改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测

为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力。用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值。通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测。仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间。     

一种混沌编码的粒子群优化算法及其应用

研究粒子群优化算法.传统的粒子群算法采用实数编码,收敛速度慢.为了提高收敛速度,提出了一种混沌编码的粒子群优化算法.混沌编码作为一种全新的数学编码方式,更能准确地表达编码对象的多样性,将混沌编码应用到粒子群优化算法中,使算法在初期的搜索区域更大,更快找到全局最优解.把混沌编码的粒子群算法与BP算法相结合用来优化神经网络.利用混沌编码的粒子群算法快速找到全局最优位置的邻域,然后再用BP算法进行局部寻优,收敛到全局最优位置.仿真结果证明混沌编码的粒子群神经网络比实数编码的粒子群神经网络分类收敛速度更快,验证了算法的有效性.     

基于布谷鸟算法优化BP神经网络的锂电池健康状态预测

锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;为了验证算法的泛化性,利用美国国家航空航天局开源锂电池数据集6号电池和7号电池进行仿真实验,仿真得到该算法预测SOH的均方根误差(RMSE)分别为0.2658和0.2620,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.3319%和0.2605%;通过与BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对比,布谷鸟算法优化的BP神经网络(CS-BP)具有更小的预测误差。     

基于遗传和BP算法的车牌图像快速匹配

将基于遗传的BP 神经网络算法用于智能交通中的车牌图像匹配,结合了遗传算法和BP 算法的优点。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图像匹配算法。实验结果表明:本文设计算法较好地达到了匹配要求,能够对目标图像与样本图像进行正确匹配,匹配概率达到了92 % ,而传统的BP 神经网络仅有79 % ,并且在匹配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、收敛性和匹配快等特点。     

变尺度混沌算法的BP网络优化*

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值。此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。     

基于蚁群算法的神经网络在电子商务中的应用

本文建立了基于蚁群算法的神经网络模型,充分发挥了蚁群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势。通过仿真实验表明,将蚁群算法用于神经网络优化,收敛速度快、预测精度高,与BP算法进比较,基于蚁群算法的神经网络提高了电子商务推荐系统的准确性、速度。     

基于改进教学算法优化BP 神经网络的催化剂碳含量预测模型

为提高待生催化剂碳含量预测的准确性, 提出一种基于改进的教学算法(MTLBO) 来优化BP 神经网络的预测模型. 针对基础教学算法全局搜索能力差的问题, 在教师阶段前后增加了预习和复习过程, 并在学生阶段采用量子方式进行更新. 测试结果表明, 该改进能够提高教学算法全局探索和局部改良能力, 利用改进教学算法可优化BP神经网络的权值和阈值, 并进行待生催化剂碳含量预测. 仿真结果表明, 改进后预测模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高.

     

基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测

针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型.通过与基于传统寻优算法遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)算法的反向传播(BP)神经网络模型比较,在无线网络流量数据的分类预测和稳定性方面,提出的BABP模型要优于GABP模型、PSOBP模型;同时,无论迭代次数的多与少,BABP均比GABP、PSOBP算法更快地收敛.实验结果表明,BABP模型在预测精度、寻优速度以及模型稳定性等方面均比GABP、PSOBP模型更具优势.     

一种优化多层前向网络的IA-BP混合算法

该文针对免疫算法(IA)在优化较大规模的多层前向神经网络时收敛速度慢的缺点,给出了一种综合免疫算法和BP算法优点的IA-BP混合算法,它首先采用免疫算法进行全局搜索,然后调用BP算法进行局部搜索,从而加快收敛速度。实验结果表明该算法在训练较大规模的前向神经网络时性能要优于免疫算法和BP算法。     

基于反时限混沌郊狼优化算法的BP神经网络参数优化

针对郊狼优化算法优化性能弱及多样性低等问题,提出一种基于反时限衰减算子的混沌郊狼优化算法(ICCOA).首先,在个体迭代更新过程加入反时限衰减权重因子,使得全局搜索与局部开发能力保持平衡的同时提高算法的搜索速度;其次,加入基于Tent混沌映射的混沌干扰机制,将种群中部分较差个体经过映射产生新个体,进而增大种群多样性;接着,为了验证ICCOA算法的优化能力,分别在10、30和100维度下进行函数优化测试,并与5种优化算法进行比较,其实验结果表明ICCOA算法具有良好的优化性能;最后,将ICCOA算法应用于BP神经网络参数优化,提出新的神经网络模型(ICCOABP),并与标准神经网络、基于遗传算法的BP神经网络参数优化方法一同应用于机器学习的分类任务进行性能比较,实验结果表明ICCOABP算法具有高效性.     

嵌入式大气数据传感系统及其BP网络校正算法

介绍了嵌入式大气数据传感系统及其数学模型和校正过程．研究了该系统的BP网络校正算法；提出了以BP网络为基础的迎角、侧滑角和形压系数的校正算法，并对该算法应用MATLAB软件进行了验证；该校正算法采用BP网络，分别以当地迎角、当地侧滑角和马赫数作为BP网络的输入．以真实迎角、真实侧滑角和形压系数作为输出，通过对BP网络进行训练，从而得到系统的校正算法；计算结果表明，该算法在精度、可靠性和实时性等方面可以满足系统的设计要求；在精度上，由于BP网络对非线性函数的无限逼近特性，可以用更少的参数实现同样的数据精度，易于实现。     

Fast Learning Algorithms for Feedforward Neural Networks

In order to improve the training speed of multilayer feedforward neural networks (MLFNN), we propose and explore two new fast backpropagation (BP) algorithms obtained: (1) by changing the error functions, in case using the exponent attenuation (or bell impulse) function and the Fourier kernel function as alternative functions; and (2) by introducing the hybrid conjugate-gradient algorithm of global optimization for dynamic learning rate to overcome the conventional BP learning problems of getting stuck into local minima or slow convergence. Our experimental results demonstrate the effectiveness of the modified error functions since the training speed is faster than that of existing fast methods. In addition, our hybrid algorithm has a higher recognition rate than the Polak-Ribieve conjugate gradient and conventional BP algorithms, and has less training time, less complication and stronger robustness than the Fletcher-Reeves conjugate-gradient and conventional BP algorithms for real speech data.     

基于遗传算法和神经网络预测的再励学习

提出一种基于遗传算法和神经网络预测法相结合的再励学习方法,利用遗传算法对全局进行最优解搜索,将进化过程中产生的数据用来训练神经网络预测器,当再励学习逼近最优解时,利用预测网络估计动作网络的参数、结构与系统响应之间的映射关系,用预测网络逼近最优解的能力引导遗传算法在局部向最优解快速逼近,以解决遗传算法局部振荡问题,从而实现快速学习的能力。将其应用于矢量控制交流电机的速度环控制器自学习中,仿真实验验证了该算法的有效性。     

智能仿生算法及其网络优化中的应用研究进展

网络优化问题是一类特殊的组合优化问题,很多问题找不到求最优解的多项式时间算法,属于NP困难问题;智能仿生类算法主要是模拟生物进化和生物群体的智能化方法,如人工神经网络、遗传算法、DNA分子算法、蚂蚁算法等,它们在解决NP问题上表现出得天独厚的优势,取得了诸多丰硕的成果。因此,该文系统地综述了近年来智能仿生算法及其网络优化中的应用研究进展和未来发展方向。     

遗传优化模糊神经网络在组合导航系统中的应用

组合导航系统中,传统的多传感器数据融合算法存在着非线性、计算误差、维数灾难和模型误差等问题.遗传优化模糊神经网络不仅具有模糊神经网络的表达近似与定性知识,较强的学习和非线性表达等能力,而且具有遗传算法的全局搜索能力,是一种有效的数据融合算法.本文将之应用于组合导航系统中,仿真结果证明了该算法的有效性.     

遗传BP网络在机载雷达故障诊断中的应用研究

对遗传算法优化的BP神经网络在某型机载雷达发射机中故障诊断应用进行了研究,目的是应用遗传算法的全局最优性解决BP神经网络容易陷入局部极小的问题,从而提高BP神经网络的学习速度和精度.通过MATLAB仿真,GA-BP神经网络在发射机故障诊断中网络训练收敛速度和误差精度都明显优于BP网络,进一步验证了遗传BP神经网络学习速度快、预测精度高、泛化效果好,很适合应用于雷达等电子设备的故障诊断.     

进化算法在复杂网络中的应用综述

复杂网络作为现今科学研究中的一个热点学科,在过去20年里得到了巨大的发展.现实中大量的复杂的交互系统,比如互联网、交通运输网、神经网络等都可以抽象为复杂网络,以进行系统的分析和研究.进化算法作为优化工具应用于复杂网络的不同领域的各个任务中,如网络社团结构的检测任务、网络动力学中的鲁棒性优化任务、网络传播中关键节点的搜寻任务等.本文首先对复杂网络和进化算法相关的基础知识进行了全面的概述,重点讨论了复杂网络中目标优化的研究进展,针对不同任务对优化目标及其具体应用展开了详细介绍,同时,对算法的性能评价指标进行了概述.此外,本文通过一系列实验展示了单/多目标优化算法在复杂网络优化问题上的性能表现,以及部分目标之间的相关性关系.最后对复杂网络中优化问题未来的研究动向进行了展望,为今后研究人员开展进化计算和复杂网络相结合的相关研究提供一些思路.     

神经网络中克服局部最小的BP—EP混合算法

人工神经网络在很多领域有着成功的应用,神经网络有许多学习算法,BP算法是前向多层神经网络的典型算法,但BP算法有时会陷入局部最小解,进化规划（EP）是一种随机优化技术,它可以发现全局成解,当网络学习过程陷入局部最小时,利用EP确定BP算法中的学习速率,使学习过程逸出局部最小,结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。     

柔性神经网络训练算法的研究

针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优点是可以用高效矩阵库LAPACK来编写程序,提高了数值计算的精度和速度。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于遗传BP算法的手写体识别

神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果.