一种具有自适应动量因子的BP算法

为提高神经网络的训练速度,提出一种自适应确定带动量项BP算法中动量因子的方法.在学习率为常数情况下,根据误差函数关于权值向量的梯度变化情况,自适应调节动量因子.数值试验表明,该方法对离线和在线训练均有效,且在收敛速度和算法稳定性上优于常动量因子的BP算法.     

一种改进的BP算法

传统的BP算法收敛速度慢，利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法，它对于BP网络结构优化，提高收敛速度有明显效果.     

动量因子对BP算法的影响

本文对BP神经网络算法进行了讨论,并通过实例分析了几种改进算法的实用性．结果表明,适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛性,提高预测能力．     

一种基于总量风险函数的改进BP算法

为了能设计出一个优良的神经网络结构使得网络在保持良好性能的同时使规模最小化,作者引入了一种新的目标函数,希望能在模型的可靠性和规模之间找到一个适当的折中.基于此新的目标函数提出一种改进的BP算法,同时在改进的算法中采用自适应调整动量和学习率的方法以加快收敛速度和避免误差陷入局部极小值.将改进BP算法用于手写数字识别实验,结果表明,新算法有很好的实用价值.     

加入动量项的改进盲分离算法

在盲信号分离算法的推导过程中,常采用最速下降法、自然梯度和牛顿法等对代价函数进行最小化,推导过程复杂．文中仿照在BP神经网络算法中加入动量项使算法得到改进这一方法,提出在互累积量迫零算法的推导中加入动量项．加入动量项的改进算法尽可能地保持了输出分量之间的独立,并在保持和原算法一样简单迭代的前提下,提高了收敛速度,且使训练避免陷入局部极小．仿真结果表明该算法的分离误差减小,能有效分离源信号．     

一种改进的神经网络BP算法

提出同时对神经元温度常数Ｔ、位置常数θ、联接权值Ｗ进行调整的观点,并推导出相应的学习算法公式。对比试验表明：所给出的改进算法能有效地减少节点数、加速训练进程认识精度。     

一种改进的BP算法

为了克服BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,笔者利用非线性最小二乘法对其进行了改进.结果表明,采用改进后的BP算法来训练神经网络,能在一定程度上提高神经网络的收敛速度,具有学习速度快、识别能力强等优点.     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型.该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点.结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比.计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景.     

基于优化BP神经网络的图像分割实现

神经网络在图像分割时需要计算大量的训练数据,计算速度跟不上实时数据处理,造成分割图像的质量较差的问题,分析了传统优化BP神经网络算法中存在的问题,提出了一种将增加动量项与自适应调整学习率相结合的优化BP神经网络图像分割方法,该方法可以加快迭代速度,还可以跳出过早局部极小值的局面。最后对经典图像进行分割实验验证,取得较好的效果,同时该算法还有效的缩短了图像分割的时间。     

基于BP网络的一种改进算法及仿真

针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法,即自适应调整学习率和下降梯度.仿真结果表明,该方法大大地提高了收敛速度,而且算法简单、易行.     

应用动量BP算法对地下水水位进行动态预测

作者在收集已有观测井地下水位资料的基础上,利用人工神经网络技术中的动量ＢＰ算法对上海地区第Ⅲ承压含水层的地下水水位进行了动态预测,结果表明,该法具有较高的预测精度。     

一种改进的BP算法在工程造价预测中的应用

针对在神经网络中得到广泛应用的BP算法难以确定隐节点个数的缺点,提出了一种动态调整隐节点数的改进的BP算法,以恰当确定隐节点数。在收集相似工程有关资料的基础上,考虑物价波动的影响,应用上述算法对工程造价进行预测。算例结果表明：该方法所得的工程造价预测值精度令人满意,具有应用价值。     

基于SVM的BP改进新法

BP人工神经网络算法作为一种基本算法在许多领域中都有着广阔的应用前景.但由于其本身的缺陷而很难投入实际应用.给出了一种基于SVM(Support Vector Machines)的BP改进回归算法,有效地提高了算法的收敛速度,减少了迭代次数,提高了回归预测的精度.     

基于改进BP 算法的装备效能评估

介绍了目前评估装备效能的几种常用方法，指出了各方法的优缺点和应用时机，运用神经网络知识，提出了基于改进BP算法的效能评估新方法，并对典型的装备系统效能作了评估，结果表明该方法有效可行。     

改进 BP 反传算法在智能控制系统中的应用

在一般的基于神经网络的智能ＰＩＤ控制基础上，针对受控模型参数、系统设定值以及扰动幅值在大范围内变化的情况，探讨并建立了ＢＰ反传算法学习速率与受控模型参数、系统设定值以及扰动幅值的关系，神经网络控制器可在线调整学习速率，使控制系统具有较强的适应能力和较好的调节品质．     

进程调度算法模拟实现与性能分析

介绍了几种典型的进程调度算法,并用C语言程序模拟了各个进程调度算法的执行情况,最后通过一组实验数据对各种进程调度算法的性能进行了比较。