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.     

BP网络激励函数的研究

研究BP算法中激励函数f对收敛速度的影响 ,并将其用于传感器静态误差的综合修正 ,实验证明取得了较好的效果 ,得出了陡峭函数收敛快的结论     

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。     

基于学习率与惯性因子动态联合优化的快速BP处法

基于目标函数对学习惯性因子的偏导信息,提出了分别采用线性展开、二项式展开和共轭梯度的３种学习率与惯性因子联合动态优化的快速ＢＰ算法,仿真结果显示,与原ＢＰ算法相比,３种算法均可使网络络训练速度显著加快。     

浅议BP网络的优缺点及改进

当前，神经网络的研究是一个热点，尤其是BP网络以其独有的特点在各行各业得到广泛的应用。但BP网络也不是非常完美的，考了更好的理解应用神经网络进行问题求解，文章对它的优缺点展开讨论，并提出了几种改进算法。     

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.     

对小波网络中BP算法的实验改进与研究

多层前馈神经网络可以任意精度逼近任何连续函数,作为一种非线性工具得到了广泛的应用。其中,BP(Back-Propagation)神经网络即反向传播神经网络在非线性系统辨识建模、预测、控制、优化和决策中的应用最为成功。     

BP算法的改进

针对多层神经网络中由于隐含层神经元饱和而引起的局部极小值问题,提出一种改进的BP算法.每一种训练模式在隐含层的神经元都采用各自的传递函数,该改进算法的思想是当网络输出没有取得期望的结果时,修改传递函数以防止隐含层神经元饱和,这种改进的算法既不用改变网络的拓扑结构,也不会消耗更多的计算时间.     

基于多层BP网络算法的新研究

本文对多层BP网络进行了分析并对BP算法进行了数学描述,以两层神经网络为例来叙述了BP网络的训练步骤,探讨了BP算法的缺陷,由于BP算法本身固有的缺陷,所以要改进BP算法需要避免局部极小点的产生。     

基于BP网络算法的分析与研究

BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一．本文针对BP算法做了深入的数学描述,提出了传统的算法存在收敛速度慢和灵敏度低方面的缺陷,在试验的基础上,对传统BP算法的代价函数和激励函数同时改进,并引入加法性灵敏度参数,用于改善传统BP算法中存在的不足．     

一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究

针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于PSO的BP网络在3D动漫造型评价中的应用

针对标准BP神经网络易陷入局部极小值的问题,本文结合全局随机搜索最优解的粒子群优化算法,建立了一种3D动漫造型评价模型,并将其应用到3D动漫造型的生成过程。该模型充分利用粒子群算法的全局寻优特性,优化BP网络的权值和阈值,使网络的均方误差小于或等于目标设定值。实验结果表明,本文方法在保证BP网络能收敛到全局最优解的前提下,加快了BP网络的收敛速度和收敛精度,并在3D动漫造型的进化中具有较好的评价性能,提高了造型的生成质量。     

基于BP神经网络模型的高等教育学费研究

高等教育学费是当前的一个热点问题。以部分高校的相关数据作为样本,建立基于BP算法的神经网络模型。首先对样本数据进归一化处理,然后利用matlab进行模型的运算与分析,确定了高等教育学费的四个主要影响因素对学费影响程度的大小,从而得到了一个较为精确的高等教育收费数学模型。     

BP神经网络在路径规划中的应用

神经网络由于其具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力的优点，因此将它应用于机器人路径规划中，但是BP网络极容易陷入局部极小值，应用加权策略解决了此问题．仿真结果表明，BP神经网络应用于移动机器人路径规划具有正确性、高效性、实用性和智能性等优势．     

延迟BP算法在洪水预报中的应用

针对现有洪水预报神经网络结构难以确定的问题，应用一种在训练中包含有延迟功能的BP算法，建立了延迟神经网络。实验研究表明，该算法在盘石头水库的应用中取得了令人满意的结果。     

BP网络非线性系数取值研究及其在岩土工程中的应用

针对非线性系数对网络性能的影响进行了仿真试验研究，总结了该系数的合理取值范围及其规律，提高了BP网络在具体工程中的实用性。通过在岩土工程中的实践证明，按照本文给出的规律对非线性系数进行取值，能够明显地提高网络的收敛速度及收敛精度。     

BP遗传算法在结构形状优化设计中的应用

利用遗传算法(GA)对桁架结构分别进行杆件截面和节点坐标的优化设计,利用BP网络的高度非线性映射能力来得到遗传算法的适应度函数值,替代优化中重复采用有限元分析的方法,降低计算花费时间,提高了算法收敛速度.通过25杆输电塔架算例的优化设计,验证了此方法的实际应用是可行的.     

提高多目标输出神经网络模型泛化能力和预测精度的方法

为提高BP网络模型的泛化能力和学习精度,从神经网络的结构、参数设计,以及基本训练算法的选定等方面进行研究,给出了程序设计过程,提出了有效的解决方法。     

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.