训练前向神经网络的全局优化新算法及其应用

把填充函数法与BP算法相结合，提出一种训练前向神经网络的混合型全局优化新算法。该算法首先由BP算法得到一个局部极小点，然后利用充函数使BP算法跳出局部最优，得到一个更低的极小点。重复此过程最终求得全局最优解。最后给出一个应用实例。     

前向神经网络泛化问题研究

针对前向神经网络泛化问题,从函数论的角度分析了影响前向神经网络泛化性能的因素。为了提高网络的泛化性能,从理论上分析指出,在网络学习过程中通过增加隐含层神经元来降低网络最大固有误差和最大样本误差的同时,要求确保网络泛化定义域尽可能接近网络输入定义域,否则将有可能降低网络的泛化性能。通过数值试验验证了上述结论。     

基于前向神经网络最佳派梯智能控制

通过对安装在大楼内的多台电梯进行智能调度,可有效节约能源、提高电梯的使用效率、缩短乘客等候时间。按照以人为本的原则,基于前向神经网络控制方法,根据群控电梯的主要性能指标构造评价函数;通过比较每部电梯评价函数值的大小,实现最佳派梯控制。仿真运行结果表明了本方法的可行性。与常用的模糊控制方法相比,该方法可使候梯时间缩短,电梯起停次数减少,能源损耗降低,实际应用效果良好。     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性     

前向神经网络学习速率的自适应算法

学习速率是控制神经网络学习过程的一个重要参数,影响神经网络的稳定性和快速性。提出了一种能够满足实时性要求的神经网络学习速率的自适应算法,并证明了在该学习速率下,神经网络的学习过程是Lyapunov意义稳定的。该方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误差的影响,从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。通过对神经网络在线逼近一个非线性对象的过程进行仿真,结果证明了该方法的有效性。     

前向神经网络学习速率的白适应算法

学习速率是控制神经网络学习过程的一个重要参数，影响神经网络的稳定性和快速性．提出了一种能够满足实时性要求的神经网络学习速率的自适应算法，并证明了在该学习速率下，神经网络的学习过程是Lyapunov意义稳定的。试方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误盖的影响，从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。通过对神经网络在线逼近一个非线性对象的过程进行仿真，结果证明了该方法的有效性。     

一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型

提出了一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型.该模型根据免疫识别原理来构造神经网络检测器,通过训练将被检测对象的故障模式信息存储于分布的检测器中,检测器用于捕获被检测对象的异常模式特征,当检测器与特征样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况来发现故障,并给出了相应的训练算法.通过滚动轴承损伤检测的仿真实验,表明该方法对由轴承损伤冲击造成的信号突变保持了较高的灵敏度和分辨率,对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

基于免疫聚类算法的离群数据挖掘

离群数据挖掘是数据挖掘研究的重要内容,在实际生活中获得广泛应用.论文结合了免疫算法全局搜索的优点和K-均值方法局部收敛速度快的特点,提出了一种基于免疫聚类算法的离群数据挖掘方法,有效地克服了传统聚类方法对初始化敏感、容易陷入局部最优等缺点,使聚类结果能够快速收敛到全局最优,有效地检测离群数据.实验结果表明,该方法实用有效的.     

基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法，同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明，改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度，同时具有无须事先确定RBF中心的优点，将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。     

基于免疫算法的自组织神经网络在效能评估中的应用

针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而克服了自组织神经网络分类效果受样本输入次序影响的弱点,且在很大概率上保证网络收敛到全局最优解。性能仿真结果说明该学习算法比自组织神经网络学习算法具有更好的分类准确性和泛化性能。将该模型应用雷达电子战装备的作战效能评估中,结果表明免疫自组织神经网络模型比自组织神经网络模型分类更合理。     

混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究

在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。     

改进免疫算法在预测过程神经网络中的应用

基于过程神经网络（procedure neural network, PNN）建立了具有高精确度的多步预测模型。针对PNN训练过程复杂的特点,提出了一种基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法(vector distance based immune algorithm, VD-IA)相结合的PNN训练方法。根据PNN在三角函数正交基展开形式下的数学模型,推导出适用于VD-IA的优化问题模型,采用一种自适应策略加快了VD IA的收敛速度。基于Mackey-Glass混沌序列检验了该方法的有效性,将该方法与BP训练方法、改进粒子群优化（improved particle swarm optimization, IPSO）算法进行了对比分析。仿真结果表明,基于VD-IA的PNN训练方法可以获得较优的结果,且获得泛化性能较好的PNN模型。     

Method of neural network modulation recognition based on clustering and Polak-Ribiere algorithm

To improve the recognition rate of signal modulation recognition methods based on the clustering algorithm under the low SNR, a modulation recognition method is proposed. The characteristic parameter of the signal is extracted by using a clustering algorithm, the neural network is trained by using the algorithm of variable gradient correction （Polak-Ribiere） so as to enhance the rate of convergence, improve the performance of recognition under the low SNR and realize modulation recognition of the signal based on the modulation system of the constellation diagram. Simulation results show that the recognition rate based on this algorithm is enhanced over 30% compared with the methods that adopt clustering algorithm or neural network based on the back propagation algorithm alone under the low SNR. The recognition rate can reach 90% when the SNR is 4 dB, and the method is easy to be achieved so that it has a broad application prospect in the modulating recognition.     

一种模糊神经网络控制系统研究

针对被控过程的非线性、时变性和复杂性,提出了一种模糊神经控制器与动态辨识器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制参数采用遗传算法全局离线优化对BP算法局部在线调整相结合的混合方法;该系统的辨识器采用变形Elman动态神经网络进行系统辨识。给出了该系统的结构、原理及工作流程,通过仿真实验证明该系统的可行性和有效性。     

基于自适应遗传算法和BP网络的物重监测模型

采用自适应遗传算法与误差反向传播算法(BP)相结合,建立一个通过图像监测物体重量的模型。先对图像进行特征提取,然后用遗传算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避免局部极小。作为实例,利用圆柱体、锥形体、梯形体等物体图像相关资料建立了数据库,将图像的特征因素作为样本对网络进行训练,并用训练好的网络预测未知物体重量。由实例表明,该方法在预测物体重量中是可行的,误差较小,为物体重量监测提供了一种新思路和新方法,可用于大型生产线上的物体重量在线监测和质量控制。     

一种基于免疫遗传算法的认知决策引擎

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,设计了一种基于免疫遗传算法的认知决策引擎。运用免疫遗传算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对一种多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,该认知无线电决策引擎在爬山能力、收敛精度和算法稳定度等方面要优于基于标准遗传算法和模拟退火遗传算法的决策引擎。     

Registration algorithm for sensor alignment based on stochastic fuzzy neural network

1.INTRODUCTION 1.1　SensorSurveillanceSystem Surveillancesystemisusedinmanycivilianandmili taryapplicationssystems.Sub surveillancesystem contains:air trafficcontrolsystem,airdefencesys temandnavigationdecisionandcontrolsystem,etc. Inordertoperfectlydescribe“themovementofthe target”,thesystemneedtoobtainthetrackofthe target.Thedatafusionofthetargetandtheprocess buildingtheirtracksarecalledasmultipletargettrac ing.Themainfunctionofthetargetandtheprocess buildingtheirtracksarecalledas…     

Fuzzy neural network image filter based on GA

A new nonlinear image filter using fuzzy neural network based on genetic algorithm is proposed. The learning of network parameters is performed by genetic algorithm with the efficient binary encoding scheme. In the following, fuzzy reasoning embedded in the network aims at restoring noisy pixels without degrading the quality of fine details. It is shown by experiments that the filter is very effective in removing impulse noise and significantly outperforms conventional filters.     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.