免振捣粉煤灰混凝土抗压强度的神经网络预测

为了解决免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测问题,采用BP神经网络方法通过免振捣粉煤灰混凝土不同配合比训练网络预测其抗压强度,对于BP网络的隐层节点属于不确定层,采用三层结构的BP网络.但隐含单员个数仍未知。在实验过程中将隐含层的神经单元个数作为一个参数试验,结果表明BP神经网络的隐层节点数目对预测精度有较大影响。通过分析得出采用BP神经网络对免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测是可行的。     

基于IRT模型的BP神经网络参数估计的进一步研究

对基于 IRT 模型的 BP 神经网络降维法参数估计中的 BP 神经网络的网络隐层数及隐层节点数进行改进,并对其降维法中不合理的部分予以修正。通过蒙特卡洛模拟研究结果表明:对参数估计的各评价指标,改进的方法均优于原方法。     

模糊神经网络控制及其学习方法的研究

对模糊神经网络的学习方法进行了研究.该方法中,在分层训练的基础上通过改变隐层节点数目、训练样本数目和BP算法参数来对网络进行训练.仿真结果表明该方法精简了网络的结构,减少了训练的时间,为模糊神经网络用于实时控制系统提供了可能的条件.     

模糊神经网络中长期负荷预报研究

采用动量法、自适应学习率和异变换函数对BP算法进行改进,并通过模糊神经网络对中长期负荷进行预测,还针对BP算法中隐层节点难以确定的不足,大胆采用预测误差曲面方法,使隐层节点个数选择具有科学的依据,算法计算表明,采用模糊神经网络提高了预测精度。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

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。     

一种改进的Jacobi正交多项式的BP神经网络算法

 根据多项式理论,构造一种以Jacobi正交多项式作为隐层神经元激励函数的BP(back-propagation)神经网络模型.针对该网络,提出一种改进算法即隐层神经元数可快速确定的权值直接确定算法.首先介绍正交基函数和Jacobi多项式的定义,以及BP神经网络的基本原理.然后进行网络隐层数设计及其隐神经元数的确定,且设置各层连接权值、给出改进算法的步骤.最后,将其与传统矩阵迭代法和Levenberg-Marquardt训练算法进行比较.计算机实验结果表明,该算法具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够达到更高的工作精度.     

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.     

用模糊聚类分析法建立神经网络岩土本构模型

针对岩土类材料本构关系复杂的情况 ,采用BP网络建立了其本构模型 ,并从神经网络隐层的本质特征出发 ,对样本数据 (应力和应变信息 )采用模糊聚类分析法进行特征抽取 ,以确定隐层节点数目 .算例结果表明 ,该方法是可行的 ,并具有较直观的物理意义 ,可为样本的选取提供指导作用 .     

基于遗传自适应RBFN的歼击机故障分类方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度地分类一直是个核心问题.提出了将自适应RBF神经网络与遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点,或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类.遗传算法用于寻找最优的网络宽度值.两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的简省的网络.用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的分类.     

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.     

神经网络技术在声发射定位中的应用

针对时差定位方法受很多因素影响的弊端，本文把神经网络技术应用到声发射源定位当中．为降低输入样本的数量，提取最能揭示声发射的特征参数和运用主元分析技术；采用增加隐含层神经元个数探讨它们的误差变化来确定隐含层；运用附加动量法和优化选取初始阈值等措施进行网络设计．最后，把设计好的网络运用到实例当中，通过与实际缺陷位置的比较，结果表明：选择合理的网络结构和输入参数可以准确地定出结构损伤位置，且精度有较大的提高、计算更有效、简单．     

基于BP神经网络特定学习的单级倒立摆控制方法

利用BP神经网络的特定学习算法，以单级倒立摆为控制对象设计一个四输入／单输出、包含5个隐层单元的3层BP神经网络控制器，提出一种新的单级倒立摆控制方法，然后通过Matlab6．5数值计算软件对这种新的单级倒立摆控制方法进行仿真．仿真结果表明，该方法具有较好的收敛性，是一种有效的控制方法．     

BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

研究采用反向传播算法的人工神经网络用于函数逼近时的支结构。方法,以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典的连续函数进行逼近训练。,分析各网络输出的全局误差。     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

基于最小信息准则和BP算法的网络入侵检测

针对网络入侵检测中BP(back propagation)神经网络只能根据经验公式确定隐层神经元个数的问题, 提出一种利用统计学中最小信息准则计算最优的网络结构, 并推导出网络结构的评价公式. 仿真实验结果表明, 经过结构优化后的BP神经网络对于网络入侵检测的准确率明显提高, 平均分类准确率达到90%以上, 算法的整体性能表现优良.     

一种局域连接前向人工神经网络结构的研究

双隐层标准前馈（ＢＰ）网络只要其隐层节点数足够多就能解决任何形式的分类问题．应用标准（ＢＰ）网络识别多模式类分类问题时存在以下缺陷：（１）对不同模式类均使用相同数目的隐层元；（２）增加新模式类后，网络要重新学习；（３）网络识别的机理研究困难．笔者提出了一种局域连接前馈神经网络（ＬＣＮＮ）结构，其隐层神经元与输出神经元之间为局域连接，学习算法与ＢＰ算法类似．ＬＣＮＮ具有以下特点：（１）便于自构网络结构，提高网络的推广能力；（２）便于提取各模式类的不变特性；（３）具有较强的记忆能力，便于实现追加学习．以五种海底沉积层介质类型的分类识别为例，分别利用标准前馈（ＢＰ）网络与ＬＣＮＮ网络进行分类识别，结果表明：ＬＣＮＮ便于自构网络结构，具有追加学习的能力．     

龙羊峡电站下闸蓄水水情长期预报的神经网络方法研究

误差反向传播算法(BP算法)是训练多层网络的常用算法,但难于确定网络的有效隐节点数,本文提出了一个有效的算法来自动优选隐层节点数,文中用龙羊峡水电站历年10月份的系列实测资料进行了实例研究,取得了初步令人满意的结果。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。