共查询到20条相似文献,搜索用时 130 毫秒
1.
本文采用模糊优选算法(BP)算法来训练前馈人工神经网络(BPN),用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。 相似文献
2.
本文采用模糊优选算法(BP)算法来训练前馈人工神经网络(BPN),用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。 相似文献
3.
BP神经网络的改进算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时.将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。 相似文献
4.
BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时,将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率。 相似文献
5.
6.
王雅芳 《自动化与仪器仪表》2007,(6):77-80
介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
7.
一种改进的 BP 神经网络算法与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统 BP 算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和 BP 算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的 BP 算法.该算法引入放大因子改善 BP 算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题.最后,将改进的 BP 算法与传统 BP 算法进行应用于煤矿瓦斯预测.通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的 BP 算法要优于传统的 BP 算法 相似文献
8.
BP网络局部极小产生的原因分析及避免方法 总被引:8,自引:0,他引:8
在详细地讨论了BP算法陷入局部极小原因的基础上,对BP算法避免陷入局部极小提出了3种基本的方法。第一种是预先给定权初值。第二种是合理地设置网络隐含单元数目。第三种是采用感知器分解预置初值的方法避免BP算法陷入局部极小。 相似文献
9.
BP神经网络由于可以根据误差的反向传播来纠正权值和阈值,但它有可能陷入局部极小,不能确保收敛到全局极小点.反向传播训练次数多,收敛速度慢,使学习结果有时不能令人满意.如果用均方误差指标作为适应值的粒子群算法对BP网络的权值进行训练,会得到较快的收敛速度,而且可以避免局部最值的出现. 相似文献
10.
11.
几种改进BP算法及其在应用中的比较分析 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了标准BP算法存在的问题,对ABPM、HBP、LMBP三种改进的BP算法进行了研究,以企业战略预警系统为例,分别用改进算法进行仿真,从收敛速度、收敛精度等方面进行比较分析。仿真结果表明,三种改进算法均不同程度解决了标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,其中LMBP算法达到的效果是最优的。 相似文献
12.
13.
BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。 相似文献
14.
15.
16.
BP算法使用优化算法中的梯度下降法,梯度下降法的不足,使BP算法收敛速度慢,计算量比较大,且收敛速度与初始权的选择有关;学习时,无法保证可以得到最小值。BP的改进算法提出权值更新的快速收敛方法,使用MatLab对改进算法进行仿真,结果表明改进算法具有高效性和有效性。 相似文献
17.
提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。 相似文献
18.
一种优化多层前向网络的IA-BP混合算法 总被引:4,自引:2,他引:4
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。 相似文献
19.
针对BP基本算法应用于曲面重建的缺点,提出自调整S型函数方法,并利用共轭梯度法同时调整权值系数和S型函数的形状参数,使得收敛曲线能够迅速摆脱平缓的区域,加速了收敛进程。将这一改进的算法应用于BP网重建自由曲面中,仿真结果表明,同BP基本算法相比,在收敛速度和重建精度上均有较大程度的提高。 相似文献