基于全局搜索策略的神经网络动态建模分析

介绍一种基于全局搜索策略的神经网络学习算法，并对该算法的学习性能进行比较和分析，关于建模过程中网络结构的选择与延迟数识别等方面也做了讨论与分析，给出相应的仿真结果。     

求解TSP问题的并集搜索的新宏启发算法

利用TSP问题解的概率统计模型，分析了TSP问题的局部最优解并集的性质，发现局部最优解的并集规模较小且包含了绝大多数全局最优解的边．利用该性质，将局部最优解并集作为启发集，并调用局部搜索算子在其上求解TSP问题，由此得到一种称为并集搜索的新宏启发算法．利用该算法还改进了目前广泛使用的求解TSP问题的算法ILK、LKH，在TSPLIB中典型实例上的实验结果表明，新算法在解的质量上有了较显著的提高．     

一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

一种基于GMDH模型的神经网络学习算法

 从简要归纳与分析现有的神经网络模型的角度出发,讨论了GMDH网络模型的结构、特点及其输入输出关系.提出了一种基于GMDH模型的神经网络学习算法,详细阐述了该算法的主要设计思想与实现过程,并就算法停止准则和网络最佳层数问题进行了仿真研究.实践表明,该算法自组织性强,表现出了较好的泛化能力和稳定性.     

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.     

一个改进的BP神经网络自适应学习算法

提出了一个改进的自适应变步长ＢＰ网络学习算法,对多个布尔学习问题以及Ｆｉｓｈｅｒ收集的一个植物分类问题进行计算．结果表明,该算法不仅有相当快的收敛速度,而且在避免学习过程陷入局部极小方面也取得较好结果．     

一种适于非线性系统辨识的神经网络学习算法

提出基于卡尔曼滤波前向多层感知器快速学习算法，对此算法进行了详细的推证。仿真结果证实了这种神经网络结构用于非线性系统辨识的有效性。此算法收敛速度快、重复性好，且对存在观测噪声的输入输出能获得尽可能精确的辨识结果，从而提高了神经网络系统辨识的实用性。     

一种模糊神经网络的改进学习算法

针对前人（Ｃ．Ｔ．Ｌｉｎ， ｅｔ ａｌ． Ｉｎ ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ＯｎＣｏｍ ｐｕｔｅｒ， １９９１， Ｖｏｌ．４０， Ｎｏ．１２） 提出的模糊神经网络结构，改进了已有的学习算法，新算法更加简洁有效。利用新算法，可以自动获取模糊规则。通过函数模拟实验，验证了新算法的有效性。提出了网络的分解与综合方法，避免了模糊神经网络用于实际复杂问题时，模糊规则的组合爆炸问题。该模糊神经网络可应用于换热器受热面的结垢过程模拟。     

一种用于快速分类问题的神经网络学习算法

对传统的ＢＰ算法进行了改进，提出了基于二阶导数的ＢＰ算法，大大减少了样本训练的迭代数，从而提高了网络运算速度，对异或问题和蜢虫分类问题的计算，取得了满意的效果。     

基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的学习算法

选用正态函数作为模糊变量的隶属函数 ,给出了基于Takagi_Sugeno模型的模糊神经网络的用于学习的性能指标 ,并对其性质进行了分析 .在此基础上将二阶段变半径随机搜索法用作模糊神经网络的学习算法 .这种方法简便易行 ,可使模糊神经网络达到较高的精度 .该文给出了神经网络记忆容量的定义并求出了基于TS模型的模糊神经网络的记忆容量 .     

基于集成学习的用户信用卡违约预测模型研究

用户信用卡违约预测任务有助于银行等金融机构平衡经济风险与经济利益,对于银行信用卡业务的风险管控具有重要作用。针对用户信用卡违约预测问题,提出了一种基于集成学习的预测模型,有异于传统集成学习中的弱学习器。该模型采用集成模型和神经网络模型作为基学习器,从而提升模型整体的预测效果。首先通过预处理提取用户信用卡数据集的相关特征,然后分别采用优化后的决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、CatBoost和SPE六种机器学习模型与神经网络模型进行并行训练和预测,最后通过加权软投票法集成基学习器结果并输出最终预测结果。结果表明,相对于基学习器,该模型在各项评估指标上均有所提升,且拥有更好的模型泛化能力。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

基于遗传算法的产生式规则学习机制研究

本文研究了遗传处在应搜索策略在专家系统的误获问题上的适用性。     

基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.     

基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法与研究

根据神经网络(NN)的特点，利用Logistic混沌映射和特定的适应度函数，在限制近亲数量在种群库中所占比例的前提下，及时吸收新的随机个体，提出了基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法．根据该算法写出了MATLAB程序文件main．m，给出了应用实例，还研究了混沌参数与训练误差的关系，提出了混沌参数的调整步骤及应用。     

移动通信中基于神经网络的信道分配方案及算法

针对小区制蜂窝系统在信道共用情况下,提出一种利用神经网络实现信道分配（ＦＣＡ）的方案算法及其优化,该地与图形着色法（ＧＣＡ）相比,大大提高了收敛速度;对比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,更易克服网络的振荡行为。     

一种非线性竞争性Hebbian算法

与主量分析密切相关的Ｈｅｂｂｉａｎ算法大都局限于线性模型精确输入恢复前提，本文考察了一类非线性的竞争性Ｈｅｂｂｉａｎ学习，提出了一个确切的基于纯竞争机制的优化算法，仿真实验表明，该算法较之于现有的算法更为快速、有效。     

基于AQPSO算法优化的RBF网络模型及应用研究

提出了自适应量子粒子群优化(adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO)算法,用于训练RBF(radial basis function)网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改进了RBF网络的泛化能力.利用上证指数数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在股票数据预测中具有一定的实用价值.     

联想记忆神经网络的学习算法设计

提出了联想记忆神经网的学习算法，并给出了算法的收敛性定理。