前馈型神经网络新学习算法的研究

前馈神经网络在非线性系统的建模及控制中有着广阔的应用前景,但是该网络的学习算法-向后传播算法(Backpropagation (BP) Algorithm)算法存在一些不足.为了提高多层前馈神经网络的学习效率及稳定性,引入了非线性最小二乘法.通过与其他学习算法的比较,得出结论:其中用差商近似代替导数的Powell法是一种高效、快速的学习方法,其学习速率比带动量项的学习率自适应的BP算法高一个量级,而比Daviden Fletcher Powell (DFP)、Broyden Fletcher Goldfarl Shanno (BFGS)等变尺度方法以及其他非线性最小二乘法的稳定性要好得多.     

基于对角递归神经网络的建模及应用

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性.     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于神经网络的烧结终点预报的研究

针对烧结终点非线性的特点,采用误差反向传播算法的多层前馈神经网络(BP)来建立其模型,用自适应算法确定学习参数,用改进的BP神经网络的算法求出结构适宜的自适应网络。提出并实践了提高烧结终点BP神经网络预报速度的数据处理方法,基于现场数据采用计算机仿真的结果表明该方法的有效性。     

基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-GRU犯罪预测模型

针对当前犯罪预测模型无法捕捉到犯罪时序数据的复合特征且无法及时反应环境变化等问题，提出基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-GRU犯罪预测模型。该模型将SARIMA和GRU对犯罪数量的预测结果通过BP网络实现非线性组合，采用反向传播算法进行权重学习，将各层神经元所确定的权重矩阵作为两种方法在组合预测中的比重，综合利用SARIMA模型在线性时序预测中的优势和GRU网络在非线性特征挖掘上的优势，从而获得更好的预测结果。通过温哥华和旧金山的真实犯罪数据对组合后的模型与其他模型进行对比实验，结果表明，基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-GRU模型可以捕捉到犯罪时序数据的复合特征，与其他模型相比具有更高的准确率。     

前馈型神经网络新学习算法的研究

前馈神经网络在非线性系统的建模及控制中有着广阔的应用前景,但是该网络的学习算法—向后传播算法(Backpropagation(BP)Algorithm)算法存在一些不足。为了提高多层前馈神经网络的学习效率及稳定性,引入了非线性最小二乘法。通过与其他学习算法的比较,得出结论:其中用差商近似代替导数的Powell法是一种高效、快速的学习方法,其学习速率比带动量项的学习率自适应的BP算法高一个量级,而比Daviden Fletcher Powell(DFP)、BroydenFletcher Goldfarl Shanno(BFGS)等变尺度方法以及其他非线性最小二乘法的稳定性要好得多。     

基于神经网络动态预测软土路基沉降的研究

人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,通过改进神经网络的BP算法,提高了BP算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性.基于改进的BP神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法.此方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、预测的沉降量误差小.     

基于克隆优化的船舶号灯神经网络识别模型

针对复杂光环境下船舶号灯识别模型的高维、强非线性及影响因素复杂等特性,提出一种基于克隆选择优化算法的BP神经网络识别模型.通过对影响因素的筛选确定BP神经网络的输入,将号灯识别码作为网络的输出确定BP神经网络模型.采用免疫克隆选择优化算法,确定网络层数和各层节点数目,结合灵敏度分析法选择非线性寻优的方向和尺度,以减少BP神经网络的迭代次数,提高搜索效率.通过对海上夜航时拍摄的一些实景照片进行学习和识别的仿真,验证了所建立的船舶号灯识别模型的有效性.     

一种改进BP算法在机械手逆运动学中的应用

通过对传统BP算法的分析，提出了一种改进激励函数的学习方法，并且在神经网络的每一层采用不同的学习速率，以提高训练速度；采用所提出的改进BP算法，训练多层前向神经网络，建立机械手逆运动学模型，仿真结果表明了该算法的有效性；与传统BP算法相比，大大提高了机械手逆运动学的精度。     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法,分析了网络的拓扑结构,给出了网络的参数估计方法.采用遗忘因子法训练网络的权值,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子,分析并给出两种小波元的个数选择方法.该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP神经网络.仿真研究表明,该方法具有收敛速度快,逼近精度高等优点,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时,也为复杂非线性系统的辨识提供有益的参考.     

数学神经网络（I）——神经网络的插值机理

定义了数学神经元与数学神经网络，讨论了数学神经网络的插值机理，设计了一类单输入单输出三层前向数学神经网络与双输入单输出四层前向数学神经网络，它们分别逼近给定的一元连续函数和二元连续函数到预定的精度。     

天线方向性图的神经网络建模

为了探索多层前传神经网络模型对天线方向性图的建模能力与特性,用多层前传神经网络模型对对称振子天线及二元对称振子天线阵的方向性图进行建模试验。实验表明,多层前传神经网络模型可以有效地对天线的方向图进行建模,可用于天线的计算机辅助设计（CAD）。     

基于改进型BP神经网络的油井产量预测研究

为了保证油田生产持续稳定地发展,针对油田单井产量提出了基于改进型BP神经网络的预测模型。对传统的BP神经网络的结构和训练算法进行了研究,发现它存在易于陷入局部极小,收敛速度慢等问题。提出了使用LM算法的改进型BP神经网络。最后给出了基于改进型BP神经网络的单井产量预测模型仿真实验。结果证明该算法的实用性和可行性,在油井产量预测方面有一定的实用价值。     

一种群体趋化性算法及其应用的研究

提出了一种新型神经网络群体趋化性算法，将其用于多层前向神经网络的学习过程，表明其具有学习速度快、精度高的特点。进行了基于这一算法的尿素生产过程神经网络模型化研究。仿真结果表明了这一算法的有效性。基于所建神经网络模型知识的专家系统，已在某化肥厂得到成功应用。     

基于小波分析的神经网络识别毒剂的研究

为快速、准确地识别毒剂,在分析神经网络识别毒剂基本方法的基础上,建立了带有偏差单元的递归神经网络识别毒剂模型,包括神经网络识别毒剂的学习算法和基于小波分析的毒剂特征提取. 通过剖析神经网络识别毒剂模型,设计了神经网络识别毒剂的软件,实现了神经网络对毒剂的识别. 用沙林模拟数据进行了测试和分析,结果表明,利用与化学传感器相联结的神经网络识别毒剂,是实现毒剂识别自动化、智能化的一种有效方法.     

基于GA-NN的钛合金工件磨削表面烧伤裂纹图像的自动识别

为了解决钛合金等难加工材料工件磨削表面烧伤的在线监测与预报问题,提出了一种神经网络与图像处理技术相结合的钛合金工件磨削表面烧伤裂纹的自动识别算法。该方法中磨削表面图像由彩色CCD获得,首先转化为灰度图像,然后转化为二值点阵图像,再经过点阵数据编码压缩处理表征为模式特征,然后利用BP神经网络和遗传算法相结合的方法训练前向多层神经网络,最后利用训练后的神经网络对磨削表面的烧伤裂纹进行识别。实验及仿真结果表明：该模型的神经网络稳定,学习收敛速度快,具有很强的记忆能力和推广能力,对解决钛合金的磨削烧伤裂纹的实时自动识别问题具有良好的适应性,总有效率达到88％左右。     

神经网络模型在短期交通流预测领域应用综述

对基于神经网络的预测模型和方法的研究进行了综述,基于神经网络模型用于短期交通流预测的优点和固有缺陷,认为多种神经网络相结合的混合模型比单一的神经网络模型的预测效果要好,而将神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合模型的预测效果要好于混合模型。因此,神经网络与各相关学科的人工智能技术有机结合将会形成强大的综合优势,更有效地用于短期交通流预测研究。     

ES-SOFM混合模型及其在水环境评价中的应用

提出一种基于进化策略（Evolutionary Strategy,ES)和自组织特征映射（Self-Organizing Feature Map,SOFM)神经网络的混合模型进行水环境评价的新方法。把SOFM网络嵌入到ES中，根据SOFM网络的运行状态构造ES的适应性函数，利用ES的强搜索能力克服SOFM网络对初始权向量和样本输入次序敏感的弱点。在水环境评价中的应用效果表明，此方法比模糊聚类法分类更合理。     

基于代数神经网络的多元多项式不可约判定及学习算法

把感知器作为数学模型,充分利用神经元的运算特性,以二元多项式近似求根神经网络模型为基础,设计一类多元多项式不可约判定的神经网络模型,它是单输入多输出三层前向神经网络,给出神经网络学习算法,这种学习算法在ｐ－ａｄｉｃ意义下,通过调整隐层与输出层的权值Ｃｉ,ｊ完成学习,可确定出多元多项式不可约,通过算例表明,该算法有效,相比传统的判定算法,可操作性强。     

二维扩压器叶片形线的神经网络设计

提出了一种人工神经网络方法,用于在给定叶片表面速度分布条件下,求解离心压缩机扩压器叶片形线的逆命题设计,所使用的神经网络具有４层前馈网络结构,在扩压器叶栅基本结构尺寸（如进出口直径,进出口安装角,高度,叶片数等）由气动计算公式确定后,人为均构造一定数量的叶片形状,通过现有ＣＦＤ分析程序,对其表面速度进行分析计算,将由此得到的叶片速度分布和叶片形状作为样本,采用标准ＢＰ算法对神经网络进行训练,实际平