多层神经网络的BP算法及其在机器人控制中的应用

用多层神经网络的反向传播学习算法,计算出权值和阈值函数的更新量;用这一算法对机器人的反向动态控制模型进行实验研究,最后给出了实验结果;探讨了出现误差时的解决方法．     

多层BP神经网络在钢铁材质裂纹检测中的应用

用设计好的电磁检测设备测得长螺栓的初始磁导率后,对所获得的模拟数据进行数字化处理得到磁导率特征值.设计了多层BP神经网络对钢铁材质长螺栓进行裂纹检测,实验数据表明,分类算法实现简单、分类准确,较容易应用在钢铁材质无损检测的实时系统中.     

多层神经网络BP算法的改进

多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题，但ＢＰ网络的学习过程是对一个高...     

多层神经网络的快速BP算法

首先分析了BP算法中的误差函数对收敛精度的影响,给出了综合考虑绝对误差和相对误差的相差函数,其次利用优化方法中的共轭梯度算法来计算学习过程中的误差下降方向,并根据尺度公式对该方向进行修正,从而得到快速BP算法。经过对实际算例的模拟,结果表明本文给出的快速BP算法是一种适用于多层神经网络的、性能优良的学习算法。     

造纸过程的多层BP前向神经网络PID控制

为了使造纸过程的输出(湿度和基重)最大限度地接近给定值,本文采用了基于多层前向网的PID控制,此控制由控制器网络NNC和辨识器网络NNI组成,采用BP算法进行PID参数的调整和被控对象的辨识,能较好地满足控制目的,并为造纸过程的控制提供另一种思路.     

人脸识别系统中的BP网分类方法

介绍了用于人脸模式自动识别系统中的ＢＰ网的基本原理和算法及步骤,提出了隐层神经元个数的物理意义和选取原理,讨论了Ｓｉｇｍｏｉｄ函数的改进形式和网络初始权植的设置原则。     

人工神经网络BP网的应用

目的研究ＢＰ网在人工神经网络领域中的应用及其特点,方法采用误差反向传播学习算法,对不同的声纳回波进行分类处理。结果 建立了３层ＢＰ网络结构的声纳信号处理系统,结论隐蔽层单元增加有益于正确分类率的提高,但连接权计算复杂度增加。     

BP网络在火成岩岩石分类中的应用

以火成岩的11中氧化物成份为变量，把BP网络算法应用到火成岩岩石分类中，给了算法的基本思想及实现框图。研究表明，该方法是可行的，编程、训练后，此网络对检验样本的辨别率达到97％以上。     

多层感知器神经网络在机械故障诊断中的应用

针对ＢＰ网络用于复杂机械故障诊断时学习收敛慢，易陷于局部极小点等不足，提出了改进－－较大误差相关修正法，并对各系数进行了研究，结果表明，改进算法拓宽了各系数的取值范围、使网络性能更加平稳，且缩短了训练时间，适用于解决多输出节点的复杂故障诊断问题。     

用于不平衡模式分类的BP算法的改进

ＢＰ网络用于模式分类时，若要求分类的模式集不平衡，则其学习的收敛速度极其缓慢，本提出了一种改进其收敛速度的算法。     

多层神经网络在手写体数字识别中的应用

手写体数字识别是模式识别中的研究课题之一，本文对多层神经网络用于手写体数字识别进行了探讨。文中所采用的特征输入神经网络方法，通过模拟实验，取得了良好的效果。     

BP神经网络在茶叶病害多分类识别中的应用研究

随着物联网技术的不断发展,农业逐渐走向网络信息化,而利用物联网技术对农作物进行病害识别已经成为当前的一大研究领域。为能科学、精准的识别农作物的病害,本研究利用计算机图像处理技术和BP神经网络算法,以茶叶病害为研究对象,运用图像分割法对病斑图像来进行分割,通过提取经过图像处理后的病害茶叶的形状特征并分类,再利用MATLAB实现BP神经网络模型进行分类检测,最终得到非常高的识别率。     

多层交换技术在园区网中的应用

对于传统园区网帧在整个广播域中传播导致网络充斥＂噪声＂容易形成广播风暴等问题,利用多层交换技术,采用多层网络设计结构,不但解决了该问题,并且利用端口交换技术提高网络交换速度。使得局域网中传统路由器低速、复杂所造成的网络瓶颈问题得以解决。     

改进的BP算法在多传感器数据融合中的应用

采用了基于小波神经网络的BP权值平衡改进算法,构造小波神经网络并训练以改变BP网络权值.根据多传感器特征级数据融合模型,并结合该权值平衡算法,使测量到的数据进行基于特征级的融合,并将该数据融合结果提供给决策级判断,从而得出理想的判定效果.仿真结果表明,该数据融合算法避免了BP权值平衡算法的缺点,不仅提高了学习的速度,而且具有更高的计算精度.     

改进的BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

提出了一种恒误差修正率控制的网络学习率和动量系数自适应调整方法，克服了网络训练收敛时间长和陷入局部最优的缺点；并根据大型汽轮发电机组振动故障的特点，建立了改进的BP网络故障诊断模型，对一实际汽轮机发电机组振动故障事例的诊断结果表明，该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度。     

一种用于模式分类的多层感知机模型和学习算法

将Kalman滤波算法与BP算法相结合，提出一种用于模式分类的多层感知机模型和学习算法，并对计算实例进行了计算机模拟实验．实验结果表明，这种算法适用于非线性模式分类，且具有较快的收敛速度.     

采用MCU多层神经网络模型设计探讨

介绍了多层神经网络模型及BP学习算法,并以解决XOR问题为例,系统讨论了采用MOTOROLA单片机MC68HC11A8的多层神经网络模型的硬件设计与程序流程,进一步讨论了硬件设计中量化误差、算法的非线性等对系统性能的影响,以及应采取的措施。     

多层神经网络的一种有效算法

提出了一种新的训练多层神经网络的适应性共轭梯度学习算法。理论分析和仿真结果证明，它在模式识别领域里是一种可行和有效的算法，而且其识别能力优于传统的BP算法，收敛速度也比BP算法快。     

BP神经网络在电子鼻分类识别多品牌白酒中的应用研究

由于MQ3、MQ4、TGS813、TGS2620 4个金属氧化物半导体组成的气体传感器阵列对酒精气体及有机物交叉敏感,据此建立实时数据采集系统,并提出稳态特征值和动态特征值的提取方法,进而结合BP神经网络识别方法,通过所建立的电子鼻系统对3种不同品牌白酒进行了分类识别实验.结果表明:电子鼻系统对不同品牌白酒的识别率稳态特征时达90.0%,动态特征时达83.3%.     

基于IGA的多层神经网络BP算法及在系统辨识中的应用

本文针对用GA训练NN权值时 ,花费的代价随精度的提高而剧烈增加的缺陷 ,提出了一种利用IGA较强的全局搜索能力和IBPA较强的局部搜索能力的结合算法 ;先利用IGA优化多层前馈神经网络的权值 ,然后再用IBPA提高搜索精度 ,有效地避免了IBPA易陷入局部极小点和IGA过早收敛的缺点 ,实验结果表明 ,此算法是有效的