一种有效的BP训练算法

提出了一种改进的BP训练算法，并将改进的BP算法与传统的BP算法和一类似的BP改进算法进行试验对比．表明新的算法可更有效地提高网络的学习速度和逼近精度。     

一种改进的BP网络学习算法

本文对添加动量项的BP算法中动量因子对网络收敛速度和收敛精度的影响进行了分析研究，并在此基础上提出了一种改进的算法。仿真结果表明该方法是有效的。     

一种基于演化算法的BP改进算法

本文在对BP神经网络算法分析的基础上,提出一种基于演化算法的BP改进算法(EBP)。该算法将演化算法运用到BP算法学习率的求解中,从而达到学习率的自适应、自组织的目的。实验结果表明,使用EBP算法进行求解函数逼近、优化和建模等BP神经网络应用问题,都要比传统的BP算法具有更好的精确度和收敛速度,并且能够克服传统BP算法易陷入局部最优解、学习过程出现震荡等缺点。     

基于改进BP网络算法的故障诊断分析

介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP（Back-propagation neural network）神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时．将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时,将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率。     

BP网络的全局最优学习算法

一、概述自从1985年,Rumechere和Mclellatd领导的PDP研究小组提出多层前读网络的误差反传训练算     

BP网络学习算法的改进和研究及应用前景综述

本文全面叙述了ＢＰ网络学习算法的思想,特性及存在的问题,并对ＢＰ算法使用的各种改进方法进行了归纳和总结,同时对ＢＰ算法的研究方法及应用前景进行了讨论。     

前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法

分析传统BP算法存在的缺点,并针对这些缺点提出一种改进的BP学习算法.证明该算法在一定 条件下是超线性收敛的,并且该算法能够克服传统BP算法的某些弊端,算法的计算复杂度与简 单BP算法是同阶的.实验结果说明这种改进的BP算法是高效的、可行的.     

一种动态调整学习速率的BP算法

在基本反向传播（BP）算法中,学习速率往往固定不变,限制了网络的收敛速度和稳定性。因此,提出一种动态调整BP网络学习速率的算法,以BP网络输出层节点的实际输出值与期望输出值的平均绝对值误差及其变化率为自变量,找出学习速率与两个自变量之间的函数关系。根据网络的实际学习情况,对学习速率进行动态调整。实例仿真结果表明,改进的BP算法在保持网络稳定性的同时,具有更快的收敛速度。而且,该算法只需恰当地选取几个参数,不受条件限制,因此具有普遍的适用性。     

Madaline网络学习算法改进

根据Madaline网络工作原理,针对其网络特点和现有算法中存在的缺点,提出将MRⅡ算法与感知机学习规则相结合的改进的学习算法,使每个样本学习后权值的改动尽量小,从而减少它对其它样本学习产生的影响,达到提高网络学习能力的目的。     

基于相对熵函数准则的BP算法

提出一种改进的BP算法,并对改进算法中的参数选择进行了讨论。改进后的算法用于XOR问题的学习及函数逼近问题。结果表明,改进后的BP算法可显著地提高网络的学习速度和逼近精度。     

基于BP神经网络改进算法的入侵检测方法

对BP神经网络的算法进行改进：针对不同的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生输出。权值的调整只发生在与被激发的神经元相连弧线的权值上,而不是传统的BP神经网络需要对所有权值进行调整。实验结果表明,该算法在大样本训练网络时,可以显著提高网络的训练速度,减少训练的时间,同时还可以提高系统的检测率。     

一种改进的复数BP神经网络算法研究

论文提出了复数BP神经网络的一种新结构和算法。算法的主要思想是将复值输人信号的实部和虚部分离,分别训练,使其达到稳定状态。其结构简单,易于实现,只需少量样本点却有很高收敛速度和精度。通过实验和仿真说明论文算法的有效性。     

利用单形进化优化的BP神经网络学习算法

在BP神经网络训练算法中,针对权值的优化学习容易陷入局部极值点、收敛速度慢等问题,很多研究引入智能优化算法对其进行改进,但传统的智能优化算法通常有多个控制参数,若不能正确选取参数,或者没有适当选择初始点位置,则很难搜索到最优的神经网络权值。为了解决这些问题,提出一种基于单形进化的BP神经网络学习算法,它通过全随机搜索减少算法的控制参数,利用群体的多角色态保持粒子的多样性,避免算法陷入局部的极值点,减少了对初始值的依赖。在应用中,将该算法应用于神经网络的训练算法中,通过对UCI数据集和人脸图像的测试,实验结果表明,上校算法训练的神经网络有效提高了识别率与训练效率。     

基于改进学习的BP网络声音特征信号识别

建立了一个三层前向神经网络对四种声音信号进行识别分类,网络采用改进学习的BP算法训练,即在最速下降法训练的基础上,引入了MOBP动量因子和学习率调整.仿真验证结果表明,所设计的BP网络识别分类误差小,识别正确率高.     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出一种基于减聚类、K-means算法及改进的粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法. 该算法首先使用减聚类确定隐层节点数和K-means初始聚类中心; 然后通过K-means算法求取RBF网络所有参数, 作为PSO的初始粒子群; 为了提高PSO算法的收敛性和稳定性, 对基本PSO算法进行了优化改进, 最后使用改进的PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数. 对IRIS数据集分类识别的仿真结果表明, 改进的混合算法具有更高的分类准确率和更好的稳定性.     

基于改进BP网络的人脸信息获取算法

人脸识别技术在各领域都有着广泛的应用前景,但人脸信息量过于巨大,就目前的计算机处理能力而言,尚不能完美地解决这个问题,但通过一定的技术达成人脸信息识别的部分功能还是可行的.该文利用BP算法,分别设计了适合于完成部分脸信息提取分类的神经网络结构,测试了几种训练算法在人脸信息识别应用中的实际效果,并通过性能比较选出了适用的学习算法,最终在人脸是否带墨镜、表情、性别识别上达到较好的效果.     

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。