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一种基于频域分析的小波神经网络收敛算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高精度神经网络在线学习过程中,当神经网络所用的神经元和采样数据非常多,传统的梯度下降法很难保证得到的神经网络具有良好的推广能力的问题。根据小波理论提出一种基于频域分析的在线学习算法,并通过仿真试验对这种新的算法进行验证。理论和试验都表明它不但能够保证神经网络在线辨识过程中具有良好的推广能力,而且加快了神经网络的收敛速度。 相似文献
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一种基于遗传算法的新型神经网络设计 总被引:4,自引:0,他引:4
神经网络的设计主要集中在网络权值的选取和神经网络结构的确定两个方面 ,与遗传算法结合是目前研究发展的趋势 .本文与一般的基于遗传算法的神经网络设计相比 ,提出一个新型算子—— BP算子 ,并对神经网络的权值和结构同时优化 .仿真结果表明该算法结果比较理想 . 相似文献
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基于BP神经网络与小波的控制研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识以及利用BP神经网络与小波对被控对象进行控制,通过某电厂过热器汽温为对象仿真验证此方法比一般BP神经网络效果好 相似文献
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一种基于神经网络和遗传算法的拟人智能控制方法 总被引:9,自引:3,他引:6
提出一种基于Hopfield神经网络(HNN)和遗传算法(GA)混合策略的拟人智能控制方法。首先利用拟人智能控制得到定性控制律(线性或非线性),然后利用GA和HNN的混合优化策略实现定性控制律的定量化——首先,基于网格法产生GA的初始种群;然后,基于实数编码并采用最优个体保留策略、2/4择优选择以及引入控制经验的改进GA进行全局优化;最后,为了克服GA的后期收敛速度慢和局部优化能力缺乏,利用HNN的快速优化能力进行末段搜索,最终产生全局最优解。将该方法用于二级倒立摆系统的控制,仿真和试验结果均表明该方法有效。 相似文献
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基于嵌入混沌序列的遗传算法 总被引:21,自引:1,他引:20
将混沌序列引入遗传算法中,获得了一种新的算法.该算法有效地克服了标准遗传算法中的“早熟”现象,并具有更快的收敛速度.计算机模拟验证了上述特征.同时还将改进了的算法用于多重小波神经网的训练. 相似文献
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用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它的神经网络模型. 相似文献
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一种小波神经网络结构及其学习算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 ,函数逼近更精确 相似文献
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混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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基于遗传神经网络的自整定PID控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成。第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数,作为PID控制器参数的初值,第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能,第三部分是传统的PID控制器,直接对被控对象闭环控制。计算机仿真结果表明,这种控制算法鲁棒性强,响应速度快,可用于控制不同的对象和过程。 相似文献
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基于GA神经网络的个人信用评估 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重/阈值系数,并在探讨个人信用评估指标的基础上,针对模型实际应用问题提出了解决方案. 相似文献
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遗传算法在神经网络控制中的应用与实现 总被引:33,自引:2,他引:31
比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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改进GA神经网络在可持续发展水平研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的可持续发展水平的分级评价其评价体系中的权重一般由专家确定,带有主观性,评价结果缺乏公允.基于此,提出了一种改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了BP网络方法的缺陷.建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性. 相似文献
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本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法,对传统的BP算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统BP算法进行比较,该算法可以明显提高网络的收敛速度,说明它是一种实用的学习算法。 相似文献