基于BP神经网络的中药现代化产业绩效评估

采用基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络构建中药现代化产业综合绩效评估模型,避免了传统BP神经网络训练时间长、收敛慢、易陷入局部极小值的问题。使用Matlab软件建立中药产业现代化发展能力综合绩效评估模型,并通过训练和仿真验证了该网络模型的有效性以及比BP神经网络的其他改进算法训练模型更具高效性。     

基于PSO和BP复合算法的模糊神经网络控制器

为了克服单独应用粒子群算法（PSO）或BP算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种训练模糊神经网络参数的PSO＋BP算法。该算法将二者相结合,即在PSO算法中加入一个BP算子,以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高其收敛速度、训练效率和提高该模糊神经网络控制器的控制效果。最后的仿真实验结果验证了该基于PSO＋BP复合算法的模糊神经网络控制器的有效性和可行性。     

BP改进算法及其在乙二醇精制软测量中的应用

提出了一种综合改进的BP神经网络算法，该算法在训练时对不同的连接权和阈值采用不同的学习速率，由此建立了乙二醇精制塔塔釜乙二醇浓度的神经网络软测量模型。结果表明该算法能有效提高乙二醇浓度BP神经网络软测量模型的收敛精度。     

大学生综合素质评价中BP神经网络的建模与仿真

介绍了神经网络的基本理论,指出传统BP算法存在的问题及改进方法。在建立大学生综合素质评价指标体系的基础上,提出并建立了一个BP神经网络模型。采用基于动量法和自适应学习率的BP算法对网络进行训练,避免网络陷入局部极小点,提高训练效率。应用该模型对大学生综合素质评价进行仿真,结果表明,利用神经网络进行大学生综合素质评价具有良好的前景。     

BP神经网络在人脸识别中的应用研究

本文介绍了一种BP神经网络的人脸识别系统的设计方法。该设计利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用MATLAB软件建立了用于人脸识别的BP神经网络,并利用大量的人脸特征数据训练神经网络,使神经网络能分辨出不同的人脸特征。实验结果表明,用这种方法进行人脸识别有较好的效果。     

基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程.通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神经网络对训练初值和参数要求不高,扩大了权值的搜索空间,提高了收敛速度和学习精度,有效地协调全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法性能优于其它算法,具有均方误差值小,收敛速度快和计算精度高等特点,是一种更有效的神经网络训练算法.     

基于改进BP神经网络的预测模型及其应用

对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L—M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络的有效性。     

基于MBP-RO混合学习策略的货币识别研究

神经网络模式识别方法是模式识别领域的一个新的研究方向,而BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种.针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中采用混合学习策略,并对建立的货币识别模型进行Matlab仿真.实验结果表明:MBP-RO模型使神经网络缩短了训练时间,获得了更高的识别速度和更好的识别效果,该模型在货币识别中具有一定的优势.     

一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统

针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。     

基于小波神经网络的齿轮箱故障诊断研究

论述了小波神经网络的系统结构及算法,并根据齿轮振动信号的频域变化特征,提取特征向量作为输入,利用小波神经网络建立特征向量与故障模式之间的映射关系,建立了基于该算法的齿轮故障诊断模型。仿真结果表明：与传统的BP神经网络相比,该模型显著缩短了训练时间。该小波神经网络进行机械故障诊断是有效的。     

基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。     

基于改进的BP神经网络的血液细胞图像分割

采用BP神经网络来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进BP神经网络。提出了一种采用L-M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统模型。实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边缘检出问题,使得分割图像能更好的接近真实图像。     

AFSA＋PSO混合算法在BP网络故障诊断中的应用

提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果.     

改进的BP算法在混凝土适筋梁挠度预测中的研究

BP神经网络已被广泛应用于多个研究领域,为克服和改善传统的BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小、泛化能力差的缺陷,基于混凝土适筋梁挠度预测的实际工程问题,提出L-M算法,并对现场的原始数据进行分组取样;实验数据对比及算法仿真结果表明,基于改进的L-M算法的神经网络推算钢筋混凝土适筋梁长期挠度的方法是可行的,并且L-M算法比传统BP算法收敛速度快,挠度的预测结果比规范计算结果更加接近实测数据;应用结果表明,L-M算法利用二阶导数的特性,加快了收敛速度,提高了计算精度;而运用分组取样法则提高了网络的泛化能力.     

L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用

在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquard、优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于Levenbery-Marquardt优化的I3P算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

针对BP神经网络在学习算法中的不足,将BP神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法。其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的BP神经网络、RBF网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识。     

基于PCA和IFOA-BP神经网络的股价预测模型

针对基于BP神经网络的股票价格预测模型在价格预测时存在较大误差的问题,在BP神经网络方法的基础上引入了主成分分析方法(PCA)和改进的果蝇算法(IFOA),提出一种基于PCA-IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。通过PCA对股票历史数据进行降维,减少冗余信息;采用改进的果蝇算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;建立基于PCA和IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。对上证指数股票价格数据进行仿真验证,仿真结果表明:在股票价格预测中,该模型比BP神经网络、PCA-BP和PCA-FOA-BP的预测精度更高,是一种有效可行的预测方法。     

基于深度学习的步态识别算法优化研究

基于深度学习的神经网络,对步态识别算法进行了优化研究。利用粒子群优化BP神经网络阈值、权值,在神经网络中代入优化后的初始值进行训练,避免陷入局部最优。通过Vicon MX系统对角度特征值进行采集,利用基于粒子群优化BP神经网络进行识别,验证其识别步态的可行性;筛选出传感器系统特征值,在对其优化改进时选取粒子群优化BP神经网络。与传统神经网络法、粒子群优化法相比,基于粒子群优化BP神经网络法的识别方式,识别时间短且识别率高。