神经网络在信号处理中的应用

运用ＢＰ网络来消除信号的随机噪声和模式识别，作为例子，考虑了正弦波、矩形波和三角波３种信号。在５０％噪声情况下，ＢＰ网络仍能有效地消除这３种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式。     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

神经网络算法在特色农产品品质分类中的应用

针对新疆核桃品质分类问题,本文选取特征参数数据,采用神经网络的最速下降BP网络算法、自组织竞争算法、概率神经网络算法建立分类模型,做了训练和测试分类的工作.实验结果表明,三种算法中动量BP网络算法在实现中较为简易直观,相比三种算法,其网络收敛速度较慢,在动量因子的合理选取下,误差在一定范围可以达到收敛的最小震荡;自组织竞争网络在预先设定好的类别范围内,可将分布比较密集的样本进行更加细化的聚类分类,使得分类问题达到更优结果;概率神经网络具有较好的网络收敛速度.实验结果可为实现核桃类坚果的自动化分类、提高工作效率提供一定的理论依据.     

改进粒子群优化神经网络及其在产品质量建模中的应用

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法. 使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证. 结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度.     

均匀设计法优化神经网络参数的研究

提出采用均匀设计法设计优化ＢＰ神经网络参数的方法,实验表明,通过采用均匀设计法可以有效地降低调节网络参数所需的实验次数,并降低训练误差,取得了良好的效果．     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

基于AR模型和BP网络的表面EMG信号模式分类

提出了一种以AR模型和BP网络相结合的表面肌电信号处理方法 .首先 ,将采集到的肌电信号进行预处理 ,提取AR系数作为其特征值 ;其次 ,设计了一个三层的BP神经网络 ,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行运动模式的分类 .实验表明 ,这种方法不仅减少了计算工作量 ,同时取得了比较理想的识别效果 .     

神经网络在自走车辆最优轨迹控制中的应用

介绍了分层网络的基本理论和相关的有效算法反向传播学习算法（Ｂ－Ｐ算法），并介绍了将神经网络应用于车辆自动行走轨迹优化控制的研究。     

神经网络控制在双闭环调速系统中的应用研究

应用BP神经网络对直流双闭环调速系统中转速调节器的比例和积分参数进行在线自学习调整。仿真结果表明,用这种控制方法得到的转速调节器参数比传统的工程整定方法得到的参数控制性能要好的多,有响应快、过渡过程时间短、基本无超调的优点。     

BP神经元网络在Web文本分类中的应用

Web文本分类是Web文本挖掘的一项重要技术,它是一种基于主题分类的指导,能够使用户在快速地找到想要的资源和知识。文本分类过程中,首先采用向量空间模型对Web文本进行特征提取,然后将得到的数据集分成样本数据集和测试数据集,将样本数据集输入BP神经元网络进行分类,网络经过训练后,输入测试数据集进行验证。实验结果证明BP神经元网络在文本分类领域有着较好的实用价值。     

BP神经网络隐含层单元数的确定

本文针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题,提出了一种改进的方法,并通过实验证明该方法有效的减少了验证次数,提高了确定隐含层最佳单元数的效率,具有较高的应用价值.     

BP神经网络的优化及应用研究

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。     

BP神经网络在润滑油摩擦改进剂复配性研究中的应用

研制润滑油的关键问题之一是研究其中多种添加剂间的相互作用和添加剂间的最佳复配比。以正交试验设计为基础的直现分析和回归分析可以探讨添加剂间的相互作用，而基于上述方法的最佳复配比的计算往往误差较大。采用BP神经网络计算最佳复配比，并与前两种方法作比较，发现BP神经网络在计算最优复配比时，结论可靠，精度高，是研制最佳润滑油配方的优秀数学工具。     

贝叶斯正则化神经网络预测金属热力学性质的研究

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测．对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化，并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验．预测结果表明，在推广能力方面，贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR)．它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段．     

基于反向传播神经网络的WSN节点定位方法研究

针对无线传感器网络存在的定位精度问题,基于反向传播神经网络提出一种新的节点定位方法.该方法首先结合时间差测距和信号强度给出了节点定位计算公式,同时结合反向传播神经网络对上述参数进行快速求解.最后结合NS2和MATLAB进行仿真实验,深入研究了影响定位方法的关键因素.通过对比其他定位算法,本方法具有较好的适应性,能够有效降低定位误差.     

基于改进遗传算法的BP神经网络及应用

结合遗传算法及神经网络各自的优点,利用改进遗传算法对BP神经网络的连接权进行优化,并提出了一种新的编码方式.通过与时间序列模型对比,基于改进遗传算法的BP模型效果更好.     

基于AR模型和神经网络的膝骨性关节炎诊断

本文旨在采用表面肌电信号无创性方法诊断和评判膝骨性关节炎,以在早期能够预防和治疗膝骨性关节炎,改善生活质量。在研究中,采集了对照组和膝骨性关节炎患者水平行走时下肢的股外侧肌,股内侧肌,股二头肌和半腱肌的表面肌电信号。利用表面肌电信号建立自回归(AR)模型,提取AR模型参数为特征向量训练BP神经网络,并通过神经网络诊断膝骨性关节炎。实验表明,基于BP神经网络分类器可以得到较好的结果,正确率可达到88%以上。     

改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用

为了提高犯罪预测的准确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的准确性;同时采用聚类算法得到的隐层数和节点数也是十分准确的,增加了知识库运用的广泛性.该方法为犯罪的预测分析提供了一种新思路.