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针对模糊神经网络控制器在应用误差反向传播算法训练时,易于陷入局部最优的问题,提出了一种将差分进化算法与BP算法相结合的学习法,首先利用差分进化算法的全局寻优能力,给BP算法一个好的寻优初始点;然后再以一定的概率进行BP算法的寻优.对一个带有滞后环节的二阶系统进仿真表明,控制性能优于基于BP的模糊神经网络控制器. 相似文献
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遗传算法是一种模拟自然选择和进化的随机搜索算法,它的搜索能够遍及整个解空间,容易得到全局最优解.目前主要的编码方式都是将结构和连接权值等信息编码成串式的基因,这不利于在遗传过程中保留个体的子结构信息,也难于设计兼顾基因型与表现型的遗传算子;在前馈神经网络的进化中引入BP训练方面,也不分良莠对所有后代进行训练,形成资源浪费.为克服这些问题,提出了一种基于结构进化的前馈神经网络设计算法SEFNN,该算法使用一种紧缩矩阵编码、新型结构化交叉算子、修订的变异算子和精英训练法则,充分考虑了基因型与表现型之间的关系,适当加大变异搜索速度,并采用选拔训练方式,从而提高了进化神经网络的效率.实验表明该算法获得的解无论在网络规模还是测试精度上都有优越的性能表现,并已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统,具有良好的效果. 相似文献
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提出了一种基于粒子群优化算法的小波神经网络大包线调参控制律设计方法.该方法用小波函数代替了Sigmoid函数作为激活函数.由于结合了小波变换良好的高频域时间精度、低频域频率精度的性质和神经网络的自学习功能,因而具有较强逼近非线性函数的能力.为了克服局部极小值问题并进一步提高对非线性函数逼近能力,利用粒子群优化算法对小波神经网络进行参数训练,并利用该网络实现了大包线增益调参.飞行仿真结果表明,所设计的小波神经网络增益调参控制器具有优良的控制性能,不仅能够保证平衡状态下的控制效果,而且在未训练的平衡状态下依然具有良好的控制性能,并且在存在20%的建模误差时,最大超调量仅为6 m,仅是使用常规增益调参方法的18%. 相似文献
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基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计 总被引:9,自引:2,他引:9
神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一. 相似文献
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个体的适应度赋值和群体的多样性维护是进化算法的两个关键问题。首先,一方面,定义了Paretoε-支配关系的相关概念,通过Paretoε-支配关系确定个体的强度Pareto值,根据个体的强度Pareto值对群体进行Pareto分级排序,实现优胜劣汰;另一方面,使用拥挤距离估算个体的拥挤密度,淘汰位于拥挤区的一些个体,维持群体的多样性。然后,根据差分进化算法的特点,使用适当的进化策略和控制参数,给出了一种用于求解多目标优化问题的差分进化算法DEAMO。最后,数值实验表明,DEAMO在求解标准的多目标优化问题时性能表现优良。 相似文献
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基于遗传算法的前向神经网络结构优化 总被引:2,自引:0,他引:2
对近几年应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化设计前向神经网络结构的研究进行了评述。指出了神经网络结构优化设计的重要性和目前各种方法存在的不足。介绍了神经网络结构设计原理和应用GA优化设计神经网络应着重考虑的两个问题:即结构表达策略和适应度函数设计。分别对近来应用GA优化设计多层感知器、径向基函数神经网络和径向基概率神经网络结构的研究进行了细致介绍和分析。指出了目前研究工作的不足和未来研究工作的发展方向。 相似文献
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基于改进型遗传算法的前馈神经网络优化设计 总被引:8,自引:0,他引:8
阐明了遗传算法和神经网络结合的可行性,提出了一种改进的面向神经网络权值学习的遗传算法。通过对XOR问题的实验,显示出其快速学习网络权值的能力,且能摆脱局部极值的困扰和初始权值的限制,从各方面都表现出优于标准遗传算法和BP算法的性能。 相似文献
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人工神经网络的结构设计没有系统的规律可遵循,而常用的基于梯度的神经网络参数优化又易陷入局部最优解。针对BP人工神经网络所存在的缺陷,结合差异演化算法,提出了实数编码的DE-BP神经网络预测模型。利用税收预测的实例验证了算法的有效性,取得了令人满意的结果。 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值. 相似文献