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单参数快速搜索BP算法的研究与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
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本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。 相似文献
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基于蚁群神经网络的电控发动机故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电控发动机故障的复杂性,以及传统的专家系统在知识获取等方面的缺点,采用BP神经网络作为故障诊断模型的核心,并将蚁群算法融入到BP网络的训练过程中进行优化,得到了满意结果.通过对该故障诊断模型的验证,表明采用蚁群算法改进后的BP神经网络能够对汽车电控发动机的故障进行有效和准确的诊断. 相似文献
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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. 相似文献
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杨钟瑾 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(3):39-44
介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
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一种基于附加动量法的改进BP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了基本BP算法的工作原理,分析了导致基本BP算法学习效率低的原因,提出了基于附加动量法的改进BP算法。经过理论分析和实验验证,在基本BP算法中加入附加动量的方法,可以加快BP神经网络的学习速度,提高BP神经网络的学习效率。 相似文献
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本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力,提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的指数预测模型,通过对比传统预测算法,证实改进后BP算法用于指数预测的可行性及准确性. 相似文献
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应用改进BP网络进行铁路客运量预测研究 总被引:2,自引:2,他引:0
针对传统铁路客运量预测方法的不足,提出运用改进BP神经网络结合四阶段法进行客运量预测,给出了预测算法,建立了铁路客运量神经网络预测模型,并对敦煌铁路客运量进行预测,设计网络参数,进行网络学习和训练,最终得到较为精确的2010年及2015年敦煌铁路客运量,为该线路今后的运营管理提供决策参考. 相似文献
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神经网络的结构学习算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
高协平 《湘潭大学自然科学学报》1998,20(4):10-12
针对前馈神经网络结构设计困难,传统BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢、对初始权选取敏感等缺陷,通过修改误差函数,提出了一种融结构自适应选择和参数学习于一体的针对一般神经元激活函数的新算法,实验结果表明其高效性. 相似文献
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组合分类器的经典算法AdaBoost即自适应Boosting算法是提高预测学习系统预测能力的有效工具.针对传统BP(Back Propagation,BP)神经网络在变压器故障诊断时存在不稳定和网络易陷于极小值等缺点,将AdaBoost扩展算法AdaBoost.M2与BP神经网络结合,形成基于Ada-Boost.M2-NN(AdaBoost.M2Neural Network)的变压器故障诊断模型.利用AdaBoost的集成提升作用,在一定程度上弥补了BP算法的不足.仿真结果表明:该模型不仅能将单个BP神经网络无法识别的样本类别识别出来,而且还能整体上相比BP神经网络和传统三比值法将识别率提高11.5%,说明其具有可行性. 相似文献
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基于遗传算法的智能框架结构作动器最优配置 总被引:2,自引:1,他引:1
在模态可控度及最小费用函数的基础上,针对目前因使用组合优化来布置作动器所带来的困难,采用遗传算法来确定振动主动控制中作动器的最优配置.为适于框架结构的具体计算,对常规遗传算法约束条件的引入进行了改进,最后给出了计算实例.算例表明这一方法是有效的. 相似文献
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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 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献