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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
基于最优化理论,提出了基于新拟牛顿方程的改进拟牛顿算法训练BP神经网络.改进算法使用了一组新型的Hesse矩阵校正方程,使得改进拟牛顿算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.该文将改进的拟牛顿算法与BP神经网络权值的训练结合,得到一种新的BP神经网络权值的训练算法.与传统的神经网络权值学习的拟牛顿算法比较而言,采用改进算法的神经网络的收敛速度明显加快.改进算法能有效解决BP神经网络收敛速度慢的缺陷,显著提高了BP神经网络的学习训练收敛速度和学习精度.  相似文献   

2.
BP神经网络可以有效地对非线性系统进行逼近,但是传统的最速下降搜索方法存在收敛速度慢的问题。本文提出把BP神经网络转化为最优化问题,用一种共轭梯度算法代替最速下降法进行搜索迭代,极大地提高了收敛速度。  相似文献   

3.
基于改进BP神经网络的函数逼近性能对比研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了正确反映实际应用中经常采用的6种典型BP神经网络的改进算法的非线性函数逼近能力,本文从数学角度详细阐述这6种典型BP神经网络的改进算法的学习过程,简要地介绍MATLAB工具箱中设计BP网络的训练函数,最后在MATLAB环境下设计具体的网络来对指定的非线性函数进行逼近实验,并对这6种典型BP神经网络的改进算法的性能差异进行对比。仿真结果表明,对于中小规模网络而言,LM优化算法逼近性能最佳,其次是拟牛顿算法、共轭梯度法、弹性BP算法、自适应学习速率算法和动量BP算法。  相似文献   

4.
共轭梯度与牛顿混杂算法及在神经网络的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在Powell重启动共轭梯度法基础上,利用共轭迭代过程产生的二阶导数信息,构造出当前点的牛顿方向,从而得出一类快速共轭梯度法。用于神经网络逼近非线性函数的学习结果表明,该算法的收敛速度均高于使用相同构造公式的共轭梯度算法。  相似文献   

5.
机械设备的安全运行对企业的现代化生产至关重要,因而对故障机械的诊断近年来受到了普遍关注,而神经网络具有分辨原因及故障类型的能力,在故障诊断领域中得到了广泛应用.本文针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种基于数值优化方法的改进BP算法,应用改进的BP算法对旋转机械故障进行诊断研究,结果表明,加快了网络的收敛速度.证明该算法比BP算法精度更高且收敛速度更快.  相似文献   

6.
本文在研究协同神经网络梯度动力学过程的基础上,针对学习过程收敛速度缓慢的缺点,提出了一种改进的基于梯度动力学的协同神经网络学习算法.该算法分析了非平衡注意参数对学习过程的影响,简化了初始伴随向量的选取;并引入最优化理论,将该问题归结为求解非线性最优化问题,用共轭梯度法代替梯度下降法,加快了学习过程的收敛.通过对汉字图象库和人脸图象库的图象识别实验表明该算法较之其他学习算法有较高的识别率,并能较快的收敛到极小值.  相似文献   

7.
关于多项式函数算法优化问题,人工神经网络是解决函数逼近问题的一个重要方法.但由于传统的学习型神经网络存在缺陷,如对初始权重非常敏感,极易收敛于局部极小;收敛缓慢甚至不能收敛;过拟合与过训练;网络隐含节点数不确定等.针对上述问题,提出了一种多项式函数的三层泛函网络与逼近算法,并给出了中间隐层计算单元个数是如何确定.提出的算法能以任意精度逼近多项式函数,同时具有较快收敛速度和良好性能,克服了人工神经网络的不足.最后,给出了两个数值算例进一步验证算法的正确性.  相似文献   

8.
基于样本期望训练数的BP神经网络改进研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
BP算法是神经网络中最常用的算法之一.标准BP算法存在的最主要问题就是易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题.针对BP算法的这些问题,出现了许多改进的措施,如引入变步长法、加动量项法等.提出了一种基于样本期望训练数的改进BP算法,仿真实验说明了该算法可以明显提高BP网络学习速度,并且具有简单通用性,可以和其他方法结合,进一步提高算法的收敛速度.  相似文献   

9.
BP算法的改进及其在Matlab上的实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对BP算法这种当前前馈神经网络训练中应用最多的算法,在介绍BP神经网络的基础上,对标准的BP网络训练算法存在的收敛速度慢、易陷入局部极值的严重缺点,提出了几种学习算法上的改进;进而介绍了改进蹬算法在Matlab神经网络工具箱中的函数实现。最后应用实例利用Matlab神经网络工具箱对标准BP算法及改进的算法进行语言编程、仿真。仿真结果显示,改进后的算法在极值、收敛速度上得到了很大的改善。  相似文献   

10.
改进的BP神经网络算法及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法.算法通过引入泛函分析中的压缩映射原理,不但解决了BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺陷,加快了BP网络的收敛速度,而且还弥补了BP神经网络在学习过程中与网络连接权值初值选择密切相关的不足.与传统的BP算法相比,训练步数减少了17.4387%,训练时间节省了8.2774%.实验结果表明改进的方法取得了良好的效果,可应用于实践中.  相似文献   

11.
基于粗糙集理论和BP神经网络的数据挖掘算法   总被引:11,自引:1,他引:11  
徐泽柱  王林 《计算机工程与应用》2004,40(31):169-172,175
根据数据挖掘中粗糙集理论和BP神经网络各自的优势和存在的问题,提出了一种将粗糙集理论和BP神经网络理论结合在一起的算法。该算法利用粗糙集对属性的归约功能将数据仓库中的数据进行归约,并将归约后的数据作为训练数据提供给BP神经网络。通过粗糙集归约,提高了训练数据表达的清晰度,也减小了BP神经网络的规模,同时利用BP神经网络又克服了粗糙集对噪声数据敏感的影响。文中提出了代价函数,解决了训练数据与网络精度的问题,也提供了由粗糙集归约向BP神经网络训练转变的依据。  相似文献   

12.
本文介绍了BP算法的基本原理及其实现步骤,并将BP算法应用于神经网络解耦器和PID神经网络的训练中,即本文中各个神经网络的训练算法均采用BP算法,提出了一种神经网络在线解耦控制算法,即将神经网络解耦和神经网络PID控制两者结合,对系统进行解耦控制。将解耦与控制结合,既避免了单独采用自适应PID控制时控制效果不佳的问题,又避免了单独采用解耦时原有控制器不能适应变化后的对象问题。最后对一组双输入双输出耦合系统进行了仿真研究。  相似文献   

13.
神经网络控制算法是近年来的研究热点,其中的BP神经网络控制算法是最常用的控制算法,它是前馈网络中的核心部分,可以无限逼近任意非线性,实现数据压缩。本文运用BP神经网络控制算法,借助Matlab神经网络工具箱函数,编写程序,首先做了一个非线性函数的逼近,其次重点运用BP神经网络实现图像压缩,通过试验比较,选择合适的训练函数,设定最小误差和最大训练步数,实现图像压缩,并计算了图像的信噪比及峰值信噪比,比较了不同压缩比下图像质量,最后分析了BP神经网络的局限性。  相似文献   

14.
以高维输入神经网络作为生产线产品质量模型   总被引:13,自引:1,他引:12  
探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法。针对网络输入变量维数较高的特点,提出一种BP网络各权重独立训练的分散训练方法。该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优化训练,运用非线性优化方法调节步长。与用普通的BP训练方法相比,用该方法训练高维输入的BP网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度,较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题。  相似文献   

15.
以Sigmoid为传递函数的BP网络在过程系统工程领域已经得到了广泛的应用 ,但是一般的GDR训练算法在极小点附近易发生振荡 ,收敛速度慢。本文提出了人工神经网络M法训练的新途径 ,并且通过不同算例和工业实际数据建模应用证实了M算法的收敛速度大约是GDR算法的 5 - 10倍左右 ,有效地提高了网络训练的速度和训练效率  相似文献   

16.
文章利用神经网络实现基本的数字逻辑功能,并在MATLAB上进行了仿真。通过加入带有噪声的输入值以测试网络的稳健性能,这是一个比较和优化不同网络性能的过程。为了找到能够更好地实现基本数字逻辑的网络模型和训练算法,文中对感知器网络、BP网络和RBF网络做出了一系列的比较分析。尤其是对BP网络中的不同训练算法,均根据MATLAB的仿真情况文中做出了比较,结果可作为网络选用依据。  相似文献   

17.
本文对蚁群优化算法的BP神经网络中的RPROP混合算法进行了研究,提出了利用蚁群优化算法,结合RPROP混合算法解决无线网络传感器中如何处理信息服务点中大量的冗余数据、网络运行速度等相关问题,通过建立系统构架及信息服务点,证明该算法能够延长BP神经网络的生命周期,加快BP神经网络的收缩速度,能够将网络中信息服务点的重复数据进行有效的合并处理,并及时过滤掉非正常信息服务点的数据,减少数据服务点的能量消耗,期训练过程中迭代次数改善明显,解决BP神经网络的学习、训练时间冗余等问题,同时具有较强的计算、寻优等能力,提高了网络分类正确率和运行的效率,是一种较为实用的算法,完全能够满足日益增长的无线互联网终端的运行需要。  相似文献   

18.
针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,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。  相似文献   

19.
针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,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。  相似文献   

20.
依据发酵过程的机理和改进的Elman神经网络动态建模原理,提出了一个新的发酵过程建模分批训练算法。通过发酵过程仿真实验,与传统的BP建模算法比较,改进的Elman神经网络建模算法具有收敛速度快、泛化能力强等特点。此外,利用该算法编制的软件可以内嵌到发酵过程监控系统中,实现发酵过程在线建模与状态参量的在线预估。  相似文献   

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