基于熵误差函数的BP算法及其应用

BP算法现在已成为目前最广泛的神经网络学习算法之一,但存在收敛速度较慢和学习不稳定的问题.为了加快收敛,用熵作为误差函数来对BP算法进行改进,在训练过程中加入动量项,并且对样本作归一化处理.通过对函数逼近和异或问题实例的仿真,与通常改进的BP算法所得的结果进行比较,仿真结果表明熵作为误差函数的改进BP算法比通常改进的BP算法有更好的收敛性和稳定性.最后,通过改进的BP神经网络实现对矩形波导匹配负载的结构设计,结果表明网络能很好地达到工程的要求.     

基于回归神经网络自适应快速BP算法

动态递归网络Elman网络结构简单，运算量少，适合于实时系统辨识。以Elman网络结构推导了在线学习算法。针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点，提出了一种改进的自适应BP算法，运用到回归神经网络，提高了在线学习的速度与收敛速度，仿真实验表明了此算法的有效性和快速性。     

一种递归神经网络的快速并行算法

针对递归神经网络BP(Back Propagation)学习算法收敛慢的缺陷,提出一种新的递归 神经网络快速并行学习算法.首先,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性； 进一步地,为了克服RPE算法集中运算的不足,设计完整的并行结构算法.本算法将计算分配 到神经网络中的每个神经元,完全符合神经网络的并行结构特点,也利于硬件实现.仿真结果表 明,该算法比传统的递归BP学习算法具有更好的收敛性能.理论分析和仿真实验证明,该算法 与RPE集中运算算法相比可以大大节省计算时间.     

提高BP神经网络训练时间的研究

BP网络是广泛应用的神经网络之一,但其收敛速度慢、易陷入局部最小。针对BP神经网络这些问题,本文提出了归一化输出误差的方法,引入了网络输出对权值的影响,有效地提高了网络的训练时间。仿真结果表明此种方法对改善网络的收敛速度效果明显,且对于其它的BP网络改进算法也有较好的改善作用。     

基于动态对角递归网络的变压器故障诊断

本文介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练。同时,将动态对角递归网络引入到电力变压器的故障诊断中,通过改良三比值方法来实现故障诊断,提高了神经网络故障诊断收敛性及增量学习能力。最后,仿真诊断实例表明了应用这种方法实现的变压器故障诊断系统的有效性。     

基于PSO的神经网络在传感器 数据融合中的应用

针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题,常采用BP神经网络对其进行数据融合.但BP神经网络方法训练收敛速度慢,易陷入局部最优.采用PSO全局优化算法训练多层前向神经网络权值,使网络训练误差比BP方法降低了两个数量级,并且收敛速度明显加快.融合结果表明基于PSO神经网络方法更有效地消除了温度对压力传感器的影响,显著提高了传感器的稳定性和准确度.     

基于动态对角递归网络的变压器故障诊断

本文介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练。同时,将动态对角递归网络引入到电力变压器的故障诊断中,通过改良三比值方法来实现故障诊断,提高了神经网络故障诊断收敛性及增量学习能力。最后,仿真诊断实例表明了应用这种方法实现的变压器故障诊断系统的有效性。     

数值优化改进的BP网络的模式分类对比

研究了共轭梯度算法、拟牛顿算法、LM算法三类常用的数值优化改进算法,基于这三类数值优化算法分别对BP神经网络进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将不同BP网络分类模型的分类结果进行对比. 仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,LM数值优化算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;共轭梯度数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;拟牛顿数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间.     

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.     

基于RBF神经网络的全姿态磁航向误差建模与补偿

对磁罗盘系统误差和目前多数文献所提出的全姿态磁航向误差补偿方法的不足进行了分析.针对具有一定俯仰角或横滚角的磁罗盘系统磁航向误差建模和补偿问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的修正方法,并与BP神经网络方法进行了比较.在分析算法原理的基础上进行了实验仿真,结果表明:采用RBF神经网络在明显提高网络收敛速度的基础上,大大减小了全姿态磁航向误差,校正效果优于BP神经网络.