一种BP神经网络学习率的改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法。通过判断网络误差变化的趋势来决定动态学习率的调整方向,尤其网络误差处于下降状态时,不需调整。该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。最后,对两种算法的仿真比较证明了优化算法的有效性。     

BP神经网络学习率参数改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,本文提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

BP神经网络学习率的优化方法

本文针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

BP神经网络学习率参数改进方法

针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,本文提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

BP神经网络学习率的优化方法

本文针对动态BP神经网络学习率优化方法收敛速度慢而且对误差曲面变化不敏感等不利因素,提出了一种改进的BP神经网络学习率的优化算法,该策略使网络对误差曲面变化敏感且收敛速度快。     

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.     

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.     

一种改进的可变学习速率的BP神经网络算法

针对可变学习速率反向传播算法(VLBP)对误差曲面变化不敏感而且收敛慢等不利因素,提出一种改进的可变学习速率反向传播算法(IVLBP),通过引入均方误差增加量和减小量两个阈值参数,使得学习算法对误差曲面变化敏感且收敛速度快.最后,通过对VLBP和IVLBP算法的仿真比较证明了IVLBP算法的有效性.     

基于BP网络的一种改进算法及仿真

针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法,即自适应调整学习率和下降梯度。仿真结果表明,该方法大大地提高了收敛速度,而且算法简单、易行。     

基于BP网络的一种改进算法及仿真

针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法,即自适应调整学习率和下降梯度.仿真结果表明,该方法大大地提高了收敛速度,而且算法简单、易行.     

加速BP网络在单桩沉降预估中的动态适应

提出一种学习率自适应加速算法,即采用动态的网络学习率代替在整个学习过程中根据经验选取的传统的学习率,使ＢＰ神经网络的收敛速度得到显著的提高。应用这种神经网络,对单桩沉降预估过程以及信息扩散原理所取得的样本－教师模式匹配,可进行动态的学习。数值模拟表明,加速的学习算法使这种神经网络对问题的解具有动态适应性。     

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.     

基于小波神经网络的邮件分类算法研究

小波神经网络模型是将小波理论和神经网络结合起来的一种模型.通过对邮件分类问题的分析,采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替传统的神经元激励函数的小波神经网络的方法,建立了相应的邮件分类的小波神经网络模型.该模型克服了传统BP神经网络参数不足、隐含层单元数目难以确定、收敛速度较慢等缺点.应用结果表明,该算法在邮件分类中能有效减少平均绝对误差,提高查准率,为邮件分类算法研究提供了一种新的方法.     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

BP小波神经网络在大断面隧道变形预测中的应用

将BP算法引入小波神经网络,自适应地调整小波系数和网络权重,同时利用自适应算法调节BP算法的学习率,提高收敛效率.以4车道隧道——前欧隧道的监测数据为基础,建立BP小波神经网络变形预测模型.预测结果表明:BP小波神经网络对地质条件相似,施工及初期支护方法相同的隧道断面变形进行预测,其预测结果满足工程精度要求,能较准确地...     

利用BP网络技术进行油井流入动态分析方法研究

论述了应用人工神经网络技术进行油井流入动态分析的方法 :将油井视为一个黑箱非线性动态系统 ,不需要建立描述油井动态的复杂数学模型 ,只要对其动态系统的输入 /输出进行网络训练 ,即可建立相应的人工神经网络预测模型 ,并用此进行油井流入动态预测及分析 ,绘制出精确的 IPR曲线 .依据 BP网络和实际应用的特点 ,提出了滚动预测技术 ,并对该技术进行了实例分析 ,取得了较好的效果 .     

遗传算法结合改进前向神经网络进行叶轮设计

为加速遗传算法的进化过程和缩短其进化周期，探讨了将遗传算法融合神经网络进行离心叶轮形状优化设计的方法，即应用神经网格替代有限元法来完成结构优化设计中的静应力分析任务．同时，提出一种改进的前向反馈神经网络(BP算法)，在训练过程中，学习率和动量项依据输出的均方差自适应调整，来加快网络训练速度和改善收敛性．采用混合神经网络的遗传算法对某离心压缩机叶轮进行优化设计，结果表明优化设计时间可缩短至单纯采用遗传算法的几十分之一，同时也验证了该方法的有效性和可行的。     

基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法

针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题, 提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法. 采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化, 并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象, 以加快收敛速度. 实验结果表明, 该算法有效缓解了振荡现象, 加快了算法的收敛速度.     

基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法

针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题, 提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法. 采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化, 并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象, 以加快收敛速度. 实验结果表明, 该算法有效缓解了振荡现象, 加快了算法的收敛速度.