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王雅芳 《自动化与仪器仪表》2007,(6):77-80
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。 相似文献
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GABP神经网络在交通流预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
交通流的预测是智能交通系统的重要技术之一,传统的神经网络预测方法存在对初始网络权值设置敏感、易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点.GABP神经网络是指在传统的BP神经网络的基础之上引入遗传算法,对神经网络的初始权值优化后再使用神经网络进行学习和训练.经本文验证,CABP网络不仅可以很好的避开传统BP网络的这些弊端,继承神经网络很强的学习、训练能力,同时也提高了网络的预测精度. 相似文献
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针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。 相似文献
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为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。 相似文献
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对于医学图像而言,其分割结果的准确性对医生诊断病情并给出正确的治疗方案至关重要。应用传统的BP神经网络对医学图像进行分割,存在对初始权重值敏感、学习速率固定、收敛速度慢和易陷入局部极小值等问题。因此,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的BP 神经网络的医学图像分割方法。首先,应用粒子群优化算法与BP神经网络的映射关系,通过粒子群强大的搜索功能找到最佳适应函数,使对应的BP神经网络的均方误差达到最小值,克服了BP 神经网络产生多个局部最小值的可能;其次,确定粒子的最佳位置后,在BP神经网络学习中获得最合理的权值和偏置值,以提高网络的收敛速度;最后,BP神经网络经反复训练后,获得最佳输出值,并计算阈值,通过阈值来分割图像区域。实验结果表明,利用改进的算法能够得到更清晰的图像分割效果,提高了图像的分割精度,对临床的诊断也具有重要参考意义。 相似文献
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针对在PCT-Ⅱ型过程控制实验装置上进行液位控制时,常规PID控制参数不易整定,调节时间偏长,而采用BP神经网络PID控制时,网络对初始赋值敏感,容易陷入局部最优,收敛速度慢.基于微粒群(PSO)算法的全局寻优特性,该文将PSO算法用于BP神经网络初始赋值的优化,设计一种基于微粒群的BP神经网络PID智能控制算法,并在实际液位装置上运行调试.结果表明:本文所提出的控制方案与传统PID控制方法相比,响应速度快,调节时间短,具有很好的鲁棒性,达到了更优的控制质量. 相似文献
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针对开关磁阻电动机的非线性特点及其现有建模方法存在初始网络权值参数随机给定和易于陷入局部最小点的缺点,提出了一种采用并行优化混沌BP神经网络的建模方法。该方法首先利用混沌系统对神经网络权值向量、阈值向量进行初始优化,然后利用BP神经网络的Levenberg-Marquardt算法进行收敛训练,如果陷入局部最小点则再次使用并行混沌搜索进一步优化模型,使模型具有精度高、速度快的特点。模型训练和开关磁阻电动机调速系统动态仿真结果表明,采用该方法建立的模型运行平稳,系统动态性能好,响应速度快。 相似文献
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针对影响用水总量的相关用水因子的不确定性和非线性多维特点,论文研究并提出了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法。首先运用相关系数法确定预测因子,然后利用核主成分分析(KPCA)对所述预测因子进行降维处理,解决数据之间的非线性特征,最后采用BP神经网络建立用水总量预测模型,同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。该方法在国家统计局的2007-2016年度开放统计用水数据中实验,通过实验比较,该模型的相对预测误差小于5%,结果表明,融合 KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。 相似文献
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为了更加快捷方便地研究RFID标签植入环境与阅读器阅读距离之间的关系,从而预测植入轮胎中的RFID标签的最大阅读距离;利用FEKO电磁仿真软件建立了不同情况下的天线,并仿真得到反射系数S_11,然后用弗林斯传输方程(Friis)计算得到仿真读取距离,再利用MATLAB强大的数据处理能力,建立BP神经网络预测模型,从而建立起标签天线长度、轮胎中标签与钢丝层的距离、轮胎介电常数和已得到的仿真读取距离之间的BP神经网络模型;最后实际测量值与训练后得到的预测仿真值在误差允许的范围内可以认定为实际测量距离;此方法可以通过建立BP神经网络模型,快速方便地在一定精度范围内预测阅读器的阅读距离。 相似文献
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针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷,提出了改进的BP神经网络.应用改进的BP神经网络模型对李家峡拱坝各高程的变形监测数据进行了预测,并将其预测结果与实际测量值进行对比分析.结果表明,改进的BP神经网络模型在数据预测方面取得了很好的效果. 相似文献
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本文提出基于B超图像灰度和小波变换系数并结合BP神经网络监测HIFU治疗中生物组织变性的方法。通过对高强度聚焦超声打击新鲜离体猪肉组织前后获得的B超图像作数字减影,并提取图像特征,利用神经网络进行分类处理。在此基础上,对大量实验数据处理后的统计特性和误差进行分析,得出较好的辨识效果。结果表明:结合图像平均灰度和小波变换系数特征并输入BP神经网络,能够更好地监测HIFU治疗中生物组织是否变性。 相似文献
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基于神经网络的PID自整定控制系统 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。 相似文献
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从轧机变刚度定义出发,结合轧辊弹跳方程,建立了轧机当量刚度的数学模型,分析影响轧辊刚度系数的因素,得到轧辊位置补偿系数函数,给出三层BP神经网络的训练算法。仿真结果表明BP神经网络在轧制过程中能够很好地预测轧辊的当量刚度值,轧件出口厚度偏差曲线收敛速度快,显著提高了控制系统性能。 相似文献
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基于BP神经网络的故障诊断技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率. 相似文献