基于BP神经网络的气囊点火算法模型

通过建立完整的车体-乘员-约束系统仿真分析模型,将BP神经网络模块嵌入到仿真分析流程中,在产品开发阶段实现了气囊点火算法的验证。本算法模型在对网络进行训练的基础上,以不同碰撞速度的正面刚性墙碰撞分析模型为研究对象,建立了车体加速度与乘员位移之间的数学模型,实现了随机输入车体加速度曲线即可获取乘员位移曲线,计算结果与仿真分析结果吻合,为进一步研究气囊点火优化算法奠定了基础。     

神经网络BP算法的一种改进

提出了一种改进算法，对原来的误差函数做了很小的改动。改进算法既保持了原ＢＰ算法的优点。又可以有效地避免假饱和，使学习过程可以较快地完成，取得了满意的结果，本文推导了改进后的算法，并结合实例对算法的效果进行了讨论．     

一种BP神经网络的学习算法及其改进

本文详细推导了典型ＢＰ神经网络学习算法,并给出了一种基于动量和学习速率自适应调整的虎法。仿真结果表明,改进算法的学习速度和收敛性得到了明显的提高。     

基于BP神经网络模型的温度预测方法

车间里特定高温环境下对多点的温度监测数据是风机是否工作的重要参数。为了能更好地保护风机,提出一种基于BP神经网络来分析预测温度变化趋势的方法,达到了减少风机工作时间,延长风机寿命的效果。     

基于BP算法的神经网络内模控制器

文章针对一类非线性系统,采用加入阻尼项的权值调整BP算法,设计了基于BP算法的神经网络内模控制器,并进行了仿真,结果显示该控制器对阶跃信号和扰动均无稳态误差,对非线性环节有较好的控制效果。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络模型研究

为解决BP神经网络局部性收敛度慢的问题,提出了基于改进粒子群算法的BP神经网络模型．该方法通过粒子群进化速率动态调整惯性权重因子,提高了算法的收敛速度和全局搜索最优值的能力．提出的模型和改进的算法模拟仿真表明：该方法对收敛速度和精度有更好的拟合性．     

变结构神经网络模型的BP算法及其应用研究

神经网络模型是一种非常有效的数据处理工具,但是存在结构确定困难的缺点.针对神经网络算法的这种缺点,提出了变结构神经网络模型.此模型增加了神经网络隐节点的决策变量,并对此决策变量进行松弛.在采用BP梯度算法确定神经网络结构的同时,确定网络参数.由于电缆的状态监测是时序数据,将此模型应用于电缆的状态监测过程中,能体现出较好的适应性.     

神经网络BP算法的研究,实现及改进

给出了目前较流行的一种神经网络学习算法－－神经网络ＢＰ算法的数学证明及计算机实现，并在此基础上提出了几种改进算法。计算机模拟结果表明，改进算法提高了学习速度与精度，应用于工程图形元素识别效果良好。     

基于混合混沌优化法的BP神经网络算法

运用混合混沌优化法训练BP神经网络，构造了基于混合混沌优化法的BP神经网络训练算法，实例说明具有较高非线性逼近能力和应用价值。     

基于GA的BP网络模型在水文计算中的应用

分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法GA的特点,在对BP网络模型进行多方面改进的基础上,提出了基于GA的BP网络模型算法,该算法利用遗传算法全局寻优能力强的特点,可克服神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷.研究表明,基于GA的BP神经网络模型用于水文计算是有效可行的,该算法具有广泛的应用前景.     

BP网络的SPDS训练算法的鲁棒性

证明了作为BP网络的训练算法之一的SPDS算法在收敛的同时具有鲁棒性这一良好性质、实例也 证明了SPDS算法较之BP算法在鲁棒性问题上有较大进步．     

改进BP神经网络算法在机器人轨迹优化中的研究

针对未知的全局环境,将整体任务分解为环境信息已知的一系列中间任务,即将整个机器人的运动分解成一系列直线运动,降低神经网络函数复杂度,并且将障碍物封装为简单图形,以减少整个运动过程中的中间任务的个数,进一步降低神经网络函数复杂度．利用BP神经网络高速并行计算的优点,建立神经网络函数,提出一种实时性较高的求取函数的负梯度方向的方法,控制机器人快速高效地完成中间任务,从而驱使机器人到达目标点并进行仿真．     

正交投影神经网络的BP和GS杂交学习算法

主要讨论具有单隐层的正交投影神经网络的权值和阈值的学习问题,提出了一种新的将BP算法和GS算法相结合的杂交学习算法,其中GS算法对隐层到输出层的权值和阈值进行学习,BP算法用于输入层到隐层权值的学习,并给出一种最佳的隐层节点数的选取方法．仿真实验表明,该杂交学习算法具有学习速度快且能获得全局最优解的特点,并可有效地对学习过程中出现的病态情况进行求解,具有良好的普适性。     

基于人工神经网络的复合材料固化变形预测

复合材料固化变形的多因素性使固化变形问题很难得到精确的解析解。应用人工神经网络,采用三层反向传播BP拓扑结构模拟复合材料各项参数与变形间的非线性关系,为固化变形预测以及进一步实现变形控制提供了科学依据。     

基于神经网络优化法的故障诊断应用研究

在机械设备的故障诊断中，常采用BP网络算法对故障进行诊断计算，但由于BP网络易于收敛于局部极小点，且在初始参数与网络结构选取不当时。网络将出现发散现象．为此提出了将神经网络优化算法应用于汽轮发电机组的故障诊断中，实现了神经网络权值和阈值的快速计算，并以汽轮发电机组的故障诊断为背景。将两种算法的结果进行比较，证明该方法比BP算法精度高且收敛速度快、可靠性好．     

BP人工神经网络模型的进一步改进及其应用

针对BP网络存在的缺点 ,有多种改进方法 .本文在文献 [3]的基础上 ,从算法和网络结构设计方面又进行了综合改进 ,不仅加快了网络的收敛速度 ,而且优化了网络的拓扑结构 ,从而增强了BP神经网络的适应能力 .将新改进的BP网络用于成都市消费预测 ,取得令人满意的效果 .     

The tool for building an NN based on improved BP algorithm

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＢａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ (ＢＰ)ｉｓａｖｅｒｙｕｓｅｆｕｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｍａｎｙａｓｐｅｃｔｓ.Ｂｕｔｉｔｈａｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ:①Ｔｈｅｌｏｃａｌｌｅａｓｔｐｒｏｂｌｅｍｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｄｕｅｔｏｉｔｓｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ②Ｔｈｅｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔｓｐｅｅｄ③Ｌａｃｋｏｆａｃａｄｅｍｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｈｉｄｄｅｎｎｏｄｅｓ’ｎｕｍｂｅｒｃｈ…     

一种BP神经网络改进算法的研究

为提高神经网络传统BP算法的训练速度,以3层神经网络为例,通过对权值的分析与优化,推导出改良的BP算法——双权值迭代优化法,并对该算法与传统算法进行了比较,通过比较发现,新算法在保证精度的前提下可节省训练时间,同时对该算法特点进行了总结。