结合IGA和BP算法的物体识别方法

目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大。结合改进遗传算法的神经网络方法,采用将结构与误差结合的适应度函数,改进的遗传算子实现对BP网络结构和权值的同步优化。提出一种用改进遗传算法优化后的BP神经网络进行物体识别,并以提取的修正不变矩特征作为BP神经网络的输入,仿真结果表明该方法提高了识别的稳定性和收敛性能,并且识别率较高。从而验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法和BP网络的文字识别方法

将基于遗传的BP神经网络算法用于文字识别算法结合了遗传算法和BP网络的优点.先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(Back Propagation)神经网络权重学习和训练的神经网络文字识别算法.实验结果表明该算法完全达到了文字识别要求,识别率达到了98%.并且在识别速度上也明显优于传统的BP神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和识别速度快等特点.     

遗传算法和BP网络在电池电量预测中的研究

蓄电池剩余容量为汽车可持续行进提供有力的判据，所以，对它的准确估计有重要的意义。该文在BP网络的基础上采用一种组合方法对荷电状态进行预测；并利用BP网络学习能力与泛化能力满足的不确定关系确定隐层节点数；利用遗传算法，确定初始权值和阀值，使网络的初始条件得到优化，使神经具有更好的收敛速度和收敛质量；通过实验表明网络不仅收敛速度快，而且易达到最优解，证明网络对MH—Ni电池剩余电量的预测是有效的。     

利用遗传算法改进BP学习算法

首先介绍了遗传算法和标准BP算法及其改进形式,并指出遗传算法和BP算法各自的优缺点,然后着重讨论了如何采用遗传算法和梯度BP算法相结合的方法来训练前馈神经网络,从而提高神经网络的收敛速度和收敛质量。最后进行了仿真实验,结果表明,该方法不仅收敛速度快,而且易达到最优解,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的BP神经网络在高职教学质量评估中的应用

提出一种新的高职院校教学质量评估方法。通过把神经网络和遗传算法有机结合起来,既克服了传统BP网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,又利用遗传算法提高了网络全局收敛的效率。该模型运用MATLAB进行了实证研究,实验结果表明,基于遗传算法的BP神经网络系统对高职院校教学质量评估有着良好的应用前景。     

基于遗传算法的BP神经网络在电力负载预测中的应用

为有效利用电力资源,改进电力供需结构,建立面向电力负载的短期预测模型。利用层次分析法,对负载预测的影响因素做权重筛选,优化输入参数。通过主成分分析法对样本数据进行线性组合,压缩数据,提高网络泛化能力。引入L-M算法完善反向传播(BP)算法,加快收敛速度。同时结合改进的遗传算法,自适应调整交叉变异概率,对BP神经网络的初始权重进行动态赋值。在真实数据集上的实验结果表明,相较于传统神经网络模型,提出的模型能够加快神经网络的收敛速度,同时提高预测精度,电力负载的实际值与预测值的相对误差小于3%。     

改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别

语音情感识别技术在人类生活中正扮演着越来越重要的作用。为了更为有效识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法（IAGA-BP）。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。在与BP、GA-BP和AGA-BP网络比较中,实验结果表明,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。     

遗传算法改进BP网络对织物配色的优化研究

深入研究了传统BP网络结构的优化方法,对近年来各学者所提出的新的优化方法进行了分析,并结合织物染色配色的应用领域,深入分析和改进了遗传算法对BP网络进行结构优化的思想,在训练BP网络的同时,利用遗传算法优化BP网络结构,提高了算法效率.最后通过织物染色配色仿真的计算与实验,显示了该算法的有效性.     

基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值.     

基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究

根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。     

遗传算法与BP神经网络相结合的说话人识别系统

基于BP神经网络的说话人识别系统是目前说话人识别中的一种主要模型,但BP神经网络通常难以确定隐含层单元的数目,且收敛速度慢。针对此缺点,提出了一种基于遗传算法（GA）的说话人识别BP神经网络优化方案,该方案利用混合编码的GA对神经网络的连接权和结构进行了优化,可以有效地剔除整个网络冗余节点和冗余连接权,方案利用了BP神经网络的并行性和GA的全局搜索能力,显著地改善了网络的处理能力。实验表明：基于混合编码GA的BP神经网络具有快速学习网络权重的能力,识别率高,是说话人识别的一种有效可行的新方案。     

基于遗传算法和小波神经网络的语音识别研究

小波神经网络算法(WNN)易陷入局部极小,收敛速度慢,全局搜索能力弱,而遗传算法(GA)具有高度并行、随机、自适应搜索性能和全局寻优的特点。因此,将遗传算法和小波神经网络结合起来形成一种训练神经网络的混合算法——GA-WNN算法。仿真实验结果表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

基于遗传算法的人工神经网络

为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法,将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。     

基于核独立成分分析和BP网络的人脸识别

用基于非线性子空间的核独立成分分析方法（KICA）对人脸图像进行特征提取,用三层的BP网络作为分类器,对人脸进行识别。在简单介绍基本的独立成分分析（ICA）的基本原理的基础上,对KICA的原理和算法作了详细的描述,并详细介绍了三层BP网络的设计。最后为了验证KICA+BP网络的效果,进行对比实验和分析。实验和分析的结果表明,在人脸识别中,该方法的效果明显好于其它方法。     

基于BP神经网络的手势识别系统

给出了采用ADXL335加速度传感器来采集五个手指和手背的加速度三轴信息,并通过ZigBee无线网络传输来提取手势特征量,同时利用BP神经网络算法进行误差分析来实现手势识别的设计方法。最后,通过Matlab验证,结果表明,该系统在测试中识别率较高,系统稳定。     

基于样本熵和模式识别的脑电信号识别算法研究

脑-机接口BCI是一种实现人脑和外部设备通信的新兴技术。基于时频特性进行特征提取的传统方法无法体现EEG信号的非线性特征。为了进一步提高分类的准确率,首先采用小波阈值降噪的预处理方法提高了EEG信号的信噪比。然后结合非线性动力学的样本熵参数,对3种想象运动的脑电信号进行特征提取,保留了脑电信号的非线性特征。其中,运动想象MI脑电信号的研究一直都是BCI这一高速发展领域的重点目标。还研究了支持向量机、LVQ神经网络和BP神经网络3种分类器。通过实验结果对比发现,BP神经网络具有较高的识别率,更适用于脑电信号的分类识别。     

基于BP神经网络的交通标志识别

对神经网络理论和神经网络分类器进行了研究,提出了基于BP神经网络分类器的交通标志识别模型。通过大量实验和比较,得到了识别效率高的模型,并将这一模型应用到所研究的交通标志识别系统,从而对系统作了初步的实现。     

基于遗传算法的BP神经网络技术的应用

针对BP网络的不足,提出了基于遗传算法的神经网络技术。将两者有机的融合在一起,充分利用了GA算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,加快了收敛速度,提高了收敛精度,将其应用于高速公路动态称重系统的神经网络控制器的训练中,取得了较好的效果。