对提高BP神经网络泛化能力的分析和总结

BP神经网络是最著名的多层前向反馈式神经网络训练算法之一,如何提高BP神经网络的泛化能力成为人们研究的热点。本文从构造训练样本集、对样本集的处理、如何选取隐层节点以及对标准BP算法的改进这几个方面,对BP神经网络的泛化能力进行了分析和总结。     

基于BP神经网络模型的压力传感器温度补偿

鉴于压阻式压力传感器温度漂移问题,建立了压力传感器的温度补偿BP神经网络模型,采取人工鱼群-蛙跳算法优化训练BP神经网络.实验结果表明,利用人工鱼群-蛙跳算法优化的BP神经网络模型能快速、准确地实现压力传感器温度补偿,并提高压力传感器的输出精度.     

基于自组织神经网络与遗传算法的边坡稳定性分析方法

将自组织(SOM)神经网络、误差反馈(BP)神经网络和遗传算法(GA)三者结合起来,应用于边坡稳定性分析中.首先推导了基于高斯函数的SOM神经网络过程简化权值求解公式,并采用SOM神经网络对收集到的边坡样本进行归类,降低了学习样本的噪声;然后设计了适用于边坡工程的神经网络结构编码模式;再将GA用于优化BP神经网络结构;最后对优化后的BP神经网络进行了计算.计算结果证明,优化后的BP神经网络在安全系数的拟合以及样本的误差分布方面均有明显的改善.同时,通过与其他类型的神经网络相比较,优化后的BP神经网络准确度较高,用于计算边坡的安全系数误差较小.     

辊底式热处理炉钢板温度监测系统研究

文章应用BP神经网络技术,探讨辊底式连续热处理加热炉钢板温度监测系统方案的可行性,提出串行网络设计思想和方法,在对各炉膛温度与被加热钢板温度之间预先寻求权值函数的基础上,将各炉膛BP神经网络串联构成热处理加热炉的BP神经网络监测系统,进一步寻求整个热处理炉各炉膛温度与钢板最终温度之间的权值函数(数学模型),作为热处理炉钢板温度检测系统的传递函数。该方案的特点是系统权值函数的逼近速度更加快捷,稳定性更好,系统硬件构成简单,加之引用加热温度的梯度预知限定条件,可防止权值函数掉入局部最优缺陷的学习失败。     

改进的BP神经网络在碾压混凝土坝温度场反分析中的应用

采用改进的BP神经网络,建立了碾压混凝土坝热学参数反馈分析模型;利用三维有限元浮动网格法正分析得到的样本去训练网络,再利用温度实测值对热学参数进行反分析,根据反演后的热学参数进行温度场计算.计算结果和实测结果较为接近,可满足工程实际要求,且该方法具有较好的稳定性和收敛性,表明改进的BP神经网络算法用于反演混凝土坝热学参数是可行的.     

神经网络LM算法在X射线探测器中的应用

介绍了1种探测X射线分布和剂量的方法.采用BP神经网络拟合图像灰度值与照射量率的关系曲线,实现了探测器的标定.分析了直接用CMOS图像传感器探测X射线的原理.探讨了神经网络参数选取的方法.利用LM算法优化BP神经网络,得到较为精确的拟合曲线和误差曲线,并且用测试数据验证该系统的误差性能指标.实验证明该算法能够较为精确的测量辐射的剂量信息,可应用于X射线探测器的标定.     

基于熵权-离差的GA-BP神经网络编程能力评估方法

针对在线评测系统中缺少对学习者编程能力的客观反馈和评估指标权重难以确定的问题,建立遗传算法(genetic al-gorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)(GA-BP)神经网络的编程能力评估模型.通过对在线评测系统的数据进行挖掘,提取编程能力评估指标,采用双参数平衡熵权法和离差最大化法的客观组合赋权方法确定指标权重以及编程能力评估值,将评估值作为GA-BP神经网络的期望输出,并与单一BP神经网络确定的编程能力评估结果进行比较.研究结果表明,利用该模型能够实现对学习者编程能力的评估且评估结果更准确.     

基于GA-BP神经网络的温度传感器校准系统

鉴于制药厂对温度的严格要求,对温度传感器DS18B20在10℃-30℃(制药厂要求温度范围)内进行校准.经BP神经网络校准后,最大误差从0.5℃降至0.24℃.BP神经网络随机生成初始参数易造成局部最优和收敛速度慢,故利用遗传算法对其进行优化.优化后收敛轮数从25降为13,最大误差从0.24℃降为0.21℃,精度在原BP神经网络基础上提升了12.5％.实验结果表明,利用遗传算法优化BP神经网络可加快训练收敛速度,提升校准结果精度.此外,采用以Cortex-M3为内核的STM32F103系列MCU开发温度传感器校准系统,将训练好的神经网络搭载到相应的校准模块.经调试,此系统校准精度与Matlab测试结果一致.     

用户电力控制器神经网络控制分析

针对电力系统模型及运行参数不确定性 ,在用户电力控制器中引入神经网络控制策略 ,应用神经网络设计了线性控制器 ,所提出的神经网络采用改进BP算法 ,改进BP算法比传统BP算法多了两个变量 ;学习速率和动量因子。将计算得的补偿电流经过神经网络训练实现预定目标 ,由MATLAB仿真结果可观察到经神经网格控制的用户电力控制器可实现系统侧的控制目标。并且其控制算法更为简单、有效。     

自反馈BP网云计算信息融合算法及应用

通过对BP网络的输入层节点增加了自反馈,使BP网络对历史数据具有了记忆功能,改进后的局部自反馈BP神经网络具有动态映射和处理历史数据的能力.使用该局部自反馈BP神经网络实现了多信息的融合算法;通过对工矿企业现场诊断技术、信息融合方法和物联网应用分析,设计了一个基于物联网的工矿企业现场诊断与管理系统,并将局部自反馈BP神经网络信息融合算法应用到基于物联网现场诊断系统的云计算层,为设备生产厂家和工矿企业应用物联网进行现场诊断与管理提供了一个解决方案.