基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法

基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法优于BP算法,实验结果令人满意。     

基于GA的BP神经网络在多目标优化中的应用

针对传统多目标优化的求解方法通常存在目标权值主观性大,优化目标仅为各目标加权和以及在求解过程中各目标优化的不可操作性等问题,文中提出了一种新颖的多目标优化算法,其将改进后的遗传算法与BP神经网络融合,提出了基于遗传算法的BP神经网络融合算法。该算法将遗传算法与BP神经网络算法相结合,充分发挥遗传算法的全局搜索能力优势和BP算法的局部搜索能力特点,使得多目标优化问题得以求解,加快收敛速度,从而提高了收敛精度。     

传算法优化神经网络盲均衡算法分析

在神经网络盲均衡算法和遗传算法的基础之上,文章将两段式优化神经网络权值的相关途径提了出来。遗传算法本身具有非常强的全局搜索能力,通过应用遗传算法对神经网络的初始权值进行优化,考虑BP算法具有非常快的局部搜索速度,因此利用BP算法能够将最佳权值求出来。计算机仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络盲均衡算法而言,该算法具有能够减少误码率、控制稳态剩余误差以及加快收敛速度等一系列的优势。基于此,文章分析并介绍了遗传算法优化神经网络权值盲均衡算法的具体方式。     

基于遗传算法的BP网络学习算法研究

介绍了遗传算法和标准BP算法及其改进形式,指出遗传算法和BP算法各自的优缺点.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.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,具有很高的实用价值.     

Research of image compression based on quantum BP network

量子神经网络是一门崭新的学科,是量子理论和人工神经网络结合的产物。它融合了量子计算与神经网络的优点,具有很高的理论价值和应用潜力。本文基于具有量子输入和量子输出的量子神经元模型,利用BP网络用于图像压缩的原理,同时借助复数BP算法提出了QBP算法,构建一种用于图像压缩的3层QBP网络模型,实现了图像压缩与图像重建。仿真结果表明,在与BP网络压缩比相同的情况下,QBP网络不仅获取较好的重建图像质量,而且在最佳学习速率下迭代次数比BP网络少。     

基于量子BP网络的图像压缩技术研究

量子神经网络是一门崭新的学科,是量子理论和人工神经网络结合的产物。它融合了量子计算与神经网络的优点,具有很高的理论价值和应用潜力。本文基于具有量子输入和量子输出的量子神经元模型,利用BP网络用于图像压缩的原理,同时借助复数BP算法提出了QBP算法,构建一种用于图像压缩的3层QBP网络模型,实现了图像压缩与图像重建。仿真结果表明,在与BP网络压缩比相同的情况下,QBP网络不仅获取较好的重建图像质量,而且在最佳学习速率下迭代次数比BP网络少。     

基于遗传算法的神经网络二次训练算法

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,本文提出了一种基于遗传算法的人工神经网络二次训练方法.本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.     

基于遗传算法优化BP神经网络的预测建模

为了进一步提高基于BP神经网络的预测模型精度,本文针对BP神经网络收敛速度慢,参数选择随机等特点,采用了遗传算法对BP神经网络进行优化,并提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型,从而进一步提高预测模型的预测精度,通过对比未使用遗传算法优化的BP神经网络的预测模型发现基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型在提升预测精度方面具有非常好的效果,是一种非常高效的方法.     

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法.进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络...     

基于遗传算法优化神经网络的藻类繁殖状态软测量方法

为了提高BP神经网络模型对海洋藻类生长状态软测量的准确性,提出了一种基于遗传优化算法优化BP神经网络的软测量方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,再将该预测结果与传统BP网络预测模型的预测结果进行对比.对仿真结果进行有效性验证后,结果表明,通过这种软测量方法,经遗传算法优化后的BP神经网络可以在更短的时间里创造更高的预测准确性,大大提高了对海洋藻类生长状态预测的效率.     

神经网络预测编码器的设计及应用

首先介绍了BP网络结构及其算法,在此基础上利用BP神经网络设计用于自然Bayer格式图像预测编码的预测器,从而达到JEPG-LS压缩自然灰度图像的效果。     

小波域BP网络图像压缩及Matlab实现

BP网络是一种非线性映射网络,三层BP网络可以很好地逼近任一连续函数.BP网络用于图像压缩是一个很好的创意.但因其训练时间过长,而没有得到应有的重视.人的视觉特性对图像的低频部分及图像的边缘部分比较敏感.经小波分解后图像的大部分能量集中在低频和图像的边缘部分,即这部分小波系数比较大,其余部分小波系数很小,接近于零.因此提出了小波域BP网络图像压缩方法.该方法是根据小波变换后小波区域重要性的不同而采用不同的压缩比.即不重要的小波系数采用大压缩比的BP网络(隐节点少),重要的系数采用小压缩比网络(隐节点多)或不进行BP压缩而直接编码.并给出Matlab仿真程序.     

遗传神经网络在红外目标识别中的应用

遗传算法和神经网络都是解决非线性不确定问题的有力工具,在图像处理方面各有优缺点,BP神经网络的局限是收敛速度慢且易限入局部最小而遗传算法的优势则是具有较强的全局搜索能力,却易陷入过早收敛.针对遗传算法和神经网络的优缺点,取长补短,介绍了利用遗传算法对BP神经网络进行权值优化的红外小目标图像处理识别技术.计算机仿真实验结果表明了该方法的收敛速度明显优越于其他传统方法,具有较强的实用性和鲁棒性.     

基于自适应波段聚类主成分分析和反向传播神经网络的高光谱图像压缩

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。     

遗传算法的噪声干扰数字图像分类性能评价

针对现实中各种噪声干扰的数字图像识别分类的问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络和支持向量机神经网络两种方案,先在无噪声干扰情况下建模,然后加入人工噪声模拟现实中的噪声干扰。结果表明,遗传算法优化后的支持向量机网络方案具备更好的抗噪声干扰能力,在噪声干扰数字图像分类中具有更高应用价值。     

基于人工神经网络下的图像识别的研究

主要利用人工神经网络的理论知识研究在图像识别中的应用为目的,研究图像识别中图像分割的技术,同时详细分析了多层前馈神经网络的描述及BP算法工作过程。介绍隐层的选择及隐层神经元数选择的一些经验方法。针对BP算法存在的问题,提出加可变动量因子的BP算法,通过对网络训练过程参数调整以及增加可变动量因子等方面进行优化改进,实验证明加快了训练速度,改善了BP网络的学习效果。     

基于遗传算法的神经网络集成在人耳识别中的应用

BP神经网络算法存在收敛速度慢和网络泛化能力差的缺点,影响分类识别率。为了提高网络的分类识别能力和泛化能力,在此介绍一种基于遗传算法的神经网络集成方法,即训练出多个个体BP神经网络,利用遗传算法选择差异度较大的个体BP网络进行神经网络集成,再利用该神经网络集成进行分类识别。实验结果表明,神经网络集成可以提高识别率。     

一种基于神经网络图像边缘检测的方法

本文提出一种采用组合神经网络对图像边缘检测的方法,该组合神经网络由自组织竞争型神经网络和BP神经网络所组成,结合遗传算法,通过学习与训练,可实现对图像的边缘检测。     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法

针对当前雷达干扰效能评估方法中评估模型较为复杂、参数获取困难、应用价值不大的问题，优化了雷达干扰效能评估变量和指标体系，使其更加贴近实际应用；针对传统雷达干扰效能评估方法中依赖专家打分、人为因素影响较大而普通神经网络预测误差较大的问题，采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对误差反传（back propagation, BP）神经网络的初始参数进行全局优化，提出基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法,降低评估系统误差。最后，进行了仿真验证，与普通BP神经网络和支持向量机（support vector machine, SVM）进行了对比分析，并通过调整参数进一步优化了该方法。仿真结果表明，该方法明显优于普通BP神经网络和SVM，具有较好的准确度和稳定性，可为实际应用提供科学依据。