基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

BP网络的改进及其应用

阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.建立了求高分子材料本构关系的三层前馈反向传播神经网络模型,并作了多次不同的泛化性测试.实例分析表明,改进的BP网络在收敛速度及稳定性方面都有很好的效果,可应用于求高分子材料本构关系.     

基于智能优化灰色模型的电子固废预测

针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题,提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模     

BP算法在UPI中的应用与设计

本文尝试利用人工神经网络来对大学生人格健康测试(UPI)的结果进行分类,也是BP算法在UPI中应用和设计的实例。     

基于BP神经网络的城市燃气月度负荷预测研究

应用MATLAB科学计算软件编制了对浙江省某城市燃气月度负荷的预测程序,建立了燃气月度负荷预测的BP神经网络模型,对模型进行训练后,利用它对该市燃气月度负荷进行了预测,预测结果的相对误差最在±6.34%以内,由预测结果可知该模型预测精度较高,完全可以达到工程实际应用的目标。     

基于遗传算法BP网络的冻结方案优化设计

多圈管冻结方案设计与优化是深井冻结法凿井的一项关键技术,现今的理论和实践尚未成熟和完善,为此提出了基于遗传算法优化BP网络结构进行多圈管冻结方案的优化设计算法,将该算法求解的多圈管冻结设计方案与原方案进行了比较分析,表明了这种算法达到了较好的优化设计效果,为多圈管冻结方案设计及其优化提供了重要参考。     

软计算信用分析方法比较探讨

研究了信用分析中的软计算方法——BP网络与自适应神经模糊推理,并对软计算方法与DEA、TOPSIS的结合运用作了进一步探讨。采用V-foldCross-validation技巧,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了实证研究。     

基于遗传算法BP神经网络优化证券组合投资

BP神经网络由于具有对数据大规模并行处理及对知识有较强融合能力的优点,应用范围极广.然而也存在一些致命的缺点(如容易陷入局部极小点),通过遗传算法(GA)与BP网络结合,可以有效地解决该问题.优化证券投资组合的仿真模拟实验结果表明,其优化方案比使用二次规划法更优,该方法更具正确性、高效性和实用性.     

准对角递归神经网络及其算法的研究

提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似，保留了DRNN结构简单的优点，以减小计算量，同时增加了相邻递归神经元之间的关联，可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步，引入递推预报误差(RPE)学习算法，并且证明了其稳定性。仿真结果表明，QDRNN比DRNN具有更好的非线性逼近能力，而运算时间却增加甚微，DRNN的学习算法稍加变化即可应用。