改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重要课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重点课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

改进的 BP 算法及其应用研究

ＢＰ网络广泛应用于函数逼近、模式识别和系统辨识,但ＢＰ算法收敛速度很慢。为此提出了ＢＰ算法的一种新的改进方式,即在误差反向传播时,不仅改变网络的联接权值,也改变神经元模型参数。详细推导了改进ＢＰ算法的迭代公式。仿真研究表明,与传统ＢＰ算法相比,该算法具有收敛速度快,函数逼近精度高的优点。     

人工神经网络的改进训练学习算法BPGA

作者通过引进神经元增益参数和记忆上一次网络状态改变量的冲量参数，设计了ＢＰＧＡ算法，对标准的ＢＰ算法进行了改进，提高了网络的学习速度和收敛性，并与标准的ＢＰ算法进行了比较。     

前向网络的两种混合学习策略

针对前向网络反向传播算法（ＢＰ）训练缓慢和易于陷入局部极小的缺点以及反向运算的复杂性,利用ＢＰ算法监督学习特点、模拟退火（ＳＡ）算法在局部极小处的概率突跳特性和遗传算法（ＧＡ）的并行化群体搜索的特点,有效结合ＢＰ和ＳＡ算法以及ＧＡ和ＳＡ算法,提出了前向网络的两种混合学习策略即ＢＰ＆ＳＡ混合策略和ＧＡ＆ＳＡ混合策略。以异或问题为例,通过计算机仿真对混合策略与ＢＰ、改进ＢＰ算法的比较表明混合学习策略较大程度改进了前向网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上避免了反向运算的复杂性,是前向神经网络学习的有效算法。     

基于遗传算法的最优模糊控制器设计

模糊控制规则集是模糊控制系统的核心部分,对控制的快速性和精度有很大影响,采用改进的ＧＡ算法优化ＢＰ网络,加快了ＢＰ网络的收敛速度,也避免了ＢＰ网络易于陷于局部极小的麻烦。用优化的ＢＰ网络生成规则集,经过优化的ＢＰ网络隐层神经元数减少,即优化了规则库,从而提高系统的精度,降低了对ＢＰ网络系统误差的精度要求。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

BP网络的最大误差学习算法*

综合了标准ＢＰ算法与“批处理”ＢＰ算法的各自特点,提出了一种新的ＢＰ网络的学习算法,该算法既具有“批处理”ＢＰ算法收敛时迭代次数少的优点,又能克服“批处理”算法对大样本集进行学习时每次计算量较大且收敛时间长的缺点,该算法具有“批处理”算法同阶的迭代次数,但每次迭代所需计算工作量大约是“批处理”算法的样本几分之一。     

BP网络的BP-G-S学习算法

为了解决ＢＰ网络在学习过程中存在收敛慢的缺点,文中将ＧａｕｓｓＳｅｉｄｅｌ 迭代法的基本思想与ＢＰ算法结合,将每一个最新修正的权值反映到下一个权值的修正中,提出了一种新的ＢＰＧＳ学习算法来加速ＢＰ网络的收敛。文章最后的计算机仿真说明ＢＰＧＳ总体上可以减少学习的时间,尤其当误差值逼近最小点时效果明显。     

一种局部回归神经网络的快速算法

针对目前局部回归神经网络动态ＢＰ算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法、该算法是将信号流图引入动态ＢＰ算法,较好地解决了求导数的复杂性,同时采用ＢＦＧＳ算法另快了网络的收敛速度仿真结果表明了本算法的有效性。     

带量词的合一算法

Ｒｏｂｉｎｓｏｎ于 １９６５年提出了归结原理，其主要工作是 Ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ算法。这个算法只能处理不带量词的子句公式，它不能用来发现定理的自然演绎证明。本文的算法能处理量词，它能用在基于自然演绎的定理证明系统上。文中给出合一定理的证明，基于此算法的自动自然演绎系统已实现，用它证明了Ａｎｄｒｅｗｓ；Ｂｌｅｄｓｏｅ和Ｐｅｌｌｏｔｉｅｒ挑战性问题。     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

间接光滑逼近

改进了链接超平面模型,并在找链接算法的基础上给出了一个处处光滑的间接光滑逼近算法,该算法在保持找链接算法简洁这一优势的同时,给出了处处光滑的逼近结果,且这一算法可以用于任意维空间。     

基于强化学习的三维游戏控制算法

基于强化学习,设计了一个面向三维第一人称射击游戏(DOOM)的智能体,该智能体可在游戏环境下移动、射击敌人、收集物品等.本文算法结合深度学习的目标识别算法Faster RCNN与Deep Q-Networks(DQN)算法,可将DQN算法的搜索空间大大减小,从而极大提升本文算法的训练效率.在虚拟游戏平台(ViZDoom)的两个场景下(Defend_the_center和Health_gathering)进行实验,将本文算法与最新的三维射击游戏智能体算法进行比较,结果表明本文算法可以用更少的迭代次数实现更优的训练结果.     

二阶PVT算法

文章在PVT算法中利用负曲率方向,替代了牛顿方向,弥补了Hesse阵不是半正定时牛顿方向不存在的缺点。通过二阶步长准则确定步长因子的策略来求解并行步中的子间题,得到了一个修正的PVT算法。该算法构造的点列收敛到的点,满足极小点的二阶必要条件,故称为二阶PVT算法。     

激光光斑定位的多圆拟合算法的研究

介绍了用于提取激光光斑参数的曲面拟舍和圆拟合算法，在圆拟合算法的基础上提出了新的多圆拟合算法，在不同的噪声水平下比较了曲面拟合算法和多圆拟合算法所能够达到的精度。研究结果表明，多圆拟合算法具有更好的抗噪声性能，除了可以检测光斑中心外，多圆拟合算法还可以检测其半径达到亚像素级的光斑，所以能够广泛地应用在光学测量系统之中。     

球面上Poisson方程的两子域加性Schwarz算法

研究求解球面上的Poisson方程的加性Schwarz算法。对于两子域加性Schwarz算法,通过选取最优参数得到子域内边界上的优化传输条件,由此得到的最优加性算法可大大加快收敛的速度;而且,算法具有有限步收敛性。     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

一种非均匀动态子带划分OFDM自适应调制算法

针对采用固定子带划分算法系统误码率较高,均匀动态子带划分算法需要多次迭代、算法复杂度较高的缺点,提出一种非均匀动态子带划分OFDM自适应调制算法。算法根据信道的频响关系,无需迭代即可完成动态的子带划分。采用随机选取方案定义子带等效信噪比和优先利用等效信噪比最大子带的比特调整方式,能有效减小比特调整的迭代次数,算法复杂度低。仿真结果表明,系统达到目标误比特率10-3时,该算法相比SBLA算法和4QAM调制方式分别能获得2dB,2.6dB信噪比增益。