多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用

将神经网络总体平均误差作为目标函数,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量,通过设计变量合理排序与分配,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减,又能克服在目标点附近的振荡现象·编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序,给出神经网络合理结构选择的基本原理·通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别,表明所提出算法的有效性和实际应用价值·     

多层人工神经网络合理结构的确定方法

隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法·     

神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过 Ｂ Ｐ 算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过ＢＰ算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

基于量子免疫的RBF神经网络在上市公司财务预警中的应用

针对传统的RBF神经网络财务预警模型难以解释变量之间的因果关系,使得训练时间增加、训练精度下降等缺陷,该文提出了一种基于量子免疫的改进的RBF神经网络的财务预警模型.该模型通过改进的量子免疫算法对RBF神经网络的连接权值进行优化,将连接权,隐节点中心以及宽度编码为基因,构成抗体,然后通过遗传迭代使网络参数逐步优化,最终达到最优结果.详细阐述了算法的实现过程以及利用量子免疫算法改进RBF神经网络财务预警模型,然后,分别采用改进RBF神经网络法、传统RBF神经网络法及Logistic回归模型进行实证对比分析,实证证明了改进RBF神经网络模型预警的准确性有较大提高.     

基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.     

一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

RBF网络在交通流模型辨识中的应用

利用径向基函数 (RBF)人工神经网络来逼近已知的交通流非线性解析模型 ,讨论了高速公路交通流模型的辨识问题。提出了一种带反馈的 RBF网络模型 ,讨论了其训练算法。算法分两步实现 ,第一步利用一种改进的聚类分析方法确定隐层节点核函数的中心点 ,第二步用最小二乘法确定从隐层到输出层的连接权。最后将训练好的网络模型和给定的解析模型同时进行仿真计算 ,得出了当某路段出现突发性交通事故时交通流密度和平均速度的变化曲线。仿真结果说明 RBF神经网络模型的训练速度快和辨识精度还是令人满意的     

基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测

为提高带钢厚度预测精度,构建了融合GA-BP神经网络和敏感性分析的T-GA-BP预测模型。首先通过循环迭代方式确定较优的BP神经网络隐含层的层数与节点数,再采用遗传算法对BP网络的权阈值进行优化。在此基础上,利用Tchaban算法进行敏感性分析,研究输入层中各工艺参数对带钢厚度的影响程度,筛选出重要参数作为新的输入样本来训练T-GA-BP神经网络模型,以降低网络复杂度。采用实际生产数据进行测试,结果表明,T-GA-BP模型的带钢厚度预测精度要高于BP、GA-BP、RBF、Elman神经网络等其他优化模型。同时,工艺参数敏感性分析结果可为轧制工艺调控方案的制定提供参考。     

采用人群搜索算法的径向基函数神经网络参数整定方法

针对径向基函数(RBF)神经网络的逼近结构中,对权值、基宽和中心向量的初始值等参数的选取不当,导致系统的鲁棒性变差、收敛精度降低,甚至不再收敛的问题,提出一种基于人群搜索算法的RBF神经网络的参数整定方法.以基于遗传算法和基于粒子群算法的RBF神经网络参数整定方法为对比条件,采用MATLAB软件进行实验与分析.结果表明:应用人群搜索算法去优化RBF神经网络的初始参数,能有效地提升RBF神经网络的逼近精度,验证了该算法的可行性.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

T-S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法．仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数．     

基于AQPSO算法优化的RBF网络模型及应用研究

提出了自适应量子粒子群优化(adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO)算法,用于训练RBF(radial basis function)网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改进了RBF网络的泛化能力.利用上证指数数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在股票数据预测中具有一定的实用价值.     

基于ROLS的径向基函数神经网络实现数字调制自动识别

针对径向基函数(RBF)神经网络和统计模式识别的特点,提出利用递归正交最小二乘法(ROLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明,利用ROLS算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择,从而大大减少了网络的训练样本数和训练时间,提高了网络的识别性能。     

基于RBF神经网络的复杂系统的建模与优化

针对BP神经网络算法在用于函数逼近时,存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出基于RBF(径向基函数,Radail Basis Function)神经网络的建模与优化方法,并以典型复杂系统联合制碱工业过程为例,利用神经网络算法的强大学习能力建立RBF神经网络模型,并进行优化研究。以联合制碱工业过程中的煅烧工段为例进行了仿真研究,仿真结果显示RBF神经网络的优越性,效果令人满意。     

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络

提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络．利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力，并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置，同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2个神经元来约简隐含层的神经元，以达到简化径向基神经网络结构的目的．实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络，结果表明，所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40％，学习的准确率可提高1%以上，而且网络结构更加精简．