一种新的优化神经网络权值算法及其应用

为克服和改进BP算法的不足,文章在分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法优越性与不足的基础上,提出了一种基于GA和PSO结合的算法——GA-PSO算法,用于训练神经网络权值.算法产生下一代个体时,不仅采用交叉和变异算子,而且在重新定义局部最优粒子的基础上,引入粒子群优化算法,有效地结合了遗传算法的全局收敛性能和粒子群优化算法的局部搜索能力.通过对异或问题和IRIS模式分类问题的学习,仿真结果明显好于单纯地用GA或PSO进行前向神经网络训练,能有效避免早熟收敛的同时,提高搜索精度.     

基于支持向量机算法的连铸漏钢预报模型研究

漏钢预报系统的性能往往取决于其算法模型的性能,支持向量机(SVM)算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有许多特有优势,能够避免神经网络隐含层节点选择及局部极小值等问题,而不同的SVM算法参数往往会对其性能产生显著影响。为此,本文利用GS网格搜索法、PSO粒子群算法和GA遗传算法对SVM支持向量机的算法参数进行了优化,并将优化后的SVM支持向量机算法应用到连铸漏钢预报系统中;利用某钢厂CSP连铸生产线的历史生产数据对各优化后的SVM支持向量机算法进行了训练和测试。测试结果表明,用GA遗传算法优化后的SVM支持向量机算法测试效果较好,得到了98.33%的预报率和100%的报出率,从而验证了基于SVM支持向量机漏钢预报系统的可行性和有效性。     

基于PSO的支持向量机多元控制图均值偏移诊断模型

为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制,在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下,根据不同的均值偏移模式,产生SVM训练数据集和测试数据集,用Ps0对SVM的参数进行优化,最终得到优化的SVM模型．结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强,分类准确率超过85％．     

基于遗传算法的BP网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用

提出一种遗传算法（GA）和BP算法结合的神经网络模型优化方案。首先采用自适应交叉概率和变异概率的遗传算法优化BP网络的权值,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点;在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的BP算法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。在铁路机车滚动轴承诊断方面,利用MATLAB仿真实验结果表明,遗传算法与BP算法结合的模型诊断精度为100%,标准BP算法的模型诊断进度为80%,并且提高了网络的收敛速度。说明GA—BP算法模型诊断精度较高,诊断能力得到了改进,遗传算法与BP算法的结合算法可行有效。     

一种新的群搜索优化实现算法

针对群搜索优化（GSO）算法存在的不足,提出一种新的GSO实现算法（NRGSO）.采用5个300维和7个30维的测试函数对NRGSO算法进行数值实验,并将其与GSO算法、微粒群优化（PSO）算法、遗传算法（GA）、进化规划（EP）、进化策略（ES）进行比较.结果表明,NRGSO算法的性能优于GSO算法;而在解决高维和多模态函数的优化问题方面,其性能优于PSO、GA、EP和ES等算法.NRGSO算法改进了群搜索优化原实现方法的不足,提高了算法的搜索性能,不仅在高维函数的优化中表现卓越,还能有效地避免陷入局部次优,并且在实际的优化问题中应用方便.     

基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.     

基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法

在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练过程中动态调整感知系数,改善了PSO算法的计算效率以及全局收敛效率.进一步将2个相互关联的神经网络——比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)神经网络及SPSO神经网络结合起来,使其能有效解决非线性控制模型的问题.为了验证该算法,引入了4个仿真例及2种PSO优化算法——传统PSO(conventional PSO,CPSO)和修正PSO(modified PSO,MPSO),来比较SPSO算法在解决控制问题中的非线性复杂系统的高效性,结果显示SPSO算法有较好的全局收敛性能、收敛速度以及较强的鲁棒性.     

特征选择和SVM训练模型的联合优化

提出了特征选择和支持向量机(SVM)训练模型的联合优化方法,利用特征选择和训练模型的互相依赖关系来提高SVM性能.该方法包括3个关键技术 优化目标是提高SVM性能,它是由ξα-estimate方法计算出来的; 用一个二进制向量表示特征选择,用混合核函数和折中控制参数来表示训练模型; 用演化算法来求解联合优化问题.通过使用入侵检测标准数据,比较了联合优化、单独优化和分开优化方法以及遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的使用效果.结果表明 联合优化方法能更好地提高SVM性能,并且收敛速度更快; GA的效果比PSO要好.     

基于遗传和粒子群结合的文化算法

针对粒子群优化(PSO)算法的"早熟"现象,给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法将PSO/GA纳入文化算法框架,形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间,两群体空间可以独立并行演化,并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间的引导,达到改善粒子群优化算法全局搜索能力、提高计算精度的目的.仿真表明,该算法的优化性能和效率优于PSO算法、GA算法和GA-PSO混合算法.     

基于GA-PID神经网络的板形模式识别方法

针对传统板形模式识别方法存在抗干扰能力差和识别精度有限等缺点,提出了基于遗传算法(GA)优化的PID神经网络板形模式识别方法.PID神经网络不仅具备传统多层前向网络的特点,而且其隐含层具有动态特性,可以直接用于动态系统辨识.GA具备良好的并行设计结构,具有全局优化的特点,利用GA对网络权值进行优化,克服了传统BP算法易陷于局部极小的不足.仿真结果表明:GA-PID神经网络的板形模式识别方法能够识别出常见的板形缺陷,提高了板形模式识别精度,可以满足板带轧机高精度的板形控制要求.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明,混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．     

蚁群神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对蚁群算法收敛速度慢的问题, 提出了一种改进方法, 通过为蚁群算法增加一种收敛因子, 使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量, 降低了算法陷入局部最优解的可能性。分析了改进蚁群算法的收敛性, 并对其寻优能力进行了测试, 结果表明, 改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度。用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断, 与BP神经网络诊断结果对比, 蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

Combinatorial Optimization Based Analog Circuit Fault Diagnosis with Back Propagation Neural Network

Electronic components＇ reliability has become the key of the complex system mission execution. Analog circuit is an important part of electronic components. Its fault diagnosis is far more challenging than that of digital circuit. Simulations and applications have shown that the methods based on BP neural network are effective in analog circuit fault diagnosis. Aiming at the tolerance of analog circuit,a combinatorial optimization diagnosis scheme was proposed with back propagation（ BP） neural network（ BPNN）.The main contributions of this scheme included two parts：（ 1） the random tolerance samples were added into the nominal training samples to establish new training samples,which were used to train the BP neural network based diagnosis model;（ 2） the initial weights of the BP neural network were optimized by genetic algorithm（ GA） to avoid local minima,and the BP neural network was tuned with Levenberg-Marquardt algorithm（ LMA） in the local solution space to look for the optimum solution or approximate optimal solutions. The experimental results show preliminarily that the scheme substantially improves the whole learning process approximation and generalization ability,and effectively promotes analog circuit fault diagnosis performance based on BPNN.     

基于改进灰狼算法-BP神经网络的智能巡检机器人电磁兼容故障诊断

智能巡检机器人巡检电力线路时可能受到电磁干扰而影响工作甚至发生故障,为有效地完成智能巡检机器人电磁兼容故障的诊断,提出一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)优化BP神经网络(IGWO-BP)的故障诊断模型.由于智能巡检机器人电磁兼容故障征兆与故障原因之间具有复杂的非线...     

基于 CS 的神经网络在抽油机故障诊断中的应用

为提高抽油机故障诊断效率, 提出了在布谷鸟搜索算法(CS: Cuckoo Search)中加入自适应步长, 并 用函数进行测试, 结果验证了改进算法的有效性。 用改进的 CS 算法优化 BP(Back Propagation)神经网络 的权值和阈值, 并与传统 BP 算法进行比较, 证明了改进的 CS 算法克服了传统算法训练速度慢、 易陷局 部极值的缺点。 将优化的神经网络应用于抽油机故障诊断中的实验表明, 该算法具有较快的收敛速度和 较好的稳定性, 同时也提高了抽油机故障诊断的精确性。     

基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型

结合梯度下降算法和进化算法对RBF神经网络进行改进,建立了基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型.配电网故障诊断实例表明,基于改进的RBF神经网络的配网故障诊断模型具有较高的诊断精度.     

基于改进遗传神经网络的微硅加速度传感器动态补偿研究

比较遗传算法与神经网络的特点, 并对将遗传算法用于函数连接型神经网络(FLNN)的优点进行了研究.对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法.该方法不依赖于传感器的动态模型, 可根据传感器的动态响应数据, 建立补偿模型,采用改进遗传神经网络搜索和优化补偿模型参数,既保留了遗传算法的全局搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力.介绍补偿原理及算法, 给出动态补偿网络的数学模型.结果表明, 该补偿方法能克服FLNN收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,具有网络训练速度快、实时性好、良好的全局搜索能力、精度高、鲁棒性好及动态补偿器实现简单等优点.