BP神经网络算法探讨

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。     

一种采用增加动量项的改进BP算法实现

介绍了反向传播网络算法(BackPropagationnetworkalgorithm,简称BP算法)的基本思想和存在的问题,阐述了增加动量项改进算法的实现方案,用VC 6.0实现的三层网络结构可改进算法的部分程序,并对这两算法的学习速度进行了测试和比较。     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

大熊猫IL-2基因的克隆与序列分析

本实验应用反转录-聚合酶链反应（RT-PCR）技术，从ConA诱导培养的大熊猫外周血淋巴细胞总RNA中扩增得到大熊猫IL-2基因，并将其克隆到PGEM-T载体中．经菌落PER鉴定、序列测定及序列分析，结果表明，经克隆得到的IL-2基因开放阅读框由465个核苷酸组成，编码一个由155个氮基酸组成的多肽，包括编码20个氨基酸的信号肽和135个氨基酸的成熟肽，该基因（已在Genbank中登录，序列号为：DQ852339）与已知的其他哺乳动物如犬、猫、人、猪、牛、羊、马、兔、鼠等的IL-2核苷酸同源性在66.5％（鼠）～91．5％（犬）之间；IL-2编码氨基酸同源性在54．8％（鼠）-85．2％（犬）之间；进化树构建结果表明大熊猫与犬亲缘关系最近．     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

中长期电力负荷预测

对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等，因不能充分利用历史数据，其准确性较差。利用人工智能技术，将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测，能更好的利用历史数据，如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理，就能大大提高预测的精度。     

7,11,18,21-四氧杂三螺[5,2,2,5,2,2]二十一烷的合成

利用环己酮与季戊四醇在非酸催化剂的作用下,合成了聚缩酮螺胞二醚的先导化合物7,11,18,21 四氧杂三螺[5,2,2,5,2,2]二十一烷.考察了催化剂、反应物的摩尔比、带水剂、反应温度等对反应的影响.利用FTIR、及HNMR对标题化合物的结构进行了表征,标题化合物的最高收率可达70%以上.     

BP神经网络在氯代羟基苯甲醛QSRR研究中的应用

用BP神经网络法对氯代羟基苯甲醛的定量结构-色谱保留值关系(QSRR)进行了研究,采用多元回归分析对此类化合物的QSRR进行了比较研究，并用因子分析法的斜交因子得分图直观地揭示了上述两法在运用中的优劣差异。