基于遗传算法的神经网络学习算法研究

为了克服神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人的经验的缺点,提出了一种改进的基于遗传算法的BP神经网络学习算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,首先利用遗传算法对神经网络结构、初始连接权和阈值以及学习率和动量因子进行全面进化设计,在解空间中定位出较好的搜索空间,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优。通过利用该算法对XOR问题求解,证明了该算法的有效性,其收敛速度和精度均优于基本BP算法和附加动量项的BP算法。     

基于蚁群神经网络的设备故障诊断

BP算法在神经网络中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,而蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点.将蚁群算法和神经网络结合起来,应用于设备故障专家系统的知识荻取和诊断推理中,可以提高运算效率,具有很好的应用前景.利用该方法,对测得的样本数据进行实验分析,证明此系统具有推理效率及准确性较高的特点.     

基于随机遗传算法优化BP神经网络的工业机器人整机性能评估模型

为了实现各种场合下机器人的高精高可靠应用,需要准确评估机器人整机性能.然而,工业机器人整机性能评估指标及其影响因子多、影响关系耦合性强、运行环境及工况条件多变,极大地限制了实验研究法的执行性及准确性.为此,本文提出一种基于随机遗传算法优化BP神经网络(BPNN)的工业机器人整机性能评估模型.首先,分析确定模型的输入参数...     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

基于BP神经网络的野战给水装备性能评估模型

为了评估野战给水装备的性能,方便部队选购最佳的净水器材,在前人研究的基础上,结合战场需求和当前水质净化技术研究的成果,提出了野战给水装备的指标体系,并利用BP(back-propagation)神经网络对野战给水装备的性能进行了建模,给出了一种新的算法。算例通过对5种野战给水装备的评价结果与专家们的评价结果相比较的方法,验证了模型的可靠性和可行性。得出了该模型能够作为“计算机评价专家”来代替人的评价的结论。可以将此模型应用到部队选购给水装备的实际工作中,方便采购人员对野战给水装备的性能进行横向比较,选出综合性能最高的装备。     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于BP神经网络的轴承套圈磨削误差的预报

提出一种基于BP(反向传播)神经网络磨削误差的预报方法,针对轴承套圈磨削误差序列的非线性特点,使用BP神经网络对其进行建模预测,为磨削自动线的监控调整提供准确的预报值,从而可有效地修正磨削过程中温度、变形及其他复杂因素对工件加工精度的影响,提高加工精度,降低轴承套圈磨削的尺寸分散度。     

基于神经网络技术的泵站机组性能预测

性能曲线是反映泵变工况运行情况的一类曲线，通常该曲线均是通过实验或是以已有数据为基础的性能换算而获得，但前者费用昂贵，后者准确性差．为此，通过对BP人工神经网络模型的分析和研究，提出了利用BP神经网络技术进行泵站机组泵的性能预测的新方法，并以16CJ80型全调节轴流泵为例，进行了泵的性能预测，经济、可靠地获得了泵的性能曲线．简述了该BP神经网络所存在的缺陷及其改进的有效手段．这一技术的成功应用提高了泵站机组的可靠性、运行质量，同时也推动了神经网络等新技术、新手段在流体动力工程领域中的应用．     

基于多元统计—神经网络的教学质量评估模型

给出了基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,先采用相关分析、主成分分析对其影响因子作评价和预处理分析,然后以BP神经网络模型作预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,既克服了在评估过程中的主观因素,又得到了满意的评估结果,具有广泛的适用性.     

基于BP神经网络的高校毕业生专业对口性评估

BP神经网络是目前应用最为广泛的网络模型，本身具有良好的学习性能和预测功能。本文将BP神经网络引入对高校各专业毕业生在校所学专业和毕业后从事职业的对口性所进行的评估中，以提高各高校教育资源的使用效能，同时有助于各学生重新审视其所学专业。     

基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法

针对传统姿态识别算法识别精度不高,通用性不强,易受环境因素的影响,且需要对检测图像进行复杂的图像预处理操作的问题。基于卷积神经网络的特征提取能力和识别分类能力,提出一种基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法,所提算法去除了传统复杂的预处理操作,通过提取轴承盖4个面的特征,对轴承盖4个面进行识别。实验结果表明：所提算法不仅可以正确识别发动机主轴承盖的4个面,而且平均识别精度为100%,平均识别时间为3.80 s,具有识别精度高,识别时间短,抗干扰能力强的特点。     

基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。     

基于BP神经网络模型的大众健美操成绩非线性相关分析

确定了分项评价指标及其标准,具体包括以下9个指标:准确性、整齐性、弹性、协调性、稳定性、控制力、健康性、统一性和和谐性.建立了包含输入层,隐含层和输出层的三层BP人工神经网络模型.结果表明,该模型能够很好地反映9个分项指标的成绩与总体成绩之间的非线性关系.各个样本的预测值与真实值十分接近,相对误差在5%上下波动,网络训练成功.表明BP网络经有效训练后应用于竞技健美操成绩评价具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

基于优化BP神经网络算法的网络质量评价

针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.