基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域,介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题,而且预测精度较高。     

压力传感器数据融合算法研究

传感器存在的交叉灵敏度,运用BP网络对数据进行融合,可以有效降低非目标参量对输出特性的影响．MATLAB中提供了多种针对BP网络的训练方法,运用其中的变梯度法、拟牛顿法和LM法分别对压力传感器进行数据融合,比较其结果可以得出：LM算法可以有效地克服局部收敛,更好地提高压力传感器的稳定性和可靠性．     

基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明,混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．     

模糊建模中的改进反向传播算法

很多文献都针对模糊建模进行了研究并且提出了大量的算法。反向传播算法是一种有效的模糊建模方法,在很多场合都有应用。但这种算法在模糊建模过程中存在着潜在的死区、陡峭的推理曲面和灵敏度下降的问题。本文分析了传统反向传播算法的潜在问题并且提出了改进方法,给出了完整的改进BP算法和一些仿真结果。     

基于BP神经网络指纹识别的算法

通过对多种指纹分类算法的研究和分析，提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法．首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库，然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数，以提高收敛速度及跳出局部最小．仿真证明：该算法与传统的指纹识别算法相比，分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法．     

两种改进的BP神经网络学习算法

借鉴计算机网络拥塞控制中的"慢启动"策略,针对传统BP算法中存在的收敛速度慢与精度不高的不足提出了两种改进的变学习率学习算法,仿真结果表明改进的BP算法与自适应附加动量BP算法性能相近,其学习的收敛速度与精度优于传统的BP算法.     

基于PSO-EO算法优化的BP神经网络研究

PSO算法优化的BP神经网络解决了其收敛速度慢或不收敛等缺点,但PSO算法本身却存在早熟和局部收敛的问题。为此引入EO算法,用EO算法与PSO算法相结合对BP神经网络进行改进。通过实验表明:EO算法与PSO算法结合优化的BP算法具有良好的收敛性和较高的预测精度,其性能优于传统的BP算法及PSO优化的BP算法。     

基于交叉验证的神经网络实现

针对神经网络BP算法存在收敛速度慢、学习数据有限和网络学习过程易陷入局部最小值等问题,提出对标准BP算法相关参数进行调整并选择合适的隐藏层个数的方法,然后采用交叉验证方法对BP算法做了再改进。仿真结果表明基于交叉验证的BP算法优于传统的BP算法。     

基于改进BP算法的RoboCup传球策略研究

传统的BP神经网络算法已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略,但是存在最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点。提出一种改进的BP算法,增加了附加动量项的方法对BP算法进行了改进,将之应用于离线的传球学习。最后在RoboCup环境中与传统的BP算法进行了比较,结果表明该改进算法有效地提高了收敛成功率。     

基于神经网络的交通事件检测算法

回顾了几种传统的交通事件检测算法,提出从多层前向人工神经网络角度建立模型,并运用BP算法予以实现.在将BP算法与传统算法进行比较之后,发现BP算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向.