基于改进BP-自适应遗传算法的VRP问题的研究

介绍了采用自适应遗传算法和改进BP算法相结合的混合算法来训练BP网络的方法,即先用自适应遗传算法进行全局训练,再用改进BP算法进行精确训练,以达到加快网络收敛速度和避免陷入局部极小值的目的。结果表明该算法收敛速度快、分类精度较高。     

基于BP算子的自适应混合遗传算法研究

将误差反向传播算法(BP算法)以一个算子的形式融入到遗传算法中,以提高遗传算法的优化性能.其基本思路是:在遗传算法收敛速度放慢时启用BP算子,把新一代群体作为BP算子的初始值再用BP算法训练网络,这样交替运行BP算法和遗传算法,直到达到问题要求的精度.通过对4例实验函数的优化,证明了混合遗传算法具有良好的收敛性和稳定性.实验对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度方面都有了很大的改进.     

基于改进粒子群算法的BP算法的研究

针对BP算法的缺陷以及标准粒子群算法优化BP网络权值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP网络算法.算法根据适应度值的改变情况来调整惯性权重,使惯性权重的改变不依赖于最大迭代次数和当代迭代次数,从而使整个网络具有较快的收敛速度和较小的误差.将算法应用于海参疾病的诊断中.实验发现,基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP算法比基本粒子群算法的BP算法收敛速度快,算法的准确率也比较高,同时改进算法训练的BP网络也比基本粒子群算法训练的BP网络稳定.仿真证明,自适应动态调整惯性权重的粒子群算法对BP算法的优化优于基本粒子群算法.     

改进的遗传BP网络在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械故障的复杂性和相关性,本文采取改进的遗传BP网络算法进行诊断.首先利用遗传算法对BP网络的初始权值和偏置值进行优化,然后采取改变学习速度的方法对BP算法进行了改进,很好地解决了传统BP算法的学习收敛速度慢和产生局部极小的问题.通过样本训练和故障诊断分析,该算法在速度和精度上都有很大的提高.     

采用BP 神经网络及其改进算法改善传感器特

本文采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿 .提出附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法 ,有效地改善了BP网络传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷 ,并编制了训练程序 .结果表明 ,经BP改进算法处理后 ,传感器性能大幅度改善 ,改进的BP算法拟合精度更高 ,计算时间更短     

基于实数编码遗传算法的混合神经网络算法

该文比较了神经网络与遗传算法的特点,提出了一种融合遗传算法和BP算法的神经网络算法设计。该方法采用了基于实数编码的改进遗传算法来替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后由改进的LMBP算法在已由遗传算法确定了的搜索空间中对网络进行精确训练。仿真结果表明神经网络的逼近能力和泛化能力得到了综合提高,能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,确保了快速达到全局收敛,克服了传统BP算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷。     

自适应遗传退火算法优化BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法（NAGSA）优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法（AGA）在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法（GA）、传统自适应遗传算法（AGA）、传统自适应遗传退火算法（NGSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

改进的BP神经网络算法及其应用

研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法.算法通过引入泛函分析中的压缩映射原理,不但解决了BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺陷,加快了BP网络的收敛速度,而且还弥补了BP神经网络在学习过程中与网络连接权值初值选择密切相关的不足.与传统的BP算法相比,训练步数减少了17.4387%,训练时间节省了8.2774%.实验结果表明改进的方法取得了良好的效果,可应用于实践中.     

BP旋转算法在故障诊断中的应用

针对BP算法神经网络训练时收敛速度慢的缺陷,选用了一种改进的BP算法--BP旋转算法.选用旋转机械故障诊断中的实际故障样本,采用BP旋转算法训练神经网络,进行故障诊断.研究结果表明,BP旋转算法大大加快了网络训练时的收敛速度,具有实际应用价值.     

基于遗传优化BP网络的汽轮发电机故障诊断

针对汽轮发电机组的振动故障诊断的特点,分析了BP网络和遗传算法原理和缺陷.为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,该算法可以克服BP网络的不利影响,完成故障信号分析,收敛速度快,能有效地识别故障,具有一定的参考价值.