一种基于二阶导数的 BP 算法

根据神经网络模型的结构特点,将能量函数的二阶导数与最速下降方向相结合,构造出一种新型的ＢＰ算法,该算法比梯度法收敛快,较牛顿法计算量小．它适合于计算结构复杂的ＢＰ神经网络模型,理论分析表明该算法行之有效,计算机仿真达到了理想的效果．     

基于PID调节的多层前馈网及其应用研究

介绍了多层前馈网的基本算法及其在镦粗压力计算中的应用。针对其基本学习算法（反向误差传播算法，ＢＰ算法）存在的收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题，提出了基于ＰＩＤ调节的ＢＰ算法，由此建立起镦粗压力计算的神经网络知识库，经过测试集考核，证明该模型算法正确，能有效地提高模型的判别精度，是一种有效的和有前途的算法。     

非线性BP算法在系统辨识中的应用

研究利用非线性ＢＰ算法训练多层前馈神经网络,对非线性动力系统进行建模,给出了基于非线性ＢＰ算法的系统辨识计算步骤,通过仿真计算表明,基于非线性ＢＰ算法的系统辨识至少可以获得与常规ＢＰ算法同样的效果,因为不需要计算神经元激活函数的导函数,文中的结果可以更小的代价实现基于神经网络的控制器。     

一种基于模型逼近度的变步长BP算法

从步长选择的角度出发，提出了一个基于模型逼近度的变步长ＢＰ神经网络学习算法。数值结果表明该算法具有良好的收敛速度。     

重磁反演的拟人工神经网络BP算法及其应用

将神经网络反推算法（ＢＰ算法）引入重、磁场反演，建立了基于神经网络原理描述反演过程的模型，并在通用数字计算机上实现了一种拟ＢＰ算法，实践表明，拟ＢＰ算法作重磁资料反演，具有快速，大维数，容错能力强和便于充分利用已知信息等特点，用ＢＰ算法对湘南地区作重磁参数反演，给出了本区的磁性，密度三维分布特征，进而对本区地壳结构和地质构造得出了新的认识，取得较好效果，神经网络算法的引入，可能带来地球物理场反演方法的革新。     

基于BP神经网络的大型水轮发电机定子铁心的温度预测

阐述了神经网络ＢＰ模型和算法,构造了大型水轮发电机定子铁心背部温度预测的神经网络模型,并将计算结果与实测结果作了比较,结果令人满意。     

神经网络应用于烧结矿质量在线推断

针对烧结过程生产实际，运用神经网络中的ＢＰ学习算法设计了分类器，用于在线推断烧结矿的质量，为了加快ＢＰ学习算法的收敛速度，采用了自适应变步长学习算法，实验结果表明，由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型，预报正确率高，具有很好的泛化能力。     

多层神经网络BP算法的改进

多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题，但ＢＰ网络的学习过程是对一个高...     

一种局部回归神经网络的快速算法

针对目前局部回归神经网络动态ＢＰ算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法、该算法是将信号流图引入动态ＢＰ算法,较好地解决了求导数的复杂性,同时采用ＢＦＧＳ算法另快了网络的收敛速度仿真结果表明了本算法的有效性。     

基于神经网络模型的知识获取方法与故障诊断

分析了神经网络模型的应用环境，提出了一种ＢＰ模型的快速算法，并将其应用于ＦＭＳ故障诊断系统，实践证明，这种具有柔性节点的自适应ＢＰ网络模型结构为建立诊断系统知识库提供了一条有效途径。     

多层递归神经网络自适应控制及稳定性分析

提出一种基于多层归神经网络的自适应控制离散时间系统的方法,使用多层递归神经网络及新的动态ＢＰ算法（ＤＢＰ）描述未知系统的输入／输出关系。基于此神经网络模型,提出一种自适应控制方案,并对该方案的闭环稳定性进行了分析。     

一种新的单层神经网络学习算法分析模型

提出了适用于单层神经网络快速学习算法分析的一种新模型——广义系统辨识模型，分析了Ｋａｒａｙｉａｎｎｉｓ的快速ＢＰ算法．研究结果表明：利用所提出的新模型，能有效地进行单层神经网络学习算法的性能分析     

MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难。作者把前馈多层神经网络的相继各层看做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率。文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

在片学习及权值刷新神经网络硬件实现方法

提出几种电流模式电路块，并用这些模拟电路块构成一个电流模型式ＢＰ人工神网络，该ＢＰ神经网络具有在片学习和在片权值存储能力。对所设计的模拟电路块进行了理论对构成的ＢＰ神经网络作了应用实例研究，并提供了ＰＳＰＩＣＥ仿真结果。     

矩阵的广义逆的正交反向传播算法

利用多层前向神经网络研究了矩阵广义逆的计算，但算法采用正交反向传播算法，利用ＯＢＰＡ算法，经过有限次迭代即可得到矩阵广义逆的精确解。     

异构环境HBSP模型及其在FFT算法中的应用

提出了异构块同步并行（ＨＢＳＰ）模型和程序开销计算方法，根据通信开销线性模型和处理机利用率来研究异构环境中算法的设计和分析。以快速傅立叶变换（ＦＦＴ）为例，给出了相应的算法设计和分析结果。当构成块同步并行（ＢＳＰ）计算机的各处理机速度相同，且原有ＢＳＰ算法达到最优（即各处理机上所分配的计算量与通信量完全均衡）时，ＨＢＳＰ模型等同于原有模型。     

水泥立窑神经网络控制系统

本文采用自适应变步长的ＢＰ算法，提出了水泥立窑煅烧过程的神经网络控制方案，仿真计算结果证明，本方案是切实可行的。     

神经网络在MIMO温度过程动态建模中的应用

应用神经网络ＢＰ算法对一个ＭＩＭＯ加热炉的温度过程进行了动态建模，给出了建模及模型验证的结果     

基于人工神经网络铝箔轧机轧制力模型

彩用ＢＰ神经网络原理对１３５０ｍｍ铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制务模型。结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比偏差〈３％该模型较真实地反映了轧制过程的特征。     

一种采用神经网络的智能控制算法

本文基于Ａｄａｌｉｎｅ神经网络，讨论了一种采用神经网络的智能控制法，该算法用了一个二层网络代替传统控制器或专家控制器，用改进的ＢＰ算法求网络的参数。仿真结果表明，采用该控制算法的控制系统具有良好的响应特性。