网络拓朴可重构及其实现方法

在神经网络的具体应用中，经常遇到网络拓朴结构重组的问题。在深入分析BP算法、神经网络的拓朴结构和二维数组存储方式的基础上，提出一种BP神经网络的网络拓朴可重构方法。该方法能根据不同的网络模型动态地调整输入层、隐含层、输出层的结点数及联接权矩阵，并结合具体的实例给出其解决方案。     

基于BP神经网络的天然气集输管道结垢预测

采用实验方法测试了川西北气矿邛西区块产出水的离子成分和浓度。以此为基础,建立了基于BP神经网络的天然气集输管道结垢预测模型,确定了模型的网络层数、输入向量、输出向量、训练函数、隐含层节点数、各参数的阈值和权重。用现场实测数据验证了所建立的BP神经网络模型的准确性。结果表明,以气田水离子浓度、温度、压力、pH值、矿化度和流速作为输入参数的BP神经网络,可以准确预测邛西区块天然气集输管道的结垢。     

超大能力超细全尾砂长距离自流输送临界流速ELM预测

 为准确预测司家营铁矿超大能力超细全尾砂浆体长距离管道自流输送的临界流速,对比传统的BP 神经网络、支持向量机(SVM),建立了以管道直径、物料平均粒径、浆体体重和体积浓度为输入因子,临界流速为输出因子的极限学习机(ELM)预测新模型。研究结果表明,ELM 模型与SVM 模型的相对误差均控制在5%以内,远低于BP 神经网络模型的9.56%。由于隐层节点参数均随机选取且无需调节,使得ELM 算法在隐层节点数为110 和200 时,训练时间仅为0.02 s 和0.05 s,远少于同节点状态SVM 模型的0.04 s 和0.095 s,且隐含节点数越多,训练时间差距越大,运算效率越高。     

转换GPS高程的神经元网络方法

介绍了神经元网络BP算法的基本结构,提出了转换GPS高程的神经元网络模型－－经改进的5层BP网络结构。该BP网络结构包括：输入转换层,输入层,隐含层,输出层和输出转换层。由于BP网络激活函数的数据限定区间为[0,1],在工程应用中,增加设置输入转换层和输出转换层是必要的。通过某工程实例,对5层BP网络的具体模型结构进行了一些试验研究。如输入输出层的结构设计,隐含层最佳节点数的选取等。最后得到了一些有工程实用价值的结论。     

基于神经网络的苹果自动分级方法

用HSI模型描述苹果颜色特征,根据苹果颜色直方图特点,采用4个色度均值代替苹果色度值。在此基础上,建立了BP神经网络水果分级系统 ,该系统输入层由4个节点组成,隐含层由5个节点组成,输出层由2个节点组成。试验结果表明：该系统的分级正确率为95％,可以满足生产需要 。     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．     

基于SVM技术的精简极速学习机

针对极速学习机(ELM)性能过分依赖于隐层节点稠密的单隐层前馈神经网络(SLFN)问题,提出了适用于多类分类的精简型ELM,即SVM-ELM(基于支持向量机优化的ELM).该方法大幅削减隐层节点数为类别数,同时通过SVM技术优化每个节点的线性决策函数,显著提高单个节点的决策水平,为ELM的宏观决策提供有利条件.在HCL2000,MNIST和USPS等公共数据集上的实验表明:该方法能够减少节点数目而不损害学习精度,当类别数为10时,基于SVM-ELM方法构造的10节点SLFN泛化性能即可超越基于原始ELM方法构造的包含成千上万个隐层节点SLFN的泛化性能.     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测

为了使用分子相互作用体积模型(molecular interaction volume model,MIVM)准确便捷预测出合金溶液中组元的活度,建立了活度预测的BP(back propagation)神经网络模型和算法,模型的输入层为合金溶液中组元的实验活度系数,输出层为分子对位能相互作用参数,隐含层设定为一层。采用遗传算法优化BP神经网络模型各结构参数,在遗传算法中使用合金溶液中组元的无限稀活度系数的实验值和理论值的偏差作为适应度函数,以偏差最小为目标进行优化以保证BP神经网络的有效性。最后以Pb-Bi,Sn-Bi,Sn-Pb,Fe-Cu二元合金溶液中组元活度预测为例对BP神经网络模型和算法进行验证。结果表明:组元活度预测值与实验值之间的平均相对误差均小于4%,绝对偏差小于0.78,能满足工程计算要求。     

运用BP神经网络对船用钢焊接收缩量建模研究

重新建立了实用的船用钢焊接收缩量计算模型．首先分析焊接变形产生的原因,然后采集实船焊接变形数据为样本,运用BP神经网络,分别建立了输入层单元数为2、隐层单元数为3、输出层单元数为1的平板对接焊及T形焊焊接收缩量的神经网络模型．介绍了网络的结构设计及其训练过程,算例及应用证明,本模型对实施船舶精度控制具有指导意义。     

用BP网求解模糊控制器输入量的隶属函数

在模糊控制器设计中,需要对输入数据进行模糊化处理,用隶属函数描述;模糊变量隶属函数的选取对模糊推理有很大影响.利用BP网的分类性可以将采集到的清晰数据集广义地分成模糊类.选取具有一个隐层的PB网,输入层和隐层变换函数采用S函数,输出层用线性变换函数,在MATLAB环境下采用动量算法和自适应学习速率,调用trainbpx函数,对BP网进行训练,在训练时最后一层的输出越接近目标值越好.利用训练好的神经网可以对具体的输入数据求解对应于不同模糊区间的隶属值.用这种方法,速度快,误差小.     

粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

联合循环余热锅炉汽包水位晃荡信号智能预测

为揭示联合循环余热锅炉汽包水位晃荡机理,应用混沌分形理论,选择合适的滞时τ,对联合循环余热锅炉汽包水位晃荡信号时间序列进行相空间重构,得出联合循环余热锅炉汽包水位晃荡信号具有混沌特性,同时建立输入层节点数为3、隐含层节点数为5、输出层节点数为1的神经网络预测模型对联合循环余热锅炉汽包水位晃荡时间序列进行预测.研究结果表明:混沌优化算法对联合循环余热锅炉汽包实验水位晃荡信号预报精度高,经过1 000次粗搜索迭代和761次细搜索迭代,可将误差降低至10-1.7.     

BP神经网络法在产品质量预测中的应用

BP神经网络结构模型设计是应用中成功的关键,首先对其如何设计进行了阐述,特别是对设计者感到辣手的隐层,采用优化方法;以最小迭代次数为目标函数,以满足误差要求为约束函数,解决了隐层的结构问题;根据工艺条件和产品质量指标,确定输入、输出层的单元数·结合实例VC产品质量控制,确定出各层的合理的单元数,解决了网络结构模型设计中的困惑,并达到了产品质量预测的目的,具有指导意义·     

Modeling Thermal Protective Performance of Multilayer Fabrics for Firefighters

This paper is to report a prediction model for thermal protective performance of multilayer fabrics based on Matlab neural network toolbox.Then a back propagation (BP) neural network model is developed to predict thermal protective performance of multilayer fabrics for firefighters.The network consists of twelve input nodes,six hidden nodes,and one output node.The inputs are weight,thickness,density of warp and weft,limited oxygen index (LOI),and heat conductivity of each-layer fabric.Thermal protective performance (TPP) rating of multilayer fabrics is the output.In this paper,the data from the experiments are used as learning information for the neural network to develop a reliable prediction model.Finnally the model performance is verified,and the proposed model can be applied to predict the thermal protective performance of multilayer fabrics for firefighters.