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1.
针对BP神经网络模型在输入时因随机产生的权值和阈值导致模型的训练精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的方法.遗传算法在寻优方面有很好的效果,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值来提高模型的训练效率,并对神经网络的学习率进行优化,建立GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒质量预测.结果表明,对比于传统的BP神经网络,基于自适应遗传算法优化的BP神经网络的模型在精确度上更高,模型的泛化能力也更好,对于葡萄酒加工企业具有实际参考价值. 相似文献
2.
《燕山大学学报》2016,(4)
短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的工艺效果,引入传统BP算法和Levenberg-Marquardt(简称L-M)算法,构建短电弧铣削加工表面质量模型。通过分析表面质量的影响因素,选取放电电压、频率、气压、脉冲时间为模型的输入,表面粗糙度、变质层厚度、工件材料去除率为输出,比较两种模型的预测精度。结果表明,基于L-M算法的BP神经网络对表面粗糙度、变质层厚度、材料去除率的平均预测误差分别为2.9%、9.4%、4.6%,低于传统的BP神经网络。相比传统的BP神经网络,改进的LM-BP神经网络模型提高了预测精度,实际工程中可用于优化工艺参数。 相似文献
3.
基于BP神经网络的电解加工精度预测模型 总被引:11,自引:4,他引:7
为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模.在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构.用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型.利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10%以内,具有很高的精度预测能力. 相似文献
4.
为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。 相似文献
5.
针对选择性激光烧结(selective laser sintering,SLS)成型件精度难以控制以及工艺参数优化实验成本高等问题,提出了一种利用人群搜索算法(seeker optimization algorithm,SOA)优化BP(back propagation)神经网络对SLS成型件精度预测的方法。首先选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度五个工艺参数设计正交试验获取样本数据。然后根据SOA算法特有的利己、利他、预动和不确定推理四大行为确定搜索策略,获取BP神经网络最优权值和阈值。最后采用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型对样本数据进行预测分析,并与传统BP神经网络和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化的BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于SOA-BP神经网络的预测模型具有较高的预测精度,最大绝对误差仅为0.028,对SLS成型件精度的提高和工艺参数的选取具有指导作用。 相似文献
6.
《邵阳学院学报(自然科学版)》2017,(1)
针对BP神经网络模型输入自变量维数过高导致模型训练时间长、泛化能力低、效率不高的缺陷,提出一种基于遗传算法筛选降维的方法,并利用遗传算法优化降维过程中建立的BP网络的权值与阈值以提高筛选效率,最后建立用遗传算法优化的GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒的质量预测。利用遗传算法从37个理化指标中筛选出18个作为自变量输入GA-BP预测模型并与未经优化的BP模型对比,经遗传算法降维优化的GABP模型建模时间由7.5625秒缩短为0.8623秒,预测平均相对误差由10.83%减少为2.85%。仿真实验表明降维优化的GA-BP网络模型效率更高、泛化能力更好。 相似文献
7.
基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%. 相似文献
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9.
建立BP和GA-BP神经网络预测离心泵反转作液力透平的压头和效率.用63台离心泵作透平的参数作为训练两个网络的样本,以泵的叶轮出口直径、叶片包、出口宽度、出口安放角、叶片数和比转速作网络输入层,透平压头和效率作输出层.用6组样本外的数据测试经训练后的两个网络的预测能力,并做网络预测值与试验值的相关性和线性回归分析.结果表明,BP网络对压头和效率预测的平均误差为5.33%和0.86%,GA-BP网络对压头和效率预测的平均误差为3.56%和0.46%.GA-BP网络预测精度高,预测结果与实验值相关性强,预测所用时间为BP网络的1/3,更适合做泵反转作液力透平的性能预测. 相似文献
10.
在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性. 相似文献
11.
12.
本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。 相似文献
14.
EM算法理论及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
杨基栋 《安庆师范学院学报(自然科学版)》2009,15(4):30-35
EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法:EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广:GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。 相似文献
15.
为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性. 相似文献
16.
基于Bresenham算法的四步画直线算法 总被引:12,自引:0,他引:12
通过分析计算机图形学中的画直线的Bresenham算法,以及由此改进的“对称算法”、“二步法”,提出将“对称算法”和“二步法”结合形成“4—点画线算法”,与Bresenham算法相比,该算法可以将画线效率提高近2倍。 相似文献
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巫喜红 《大庆师范学院学报》2007,27(2):50-52
分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。 相似文献
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在分析BF、KMP和KR等模式匹配算法的基础上提出一种改进的KR算法(IKR),在产生哈希冲突时利用双向比较法进行匹配.实验结果表明,该算法可以快速有效地进行模式匹配. 相似文献
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排课系统比较复杂又具有智能特点,其算法主要有模拟手工算法、回溯算法、遗传算法、贪心算法等.在软件开发过程中,发挥每种算法优点以提高排课的科学性、高效性和合理性是个重要课题.结合成功研制排课系统的经验,阐述了不同算法的应用,提出了通过所有算法的混合应用解决排课问题的方法. 相似文献
20.
根据智能天线波束赋形算法必须考虑设备的复杂性和收敛速度的要求,提出一种结合RLS和RVSSLMS算法各自优点的RLS-RVSSLMS波束赋形算法,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明:RLS-RVSSLMS既具有RLS算法收敛速度快的特点,同时保持了LMS算法计算量小的特点。 相似文献