一种基于自适应粒子滤波的多层感知器学习算法

针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法.该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声方差.仿真结果表明:该自适应粒子滤波算法明显优于其他传统的神经网络训练算法,如扩展卡尔曼滤波、噪声可调的扩展卡曼滤波、普通粒子滤波等.     

多层感知器神经网络在机械故障诊断中的应用

针对ＢＰ网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢，易陷于局部极小点等不足，提出了改进－－较大误差相关修正法，并对各系数进行了研究，结果表明，改进算法拓宽了各系数的取值范围、使网络性能更加平稳，且缩短了训练时间，适用于解决多输出节点的复杂故障诊断问题。     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

多层感知器的加速算法

基于多层感知器(Multi-Perceptron)的反向传播(BP:Backpropagation)算法,本文提出了一种新的改进算法——加速度算法。其基本思想是交替使用负梯度方向[S~t:=—△E(W~(?))]和加速梯度方向[S~k(?)=W~k—W~(k-2)(k≥2)]作为搜索方向。理论分析与模拟实验表明,与基本BP算法比较,它有很快的收敛速度。     

多层感知器学习算法研究

多层感知器是一种单向传播的多层前馈网络模型,由于具有高度的非线性映射能力,是目前神经网络研究与应用中最基本的网络模型之一．BP算法是多层前向神经网络中应用最重要的算法,但是由于BP算法实质是一种梯度下降的搜索算法,它存在着其固有的不足,如收敛速度较慢,易于陷入误差函数的局部极值．本文基于权值外推和三项因子的思想,提出了一种改进算法,能够有效的提高网络收敛的速度和精度,计算机仿真结果也有力的证实了这一点．     

多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

多层感知器信用评价模型研究

建立多层感知器(MLP)神经网络信用评价模型，用来对我国2000年96家上市公司进行信用评级。按照各上市公司的经营状况分为“好”、“中”、“差”三类，每一类由32家上市公司构成数据样本。对于每一家上市公司，主要考虑其经营状况的四个主要财务指标：每股收益，每股净资产，净资产收益率和每股现金流量，所有数据都来自于2000年上市公司年报。对于MLP网络结构，隐层结点的个数是采用试验的方法来确定的。先从1个开始，然后逐个逐个地增加，一直增加到不能再改善网络性能为止。仿真结果表明，多层感知器信用评价模型分类的准确率达到79．17％。此外，还详细给出MLP网络模型的学习算法和步骤。     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

改进的粒子群算法在印刷业优化管理中的应用

从印制质量及生产计划两个方面综合考虑,讨论印刷业优化管理的问题．首先对印刷品优先权的确定、印刷错误的研究,建立了印刷业多目标最优化的管理模型;其次通过改进的粒子群算法对该多目标问题进行优化．数值实例表明,该模型在印刷业优化管理中是有效可行的．     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

基于粒子群优化的LS-SVM短期风电功率预测研究

风电的波动性、间歇性和随机性导致风电功率预测时间较长、误差较大;为提高预测精度,缩短预测时间,采用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法进行参数寻优,进而建立优化预测模型进行仿真;结果表明:优化的模型比RBF和LS-SVM具有更高的预测精度.     

基于粒子群优化的过程神经网络学习算法

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构。粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能。两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度。     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

粒子群优化BP网络及其应用

提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点,最终得到BP网络的最佳参数值.利用优化后的BP网络控制仿生机器马的运动状态,仿真结果表明该算法能快速、准确地达到最佳控制效果.     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

粒子群优化神经网络在木材干燥动态建模中的应用

木材干燥是一个复杂的非线性系统,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性,很难建立一个理想的符合木材干燥过程的数学模型.提出了利用粒子群算法的全局寻优能力优化动态递归网络连接权值系数的方法,对木材干燥动态建模.仿真结果表明:粒子群优化BP算法建立木材干燥动态模型提高了期望误差精度和收敛速度,避免了BP算法陷入局部极小值,具有较好的预测精度.     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.