改进TSP神经网络的收敛性

1.TSP神经网络的求解 巡回售货员问题(TSP:Travelling Salesman Problem)是经典的组合优化问题,它要求售货员访问N个城市,每个城市访问一次且仅一次,最后返回出发点。解的集合是所有合法旅行路径,优化目标是寻求尽可能短的合法路径,TSP的复杂度是N1/2N,当N较大时,寻求TSP的最佳解是相当困难的。     

BP神经网络算法的改进及收敛性分析

研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点.针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法.从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程.并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去.仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果.     

BP神经网络研究

简述BP算法原理,并通过训练一个布尔函数的实例,对BP神经网络算法进行分析与研究,从中可以看出不同的神经网络可以解决同一个实际问题,但是它们的效率及精确度是不同的,需要根据具体应用采用合适的网络形式。     

BP神经网络的改进

BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分析,得到训练目标函数与输入向量之间的相关系数,依据此相关系数得到网络训练时的初始权重,再给待训练的BP神经网络进行初始权重的赋值,通过对初始权重的科学赋值从而达到避免网络在训练过程中陷入局部最小点与加快收敛速度的目的。本文通过实际验证,确实达到预期目的。     

一种改进的神经网络BP算法程序设计

本文对ＢＰ网络算法进行了改进，并结合该算法进行了程序设计。实际应用结果表明，所设计的程序具有较好的性能。     

BP神经网络的设计

对ＢＰ神经网络设计中的隐层节点数，初始权值，学习率等参数的选择进行研究，分别给出若干经验公式。     

一种改进的BP神经网络

BP神经网络利厢误差的反向传播调整神经网络的权值,BP神经网络的训练速度和训练误差很大程度上取决于学习逑率和动量因子的设置。本文提出了一种改进的BP神经网络模型,学习速率和动量因子随误差实时调节,并进行了仿真。仿真结果表明,改进的BP神经网络比传统的BP神经网络收敛更快,误差更小。     

前馈神经网络的新算法及其收敛性

从一般前馈神经网络模型出发，构造出一组关于权重的非线性方程组，给出不同于传统ＢＰ算法的新型神经元算法。理论证明了该算法的收敛性，从而避免了ＢＰ算法的局限性。     

基于改进的BP神经网络车牌识别的研究

近年来,城市智能交通系统发展的很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种重要手段,也引起越来越多关注.本文对车牌识别的形态进行深入研究,应用了改进的BP神经网络算法.实验结果显示这个方法可以更高效的识别车牌并且建立一个良好的未来车牌识别技术的基础.     

基于Matlab改进BP神经网络算法

本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法—Scaled Conjugate Gradien(tSCG算法),利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。     

改进的BP神经网络在元器件建模中的应用

Based on the Back-propagation Neural Network theory, a new method is presented to model nonlinear electron devices. By the sample applications, an optimized project of Back-propagation training is introduced by using Neural Network toolbox in MATLAB software, and the project is explained in detail and the good learning scheme is given by simulating the experimental results of the concrete experimental results. In the method, the momentum parameter α has intensive influence on the training times, while the learning ratio η has little effect on them. In addition, the training is more effective with the couple hidden layers than that with the single hidden layer. Finally, it is proved that the modeling method is accurate and converged quickly by the experiment.     

改进的BP神经网络在元器件建模中的应用

提出一种基于BP神经网络的非线性电子元器件建模的新方法。以具体实验数据为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的BP神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数对训练次数影响很大,而学习率对它的影响很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快速,同时给出了理想的学习方案。最后通过实验验证了该方法的有效性。     

基于多路径回溯的神经网络验证方法

基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度.在数据集ACAS Xu, MNIST和CIFAR10上,将多路径回溯方法与使用单条回溯路径的Deep Poly进行定量比较,结果表明,多路径回溯方法能够获得明显的精度提升,而仅引入较小的额外时间代价.此外,在数据集MNIST上,将多路径回溯方法与使用全局优化的Optimized LiRPA比较,结果表明,该方法仍然具有精度优势.     

Multi-path Back-propagation Method for Neural Network Verification

Symbolic propagation methods based on linear abstraction play a significant role in neural network verification. This paper proposes the notion of multi-path back-propagation for such methods. Existing methods are viewed as using only a single back-propagation path to calculate the upper and lower bounds of each node in a given neural network, so they are specific instances under the proposed notion. Leveraging multiple back-propagation paths effectively improves the accuracy of this kind of methods. For evaluation, the proposed multi-path back-propagation method is quantitatively compared with the state-of-the-art tool DeepPoly on benchmarks ACAS Xu, MNIST, and CIFAR10. The experiment results show that the proposed method achieves significant accuracy improvement while introducing only a low extra time cost. In addition, the multi-path back-propagation method is compared with the Optimized LiRPA, a tool based on global optimization, on the dataset MNIST. The results show that the proposed method still has an accuracy advantage.     

人工神经网络在煤氧化性预测方面的研究

提出了利用人工神经网络技术进行煤氧化速率定量预测的新方法．根据对煤自燃的实际特点和基本规律的综合考虑,研究了影响因素的选取、煤氧化速率预测模型的建立等问题。采用BP神经网络算法对煤氧化速率进行了建模。结果表明,用神经网络模型对煤氧化速率进行模拟预测,具有理论上的可行性和现实意义,说明人工神经网络技术在煤氧化速率预计领域中具有实用价值。     

反向传播神经网络收敛性的探讨

标准BP算法采用的最陡梯度下降法使得均方误差达到最小的策略可能存在两大问题：①陷入局部最小而没有收敛到全局最小,即不收敛;②收敛速率慢。本文从训练算法角度方面,比较了标准BP算法、动量算法、可变学习速率算法和Levenberg-Marquardt算法这几种方法的收敛性以及收敛速率,并通过Matlab仿真进行了验证。     

基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值.     

Neural Network and Classification Approach in Identifying Customer Behavior in the Banking Sector: A Case Study of an International Bank

The customer relationship focus for banks is in development of main competencies and strategies of building strong profitable customer relationships through considering and managing the customer impression, influence on the culture of the bank, satisfactory treatment, and assessment of valued relationship building. Artificial neural networks (ANNs) are used after data segmentation and classification, where the designed model register records into two class sets, that is, the training and testing sets. ANN predicts new customer behavior from previously observed customer behavior after executing the process of learning from existing data. This article proposes an ANN model, which is developed using a six‐step procedure. The back‐propagation algorithm is used to train the ANN by adjusting its weights to minimize the difference between the current ANN output and the desired output. An evaluation process is conducted to determine whether the ANN has learned how to perform. The training process is halted periodically, and its performance is tested until an acceptable result is obtained. The principles underlying detection software are grounded in classical statistical decision theory.     

基于MATLAB的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表。MATLAB的神经网络工具箱提供了许多有关神经网络设计、训练和仿真的函数和方便、友好的图形用户界面来实现BP网络,还可实时将仿真结果可视化,从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效。