利用MATLAB实现BP神经网络的设计

BP网络，即多层前馈神经网络，因其采用误差反向传播算法（Error Back Propagation，即BP算法）而得名，是目前应用最为广泛的神经网络之一。主要应用于模式识别、函数逼近、数据压缩及预测等领域。美国的Mathwork公司推出的MATLAB软件包既是一种非常实用有效的科研编程软件环境，又是一种进行科学和工程计算的交互式程序。MATLAB本身带有神经网络工具箱，可以大大方便权值训练，减少训练程序工作量，有效的提高工作效率。     

基于MATLAB的BP神经网络进行教师评估

根据影响教师评估成绩的指标构建了BP神经网络模型,应用MATLAB工具直接根据教师的表现来估算教师的评估成绩,对神经网络在教师评估中的应用作了新的尝试．     

人工神经网络BP算法密集型数据的预处理

针对误差反向传播算法密集数据输入问题，提出一种数据预处理方法。模拟实验表明，采用这种预处理技术可以极大地改善密集型数据输入时网络的学习效率。     

椭圆方程解的梯度的几乎处处收敛性

本文研究了系数为强单调算子的椭圆型偏微分方程，得到了解的梯度的几处处收敛性。     

基于神经网络算法的频谱分析

提出一种信号频谱分析的神经网络方法,研究了神经网络算法的收敛性,给出了频谱分析的应用实例.研究结果表明,该频谱分析方法不涉及复数的乘法运算和加法运算,计算精度高,便于软件和硬件实现,特别适合于DSP软硬件实现,因而是一种有效的信号频谱分析方法.     

基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预测模型研究

本文首先阐述了BP神经网络和ABC算法的基本概念,结合现阶段环境空气质量需求,明确了雾霾天气预测预警的必要性,然后结合安徽省大气质量指数数据,从空气质量等级评估、预测指标体系构建和雾霾天气预测模型选择等方面,研究了基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预警模型,以期进一步提高雾霾等级评估与预测的准确性,提高政府相关部门决策的时效性。     

神经网络算法在非线性系统中的应用研究

研究了一种非线性系统分析的神经网络算法,提出并证明了该算法的收敛性定理,为学习率的取值范围提供了理论依据.解决了BP算法存在局部极小的问题,并给出了该算法的应用实例.研究结果表明,对于随机给定的初始点,该算法都能稳定收敛到它的一个实根,计算精度可控,而且能得到高精度解,因此,该算法是有效的.此外算法还可以用来解多元非线性方程和线性方程组.     

共轭梯度法的l~2模收敛性研究

讨论了共轭梯度法(Conjugate Gradient,CG)在l2模意义下的单调性与收敛性.所得结论对结合共轭梯度法来求解大规模线性方程组的各类方法,特别是对研究外推瀑布式多重网格法(EXCMG)按l2模的收敛性有重要作用.     

一种解病态线性方程组的神经网络算法

详细研究了求解病态线性方程组AX=b的神经网络算法,提出并证明了神经网络算法的收敛性定理,算法的收敛性定理为神经网络学习率的选择提供了理论依据.为了验证算法的有效性,给出了应用实例.研究结果表明了求解病态线性方程组的神经网络算法是有效的.     

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.     

一种用于地应力分析的改进型BP神经网络方法

地应力测量及分析研究,对地应力活动方式、构造体系的研究以及岩土工程与结构的设计和稳定性,都具有重大的理论意义和实用价值.BP神经网络算法比较成熟,已被广泛应用,但一般BP神经网络算法存在训练学习速度较慢、样本泛化能力差的问题,通过引入动态学习因子和惯性因子以及模拟辅助样本,对神经网络进行了改进.通过调节动态学习因子和惯性因子以及对样本集数据处理等手段,对样本的学习、训练进行优化处理,通过实例验证,将优化好的网络样本训练结果与一般结果进行比较,结果表明对三层BP神经网络进行的优化,在提高计算精度的同时也提高了网络的收敛速率,证明改进的算法能够很好用于地应力分析.     

BP网络与NRTL方程在汽液平衡数据预测中的比较研究

用BP神经元网络,对乙醇-环己烷二元体系的汽液相平衡数据进行关联和预测,并用三参数NRTL方程的关联及预测结果进行对比研究.结果表明,BP神经元网络对汽液平衡数据的关联和预测结果在精度上均明显优于NRTL方程。     

基于BP网络的农业技术创新效果评价

农业科技革命的本质是农业技术创新.从系统的角度,构架反映创新效果的评价指标体系,并用因子分析法对数据进行预处理后,应用BP网络技术构建出农业技术创新效果的评价模型.实验表明,该模型具有较强的鲁棒性.     

改进BP神经网络的武警装甲车保障能力评估

影响武警装甲车战时平时保障能力的因素很多.针对当前武警装甲车保障能力评估方法的模糊性和不确定性,建立了以武警装甲车保障能力为目标的评估指标体系.采用萤火虫算法优化BP神经网络,确定其初始权值和阈值,并在此基础上提出一种评估武警装甲车保障能力的方法.根据建立的模型进行计算并分析,表明萤火虫神经网络具有更快的收敛速度和更高的准确性,可适用于武警轮式装甲防暴车保障能力的评估.     

单参数快速搜索BP算法的研究与应用

提出了一种基于单参数坐标轮换法的改进BP算法.与其他算法相比,它不仅寻优方向性强,目标函数计算量小,而且使BP网络的收敛速度明显提高.仿真应用表明,该算法具有很好的鲁棒性.     

一种基于遗传算法和BP网络的鲁棒图像哈希方法

提出一种用于图像内容认证的基于遗传算法和BP网络（GA-BP）的鲁棒图像哈希方法。运用提升小波变换（lifting wavelet transform,LWT）得到图像的低频分量,对低频分量进行离散傅里叶变换（discrete Fourier transform,DFT）提取幅度和相位信息以建立图像的特征矩阵,利用构建的GA-BP模型,生成鲁棒的图像哈希序列并用于图像内容的篡改认证。实验结果表明,相比于同类方法,所提出的图像哈希认证方法对随机攻击、旋转、JPEG压缩,加性高斯噪声等具有较好的鲁棒性和区分性。     

BP人工神经网络与遗传算法在型材挤压模具参数优化中的应用

基于MATLAB平台,将BP人工神经网络与遗传算法应用于型材挤压模具参数优化设计.首先利用BP神经网络来训练已有实验值,然后将训练后的神经网络作为知识源,通过曲线拟合与逼近求得设计变量与目标函数值的函数关系表达式,最后将这一函数表达式作为遗传算法的适应度函数进行遗传迭代寻找最优解.采用曲线拟合方法将其知识源转化成为了具体的函数表达式,直观地体现了神经网络的知识源,为后继的遗传算法提供了明确的适应度函数.数值模拟分析表明,对挤压模具结构的优化是合理的.     

基于BP神经网络的项目投资风险评价

为了科学准确地对风险投资项目进行评价，利用BP神经网络的原理建立了用于项目投资风险评价的BP神经网络模型，通过对福建省14个高技术项目投资风险的评价，表明由该模型获得的结果是可靠的。     

基于BP网络改进算法的模拟电路故障诊断

将BP神经网络的改进算法应用到模拟电路故障诊断中,并在MATLAB7．0中运用神经网络工具箱中的函数加以实现,对实验结果进行比较研究．