BP网络算法及适用性

介绍了目前应用最广泛的人工神经网络之一——BP网络.在BP网络算法方面给出了影响BP网络精度的几个因素并进行了改进.给出了BP网络的适用范围,并把BP网络同其它数学方法加以比较,并举了几个例子加以说明.结果表明,BP网络在模式识别、数据处理方面应用较其它数学方法效果要好,精度要高,容错性更好.     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

边坡弹性模量反分析的模拟退火BP网络方法

通过模拟退火算法,对BP网络进行优化并编写了模拟退火BP网络程序,应用该程序对三峡永久船闸高边坡岩体弹性模量进行了位移反分析.结果表明,根据模拟退火BP网络反分析得到的弹性模量计算出的位移值和监测位移值差别较小.因此,模拟退火BP网络方法可以用于边坡岩体力学参数的反分析.     

一种基于BP网络的改进

BP神经网络存在其固有的缺陷:收敛速度慢、易陷入局部极小、网络结构难以确定等.本文针对BP网络学习速度慢的缺点.用熵函数作为误差函数来对BP算法进行改进,提高了收敛速度和稳定性.通过对标准BP网络和相对熵方法在不同学习速率上收敛速度的比较实验证明,相对熵BP网络在收敛速度和稳定性方面有着明显的优越性.     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.     

用粒子群算法优化BP神经网络进行函数拟合

由于BP网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极值,为了提高BP网络预测的准确性,本文提出了用粒子群(PSO)算法来优化BP网络,并进行非线性函数拟合.用PSO迭代算法找到最佳的网络权值和阈值,再以网络的正向传播的最小误差作为目标函数指导PSO的优化.将该算法与标准BP算法进行matlab仿真比较.实验结果表明,优化后的网络拟合误差小,效果更好.     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.     

量子进化算法在BP网络模型优化中的应用

BP网络的研究多年来主要集中于网络的结构与参数优化上,却忽略了对训练过的BP网络模型本身的优化.针对上述问题,提出了一种解决BP网络模型优化的量子进化算法.通过裙座锻造结构参数优化设计实例,表明量子进化算法较好地实现了BP网络模型的优化设计,可有效解决实际工程的优化问题.     

改进型 BP 神经网络自适应均衡器设计

针对传统的基于 BP 神经网络的自适应均衡器存在的缺陷,提出了一种改进的 BP 神经网络自适应均衡器的 FPGA 设计方法.从互连结构、训练法则及收敛算法等几个方面对 BP 网络进行改进,通过加入协调器提高 BP 网络收敛速度和容错性能,并根据 BP 网络的并行性能得到分块结构模型,同时采用流水线技术使计算速度明显提高.通过软件仿真,验证了这种结构简单、收敛速度较快的 BP 网络的有效性和可行性,并在ModelSim 工具上完成了自适应均衡器的仿真验证     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

基于小波包分析与BP神经网络的氧化铝熟料检测

利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究.通过采集回转窑中氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型.利用MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测中具有可行性,而且具备一定的准确率.     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果     

基于压力信号的小波神经网络往复泵故障诊断

为有效提取往复泵工作时非平稳时变信号中的故障特征和将故障特征准确分类,提出以泵缸内的压力作为系统特征信号来提取故障特征向量的方法.将小波包分解的"频率-能量-故障识别"模式诊断方法引入泵阀工作状态监测中,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.试验确定了网络的初始值,即选择学习率初始值为1.5、惯性因子为0.6、网络结构为3层的BP网络,其中隐含层的节点数为19个,即网络的结构是8-19-3.结果表明,该法降低了对原始信号处理的难度,且各阀箱内的压力之间无相互影响.该技术已应用于某船载系统的往复泵实时故障诊断中,实验验证了其有效性.     

基于粗糙集理论和BP神经网络的文本自动分类方法研究

结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理，提出了一种混合算法. 首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器，把冗余的属性从决策表中删去，然后运用神经网络进行分类. 这样可以大大降低向量维数，克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点. 试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显的提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本.     

基于粒子群-蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

基于电子鼻技术的黄山毛峰茶品质检测方法

为了更加客观地评价黄山毛峰茶的品质,提出了一种利用电子鼻技术对黄山毛峰茶品质检测的方法。选择4种不同品质等级的茶叶,首先根据传感器响应选择特征变量,然后以这些特征变量作为BP神经网络的输入,建立茶叶品质等级的3层网络预测模型。实验结果表明,本文建立的模型对于训练样本识别准确率为100%,对测试样本识别准确率为89.3%,表明应用电子鼻技术检测黄山毛峰茶品质具有可行性。     

基于相似性最优模块神经网络的股票预测

该文提出一种最优模块化神经网络的模型.BP网络存在学习后面的样本而"遗忘"前面的样本,以及训练速度很慢的问题,但具有泛化能力强的优点,同时网络的结构不会随数据增加而变的庞大.而RBF网络随着输入维数增加其隐藏层的神经元个数呈指数增加,并且其泛化能力不强,但RBF网络具有训练速度比较快,逼近效果好等优点.于是提出最优模块化神经网络的模型,综合BP和RBF网络的优点.使学习样本能力,运算速度,网络规模得到改善.该模型适合于较多的样本训练.