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。     

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。     

改进GA-BPNN在短期电力负荷预测中的应用

为了避免传统方法预测短期电力负荷建模复杂性,将改进遗传算法（GA）和误差反向传播（BP）算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络,结合电力负荷历史数据,对短期电力负荷进行仿真预测。仿真结果表明,该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

改进粒子群算法对BP神经网络的优化

介绍一种基于改进粒子群算法优化BP网络的权值调整综合方法。该算法在传统BP算法的误差反传调整权值的基础上,引入粒子群算法的权值修正,并且在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型。结果表明,改进算法不仅可以克服传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部权值的局限,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力。     

基于PSO算法和BP神经网络的PID控制研究

针对PID控制中的参数整定的难点及基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出利用PSO算法的全局寻优能力和较强的收敛性来改进BP网络的权值调整新方法,从而对PID控制的比例、积分、微分进行优化控制。该方法是在基本BP算法的误差反向传播的基础上,使粒子位置的更新对应BP网络的权值和阈值的调整,既充分利用了PSO算法的全局寻优性又较好地保持了BP算法本身的反向传播特点。仿真结果表明基于PSO算法的BP神经网络的PID优化控制具有较好的性能和自学习、自适应性。     

采用资格迹的神经网络学习控制算法

强化学习是解决自适应问题的重要方法,被广泛地应用于连续状态下的学习控制,然而存在效率不高和收敛速度较慢的问题.在运用反向传播(back propagation,BP)神经网络基础上,结合资格迹方法提出一种算法,实现了强化学习过程的多步更新.解决了输出层的局部梯度向隐层节点的反向传播问题,从而实现了神经网络隐层权值的快速更新,并提供一个算法描述.提出了一种改进的残差法,在神经网络的训练过程中将各层权值进行线性优化加权,既获得了梯度下降法的学习速度又获得了残差梯度法的收敛性能,将其应用于神经网络隐层的权值更新,改善了值函数的收敛性能.通过一个倒立摆平衡系统仿真实验,对算法进行了验证和分析.结果显示,经过较短时间的学习,本方法能成功地控制倒立摆,显著提高了学习效率.     

基于遗传算法的神经网络控制器在导航系统中的应用

目前广泛运用于神经网络中的误差反向传播训练时间较长,且易陷入局部最优。该文首次在遗传算法中使用一种新的个体选择方法,并利用遗传算法和误差反向传播算法相结合训练神经元的连接权值,能够优化控制器性能参数和全局搜索能力,在航向控制系统中的仿真数据显示比单纯误差反向传播算法误差更小。     

基于回归神经网络误差配准算法的仿真实现

在网络系统优化问题的研究中,目前广泛使用的BP网络模型不能保证收敛到全局最小点,这给网络传输带来误差.为消除网络误差,提高收敛速度,在BP网络加入反馈信号生成内部递归神经网络的误差配准算法.算法在内部递归神经网络引入上次输出的结果,加入先验知识,提高了收敛速度.同时文中对有偏差单元的递归神经网络的误差反向传播学习规则进行了推导,使得网络的累积误差不大于要求值.通过民用航空领域雷达网系统仿真数据仿真表明,算法在消除雷达网系统误差、提高目标精度,对网络系统优化可以取得较好的效果.     

ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

人工神经网络BP算法的改进及其在无损检测中的应用

采用多层感知器（MLP）与误差反向传播算法（er-ror back-propagation algorithm)构造与监督训练人工祖辈 经网络,采用了改进的非线性激励函数与学习率的误差反向传播算法,超声无损检测的计算机模拟与实验结果表明,改进的BP算法收敛速度较之BP算法明显加快。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。