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1.
模拟电路故障诊断的BP神经网络方法   总被引:24,自引:1,他引:23  
提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法,其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值,不仅考虑了误差在梯度上的作用,而且考虑在曲面上变化趋势的影响;自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整,可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后,本文给出了仿真实例,实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。  相似文献
2.
BP神经网络的优化及应用研究   总被引:22,自引:0,他引:22       下载免费PDF全文
介绍对BP网络的结构和算法进一步优化的实验研究方法,并给出了有关隐含层数和节点数选择、误差构成方式设计以及再学习策略引进的研究结果。  相似文献
3.
BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构   总被引:18,自引:0,他引:18  
研究采用反向传播算法的人工神经网络用于函数逼近时的支结构。方法,以典型的n输入、单输出的多层BP网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典的连续函数进行逼近训练。,分析各网络输出的全局误差。  相似文献
4.
人工神经网络算法研究及应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
神经网络(NN)是从机理上模拟人脑的信息处理和思维决策过程的一种新兴控制方式,它的出现为一些难以解决的问题提供了一种新思路,然而神经网络目前还面临一些问题,本文在对神经网络进行深入研究的基础上,提出现有算法的一些改进方案,并将其应用于SSL协议及其算法的改进中。  相似文献
5.
基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究   总被引:13,自引:1,他引:12  
介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。  相似文献
6.
基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法   总被引:13,自引:1,他引:12  
给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法  相似文献
7.
一种应用神经网络技术的威胁估计算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
在对现有威胁估计算法分析的基础上,结合神经网络技术,提出了于BP神经网络模型的威胁估计算法,利用神经网络良好的自适应能力和自学习能力,通过样本数据训练,提高威胁估计算法的准确性和适应性。  相似文献
8.
BP模型在降雨径流预报中的应用研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。  相似文献
9.
一种新的快速BP神经网络算法--QLMBP   总被引:11,自引:3,他引:8  
对反向传播(BP)算法中收敛速度最快的改进版本Levenberg-Marquardt BP(LMBP)进行了研究,找出了收敛速度的瓶颈:迭代控制参数的初始化会严重地影响到算法的选代次数;涉及的矩阵求逆是每次迭代中最耗时的计算;如果每次迭代中的误差平方和没有变小,该次迭代可能需要很长时间.本文通过上下三角(LU)分解去除耗时的矩阵求逆,并采取一维搜索来加速目标函数值的下降,使得LMBP不再依赖于迭代控制参数,从而提出了一种快速神经网络算法QLMBP.QLMBP算法的收敛速度比LMBP算法快100倍左右.  相似文献
10.
人工神经网络在中医脉象信号检测中的应用   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
人工神经网络是在结构上模仿生物神经连接的连接型网络,经训练的网络可用来进行模式分类,信号处理与检测等.针对海洛因吸食者的脉象信号与正常人脉象信号的特征差异,成功地应用BP网络对15例海洛因吸食者和15例正常人的脉象信号进行了识别.为此,建立了一个40~20~1的二层BP网络模型,选取每一例脉象信号的一段特征信号作为网络的输入信号,采用了训练样本和加噪声的训练样本分别训练网络的方法.论文还比较了共轭梯度法与基本BP算法训练网络的快慢问题.实验结果除1例正常人被误判外,吸毒病人全被检测出来,网络达到了96.7%的识别率,其结果说明训练的网络对检测脉象信号是十分有效的.  相似文献
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