基于BP神经网络的数据挖掘技术的研究

研究如何将BP神经网络与数据挖掘技术相结合,从海量数据中挖掘出潜在的有用的信息.介绍了数据挖掘以及神经网络的概念,分析了数据挖掘技术的处理过程以及BP神经网络的原理,阐述了数据挖掘技术与神经网络结合的关键技术及实现方法.     

钻孔灌注桩单桩竖向承载力预测方法研究

根据长期的工程实测资料,提出了运用神经网络技术的方法来预测钻孔灌注桩的承载能力,从而达到在施工过程中减少或不做试桩的效果.通过对高层建筑物和大跨度桥梁钻孔灌注桩的静载实验数据分析,选择神经网络方法对承载力进行预测.首先,构造了合理的神经网络模型;接着对神经网络模型经过样本学习训练进行承载能力预测;最后,证实了神经网络技术在预测钻孔灌注桩的承载能力时可以满足工程实际的需要.     

遗传算法的神经网络在交流调速中的应用

介绍了遗传算法与神经网络的组合方式及结构,并通过遗传算法神经网络的融合技术对交流调速锦绣控制,然后通过遗传算法对神经网络的参数进行集中优化,得到了被控制对象的一个最优控制器———神经网络控制器.说明了这种技术的可行性.仿真结果也表明了该控制器使得交流调速的性能得到了提高.     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

基于LM-BP算法的成熟林资产评估模型

为了提高评估效率、降低评估成本,将神经网络技术应用到森林资源资产评估建模中.针对传统BP神经网络存在的缺陷,将BP神经网络和贝叶斯正则化算法相结合,建立了基于LM-BP神经网络的成熟林评估模型.仿真结果表明,所建立的模型是有效的,预测精度高.     

基于小波神经网络的组合导航系统初始对准技术

针对SINS/GPS/MCP组合导航系统初始对准中GPS失锁时系统精度下降的问题,引入基于神经网络和小波技术的解决方案,将相关特征量经小波去噪后作为神经网络的训练样本.基于该方案建立了系统滤波模型,包括捷联惯性系统失准角、速度和位置误差方程以及速度航向匹配的状态方程和量测方程.为了验证该方案的有效性,分别对GPS失锁、加入神经网络修正和引入小波去噪技术3种情况进行了仿真,结果发现:神经网络修正可解决速度精度变差的问题;经小波去噪后对神经网络重新训练,各项指标都有所提高.可见,基于小波的神经网络方法可提高神经网络逼近模型的程度,进而提高对准精度.     

基于入侵检测的BP网络算法

阐述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析比较,探讨了将神经网络应用于网络入侵检测的可行性.结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型.重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法.     

神经网络技术在油田地质学领域中的应用——以测井岩性识别为例

论述了神经网络技术的原理、模型及其算法 ,并进一步指出了应用神经网络技术中的局限性和其相应的解决途径 .其中包括有数据的准备、模式的扩展、隐层数目的选择和计算过程中涉及的权值、步长、动量因子、压缩因子的处理 .最后以神经网络在测井岩性识别中的应用为例进行了论证     

DS-CDMA系统中基于Hopfield神经网络的多用户检测技术

介绍了多用户检测的概念,阐述了基于Hopfield神经网络的多用户检测技术的结构和原理,分析了Hopfield神经网络相对于传统检测器的优势.     

钢板结构损伤的自适应神经网络识别

探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法.以反映结构损伤位置和程度的固有频率作为神经网络输入的特征参数,利用有限元法对钢板结构裂纹损伤位置和程度进行数值模拟,获取训练样本数据,通过自适应神经网络对结构裂纹损伤识别问题进行了定性定量研究.结果表明,采用自适应神经网络技术对钢板等工程结构进行损伤特征识别分析是可行的.     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

基于Hopfield神经网络的自适应控制系统的设计与仿真

根据连续型Hopfield神经网络的特性,设计基于Hopfield神经网络自适应控制系统,解决当前大多数控制系统需要外界参与的问题.设计一个三元组的Hopfield神经网络,并通过自反馈机制更新神经元的权重,完成自适应控制的任务.通过MATLAB平台仿真建立Hopfield神经网络,构建神经网络输出与参考标准输出之间的对比实验.结果表明,Hopfield能够在有限次数内逼近参考标准输出,从而完成控制任务.基于Hopfield神经网络的自适应控制系统有较高的精度,能够完成常见的设备控制,具有较强的可行性和便捷性.     

改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

混合算法实现的RBF神经网络及在模式辨识中应用

把模糊聚类算法和RBF神经网络结合起来,得到一种基于混合算法的RBF神经网络.首先由改进的FCM算法确定神经网络结构;然后利用监督学习对网络参数进一步优化,并对输出权值调整.使网络不仅具有最优的拓扑结构,而且又具有较强的映射能力.对驾驶员的疲劳程度进行识别,得到了满意的结果.     

基于Lagrange优化神经网络的盲多用户检测

Lagrange优化神经网络克服传统的基于罚函数的神经网络的缺陷,直接对不等式约束进行处理,降低网络规模和复杂度,是一种新型的优化神经网络.基于这种Lagrang优化神经网络,提出一种盲多用户检测算法,并通过仿真表明,该算法在误码率性能方面有所改善,收敛速度也明显提高.     

BP神经网络在方钢管混凝土轴心受压试验数据拟合中的应用

本文使用BP神经网络对方钢管混凝土轴心受压试验的数据进行拟合，并将BP神经网络的拟合曲线与10次多项式的拟合曲线进行了对比。结果表明，建立的BP神经网络模型能够准确拟合方钢管混凝土轴心受压的试验数据，具有较好的非线性拟合效果，拟合精度高。     

基于BP神经网络的空洞型采空区稳定性评价研究

通过分析空洞型采空区稳定性的影响因素,依照BP神经网络原理,构建出适合空洞型采空区稳定性评价的BP神经网络模型。再通过收集到的空洞型采空区稳定性样本对所构建的BP神经网络进行训练,得出空洞型采空区稳定性评价BP神经网络模型,并应用检测样本测试其准确性。并以陕北讨老乌素煤矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其进行预测评价,最终得到了与实际情况吻合的结果。     

物流配送中心选址的IPSO-BP算法

改进标准粒子群优化算法（PSO）的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。     

人工神经网络辅助汽车变速箱设计

针对汽车变速箱优化设计中所存在的大计算量、多图表问题,提出应用人工神经网络进行映射辨识·根据BP网络在特征识别上的优势,以其为工具,通过算法改进,对设计数据进行应用以提高计算速度和编程处理能力,消除数据的“组合爆炸”现象·对具体数据、图表的实际应用表明,人工神经网络方法能够很好地表达原图表数据关系,使数据应用更加灵活、方便,数据的识别精度能够满足计算要求·     

径向基概率神经网络的结构优化算法研究

径向基概率神经网络（RBPNN）是在径向基函数神经网络（RBFNN）和概率神经网络（PNN）的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络（FNN）模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。