开关磁阻电动机的神经网络建模及算法研究

针对标准BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中,隐节点选取困难的问题,采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络,建立了训练收敛快,泛化能力强,网络规模小,便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型.经与样机实测数据对比,验证了该模型的准确性.该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动.     

一种改进的BP人工神经网络模型

针对人工神经网络 BP 模型在实际应用中会遇到一些问题。该文指出了 BP 神经网络模型结构和算法的一些不足,并针对 BP网络模型算法存在的局部极小问题、BP 网络学习速度较慢以及 BP 模型网络结构训练过度和降低网络归纳能力等问题提出了引入规则、选择激发函数和转换函数、采用隐含神经元以及改变网络拓扑结构等一些改进措施,对于提高 BP 模型在实际应用中的效果具有重要意义。通过实际应用,证明了改进后的算法是行之有效的。     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

一种基于进化BP神经网络的文本分类算法

提出并实现了一种结合BP神经网络和遗传算法的文本分类算法,根据遗传算法能够快速优化网络权重以及摆脱BP算法局部极点困扰的能力,提出一种改进的遗传算法确定网络拓扑结构和训练网络的方法.最后对设计的分类器进行了开放性测试,实验结果表明该分类器显著地提高了文本分类的查全率和查准率.     

基于配线法的BP神经网络求解Theis模型

利用非稳定流抽水试验资料确定含水层水文地质参数的配线法在具体应用中存在较大的随意性,用一种改进的反向传播(BP)神经网络方法来进行承压完整井非稳定地下水运动Theis公式中的水文地质参数识别,在一定程度上解决了现有的BP神经网络方法求解含水层参数中存在训练区间选择、网络拓扑结构复杂、网络泛化性能较低和过度拟合等问题.实例计算结果表明,提出的基于配线法的BP神经网络是求解水文地质参数的一种高效方法,对其他水文地质问题求解具有推广应用价值.     

基于GA-BP神经网络的隧道初期支护钢拱架内力预测

针对误差反向传播(BP)神经网络易陷入局部极小值的问题,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,先以遗传算法全局最优的特性对初始化的BP网络的权重和阈值进行优化,再将优化的权重和阈值作为初值带入BP网络训练得到最优解.运用此改进的BP神经网络对竹盖山隧道初期支护钢拱架内力进行预测,取得了良好的效果,精度高、收敛快,为指导和控制工程施工提供了有效的依据.     

基于蚁群神经网络船舶发电机故障诊断

BP神经网络在船舶发电机故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢、且容易陷入局部极小等问题,给故障诊断带来不便.为此,采用蚁群优化算法代替反向传播算法训练神经网络的权值和阈值.以船舶发电机中的同步发电机为例,利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较,结果表明蚁群神经网络具有较好的训练性能、收敛速度、诊断精度和良好的故障识别率,应用于船舶发电机的故障诊断中,具有较好的应用前景.     

基于BP-AGA的非线性组合预测方法研究

运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型，在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数，把AGA的优化结果作为BP算法的初始值，再用BP算法训练网络，如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度，同时改善局部最小问题。最后给出实例研究，结果表明，该方法能明显提高预测精度。     

基于遗传神经网络的混合气体识别研究

针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7 %降为12.1 %,平均误差从5.4 %降为3.5 %,识别效果得到了提高.     

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     

基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网络

为克服常规网络收敛速度慢、无法结合专家知识等缺点,引入补偿模糊神经元,结合模糊系统强大的知识表达能力和神经网络优秀的自学习能力,并利用自适应学习速率法动态地改变学习率.提出了一种新型的基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网络,并将其应用到实际例子中.结果证明,它不仅能在线适当调整参数,还能动态地优化相应的模糊推理,加快训练速度.     

利用信息交互最优权重改进神经网络的方法

由于卷积神经网络中多层感知器使用梯度下降算法进行训练,存在收敛速度慢和易于陷入局部极小的问题。针对此问题,提出一种利用信息交互计算最优初始化权重的方法改善网络结构,该方法可有效减少训练时间并可避免陷入局部极小。利用数学理论推导出ＲeLU 函数最优初始化权值的公式,利用该方法改进2-channel网络结构,直接代入数据可求出最优初始权值。通过3 个数据集的多次训练和测试,灰度图像的平均匹配准确率提升了1． 0%左右,FPＲ95 平均值也由5． 23 降至4． 65,初始化权重的设置可避免神经元进入硬饱和区,同时网络还具有效果稳定、收敛速度快的优点。     

基于Chebyshev神经网络的衍生算法

根据辨识对象,神经网络的输入层和输出层神经元的个数易于确定,而隐层数和隐层神经元个数难以确定.借助于生物的生长发育知识,在正交基函数神经网络的基础上提出衍生算法,该算法的基本思想是先选取较少个数的隐层神经元作为初始发育细胞,训练K次后,如果目标函数J不再变化且大于给定的ε,则网络自动衍生,以上过程反复进行,直至J小于等于ε,则停止衍生和训练.仿真实验表明,该算法在训练过程中改善了收敛速度,并自动调整网络的拓扑结构,解决了隐含神经元个数难以确定的问题且具有优良的逼进任意非线性特性的能力.图2,表2,参7.     

一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法

针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和Levenberg Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法（GALM算法）. 该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．     

基于遗传算法的进化神经网络

提出了一种基于遗传算法的前馈神经网络的自动化设计方法 (genetic m ultilayer neural network,GMNN ) ,用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用模拟退火算法、 BP算法和小生境技术来加快算法的收敛速度 ,改善解的性能。初步实验结果表明 ,该方法的收敛速度较快 ,由此得到的神经网络的泛化能力也较好 ,能够达到根据训练样本自动优化设计多层前馈式神经网络的目的。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于BP神经网络的并行算法

对强激光与等离子体相互作用三维数值模拟程序LARED_P数据输出进行分析,针对大规模数据模拟数据的特点,提出了基于BP神经网络的并行算法,即在各个搜索子空间内对训练集合中的学习样本进行并行训练。实例表明:不仅可避免陷入局部极小点,提高网络训练速度,而且仿真效果较好。