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基于遗传神经网络的地震预测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
分析遗传算法(GA)及BP神经网络的结构特性,提出利用具有全局搜索能力的遗传算法来弥补BP网络的不足,克服BP(Error Back Propagation)算法收敛速度慢,易陷入局部极小点的缺点,优化神经网络的连接权值和阈值.针对地震预测中,震级预测的困难性等问题,将具有全局搜索能力的遗传算法和具有深度搜索能力的BP算法相结合实现地震震级预测建模.通过实验比较得到了较好的预测结果,该模型是可行、有效的. 相似文献
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基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度. 相似文献
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遗传算法与BP神经网络相结合的说话人识别系统 总被引:2,自引:0,他引:2
基于BP神经网络的说话人识别系统是目前说话人识别中的一种主要模型,但BP神经网络通常难以确定隐含层单元的数目,且收敛速度慢。针对此缺点,提出了一种基于遗传算法(GA)的说话人识别BP神经网络优化方案,该方案利用混合编码的GA对神经网络的连接权和结构进行了优化,可以有效地剔除整个网络冗余节点和冗余连接权,方案利用了BP神经网络的并行性和GA的全局搜索能力,显著地改善了网络的处理能力。实验表明:基于混合编码GA的BP神经网络具有快速学习网络权重的能力,识别率高,是说话人识别的一种有效可行的新方案。 相似文献
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基于GA-BP神经网络的环境质量评估方法 总被引:5,自引:1,他引:4
应用神经网络技术进行环境质量评估,为了提高评估的准确度和科学性,涉及多目标的复杂系统,因此对环境保护和正确决策制定具有重要意义.利用一种基于遗传算法优化BP神经网络进行环境质量评估的新方法.利用遗传算法优化BP神经网络初始权值,充分发挥GA全局寻优的能力和BP算法局部细致搜索优势.并通过MATLAB工具进行仿真模拟计算.结果表明,基于GA-BP算法的神经网络系统对环境质量评估有着良好的性能,与标准BP网络相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,并提高了评估准确率对保护环境提供依据. 相似文献
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RFID调制信号自动识别方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于软件无线电的RFID调制识别方法.该方法设计了一种用遗传算法全局优化BP网络拓扑结构的调制识别分类器.与传统BP神经网络方法相比,该方法加快了网络的收敛速度,提高了收敛精度且识别率较高.仿真结果表明,该方法在较低信噪比情况下可达到很高的识别效率. 相似文献
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目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大。结合改进遗传算法的神经网络方法,采用将结构与误差结合的适应度函数,改进的遗传算子实现对BP网络结构和权值的同步优化。提出一种用改进遗传算法优化后的BP神经网络进行物体识别,并以提取的修正不变矩特征作为BP神经网络的输入,仿真结果表明该方法提高了识别的稳定性和收敛性能,并且识别率较高。从而验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了1种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计,并通过对二阶系统模型的仿真,证明基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器比常规的模糊神经网络控制器具有更好的控制性,具有更大的实用性。 相似文献
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电力载波通信动态组网算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
电力载波通信网络的不确定性使得其无法用一般的通信组网方法来组建网络,针对这一问题,设计了一种适用于路径寻优的改进遗传算法,该算法能够快速准确的对全局通信网络进行组网。首先通过遗传算法对所有的通信节点和通信路径进行全局搜索; 当通信节点出现故障时利用遗传算法全局寻优的特性进行通信网络的组网,在组网过程中引入图的遍历算法思想和Dijkstra 算法来克服遗传算法易收敛到局部最优解和处理规模小等缺点; 最后根据小生境技术最优保留原则得到最优的组网结果。Matlab 仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性,该算法提高了组网的快速性和准确性,能够满足电力载波通信动态组网的实时性和正确性要求,具有一定的实用价值。 相似文献
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自适应遗传算法(AGA)是一种有效的全局优化概率搜索算法.把混沌优化算法引入到AGA中,提出了一种结合混沌搜索的自适应遗传算法(AGACCS).该算法保持了AGA的所有特点,进一步改善了AGA的全局寻优能力并有效防止局部收敛现象,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真函数结果表明,该算法的性能优于AGA. 相似文献
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改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
姚明海 《计算机工程与应用》2013,49(24):49-54
对遗传算法和BP神经网络的特点进行了比较,作为进化算法神经网络与遗传算法的目标相近而方法各异。阐述了遗传算法与神经网络结合的必要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的权值,用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了神经网络容易陷入局部最优解的问题。同时,在遗传算法中改变传统的同代交叉机制,采用父代与子代进行交叉,避免了遗传算法过早丧失进化能力。 相似文献
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基于邻域搜索的混合遗传算法及其在对称TSP中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于邻域搜索的混合遗传算法是综合了遗传算法和邻域搜索算法各自优势的全局搜索算法。它既有遗传算法的全局搜索能力,又有高效的局部搜索能力。该算法较好地解决了两种不同算法结合所产生的矛盾。通过对对称TSP的实验表明,算法具有良好的全局寻优性能并得到很好的结果。 相似文献
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将遗传算法与神经网络盲均衡算法相结合,提出了两段式优化神经网络权值的方案。首先利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化初始权值,然后发挥BP算法局部搜索速度快的特点得到最佳权值。经计算机仿真表明,该算法与传统BP神经网络盲均衡算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小,误码率降低。 相似文献
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应用回溯法求解规模较大的N皇后问题时,时间开销巨大。从提出布尔遗传算子角度,增强遗传算法局部搜索性能,与具有良好全局搜索性能的矩阵遗传算子组合应用,对N皇后问题求解。采用自然数和二进制互换的编码方式,应用N皇后的约束条件构造适应度函数,保证了算法的全局收敛性。通过与回溯法和相关遗传算法比较,实验证实了该方法应用于求解N皇后问题,具有良好的搜索效率和求解质量。 相似文献