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.     

基于前馈BP网的倒立摆控制

本文分析了直线一级倒立摆的受力情况,建立状态空间数学模型,构造4输入1输出的三层前馈BP网络.运用引入动量项的改进BP算法对网络进行训练,并将这一网络对倒立摆进行实时控制.实验结果表明BP算法具有算法精度高,实现快,鲁棒性好等优点,应用前景广阔.     

基于多层BP网络算法的新研究

本文对多层BP网络进行了分析并对BP算法进行了数学描述,以两层神经网络为例来叙述了BP网络的训练步骤,探讨了BP算法的缺陷,由于BP算法本身固有的缺陷,所以要改进BP算法需要避免局部极小点的产生。     

神经网络在网络丢包预测中的应用

通过在网络控制系统中加入BP神经网络从而达到对网络丢包进行预测的目的,为进一步的丢包补偿做足准备.利用粒子群算法优化BP神经网络预测器.仿真结果表明：与BP神经网络相比,PSO-BP神经网络具有更好的网络丢包预测性能.     

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.     

人工神经网络在基础课实验教学质量评价体系中的应用

采用神经网络对基础课实验教学质量进行评价,解决了非线性模型的不确定性.传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点,从而导致训练时间长、收敛速度慢.采用优化BP算法能快速达到目标误差,提高网络的收敛速度.网络训练的结果表明：优化BP算法的收敛速度快,精度高,在高等教育教学质量评估领域中具有广阔的应用前景.     

人工神经网络之BP模型算法实现

BP网络模型误差反向传播算法，有效的解决了权值调整问题，也是至今为止应用最广泛的神经网络。因此，本文介绍了BP的网络模型算法理论，并通过C#语言对该算法进行实现，可根据不同样本数据建立相应的BP模型，本研究具有一定的实用价值。     

改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度.最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精...     

基于BP网络的一种改进算法及仿真

针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法,即自适应调整学习率和下降梯度.仿真结果表明,该方法大大地提高了收敛速度,而且算法简单、易行.     

改进BP神经网络在个人信用评估系统的应用

针对一般BP算法收敛速度慢和易陷人局部极小值的缺陷,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对网络进行训练.该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高,并将这种改进的BP网络应用于个人信用评估系统,验证了该方法的正确性和有效性.     

BP算法用于系统辨识的研究

讨论BP算法用于系统辩识时样本数的选取对训练速率的影响。确立一种选取每一时刻学习样本数的标准，在此标准下，既能保证训练网络的相对稳定性，又能大大加快其收敛速度。     

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。     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

基于BP算法的层次分析法研究

运用传统层次分析法进行系统评价与决策时，系统目标和评价指标的关系难以确定，而且评价过程中存在许多人为因素，影响评价的准确性和客观性，进而影响决策。基于BP算法的层次分析法利用BP神经网络的自学习、自适应、自组织功能，不断积累知识和经验，不断修正所学的知识，即修正网络神经元间的连接权值，通过给定的运算法则和激励函数，在输入评价指标后网络将输出最终的系统目标评价值，达到精确评价和最优决策的目的。     

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。     

基于改进BP神经网络理论的算法研究

研究了改进标准BP神经网络的方法,特别是研究加快标准BP神经网络收敛速度的方法。针对标准BP神经网络的收敛速度慢,分别采用3种方法修改网络的学习速率,然后建立了相应的改进BP网络模型,并把模型应用到实际生活中。和标准BP网络相比,提出的3种改进模犁都具有收敛速度快、精度高的优点。     

基于BP神经网络的艾滋病预测模型

利用神经网络的自学习、自适应及非线性逼近能力,建立了艾滋病预测模型,并利用Matlab的神经网络工具箱进行开发实现.经过实证研究,表明了该模型的有效性,为艾滋病预防提供了一种科学、可行的预测模型。     

BP神经网络学习率的优化方法

本文针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

动量因子对BP算法的影响

本文对BP神经网络算法进行了讨论,并通过实例分析了几种改进算法的实用性．结果表明,适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛性,提高预测能力．