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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
提出一种使用天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法优化反向传播(back propagation, BP)神经网络以识别遮盖干扰信号的方法。采用BAS优化BP神经网络的初始权值、阈值,以适应度函数作为评价标准,优化出最佳的权值、阈值,训练BP神经网络,得到最优BP神经网络模型,使用优化后的BP神经网络对雷达有源遮盖性干扰信号进行分类识别。选取射频噪声、噪声调幅和噪声调频3种干扰信号进行仿真,结果表明,BAS-BP神经网络和BP神经网络的均方误差分别为0.148 6和0.177 0,平均绝对值误差分别为0.219 7和0.269 3。BAS-BP神经网络和BP神经网络对3种干扰信号的平均识别率分别为0.913 7和0.882 7。BAS-BP神经网络方法能够识别干扰信号,且效果优于BP神经网络算法。  相似文献   

2.
针对BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,将遗传算法全局寻优的特点与BP神经网络相结合,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,构成一个GABP神经网络,有效地解决了BP神经网络容易陷入局部最优的问题。实验结果表明:相对于BP神经网络的说话人识别系统,基于GA-BP神经网络的说话人识别系统具有更快的网络收敛速度和更高的系统识别率。  相似文献   

3.
通信网络中缩减的Hopfield神经网络路由算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为保证神经网络收敛于全局最优点,采用模拟退火算法研究了Hopfield神经网络的局部稳定问题,针对Hopfield神经网络路由算法需要神经元数目众多、计算量大的缺点,提出规模缩小化的Hopfield神经网络路由算法.采用减少神经元数量的方法,减小神经网络规模,提高路由运算能力和神经网络的适应性.比较了原路由算法和改进算法的迭代次数、运算速度和稳定状态能量函数,分析在通信网络和神经网络各参数变化情况下,迭代算法的收敛特性和稳定性的变化规律,总结神经网络路由计算3种约束系数之间的关系.结果表明,缩减的Hopfield神经网络路由计算较原算法具有更高的有效性、可靠性和应用适应性.  相似文献   

4.
结合小波分析和神经网络,建立了小波神经网络预测模型和改进的小波神经网络模型,并将其应用到某地铁施工变形预测中。3种预测模型(传统的神经网络、小波神经网络和改进的小波神经网络)的对比分析表明,改进的小波神经网络模型精度高,具有很好的应用前景。  相似文献   

5.
基于蚁群算法的选择性神经网络集成方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为选择差异度较大、精确度较高的神经网络个体组建神经网络集成,提高神经网络集成的性能,提出一种新的选择性神经网络集成构造方法.该算法采用蚁群优化算法在独立训练的神经网络个体中选择部分组建网络集成,在蚁群优化过程中神经网络个体被选择的概率由信息素和启发因子决定,信息素反映当前神经网络个体的精确度,启发因子反映神经网络个体间的差异度,能有效提高系统的搜索效率和预测精度.实验结果表明,该算法构造的神经网络集成使用了较少的网络个体,而预测误差均好于传统的Bagging和Boosting算法.  相似文献   

6.
利用神经网络根据油墨转移率影响因素的数据来预测其具体数值. 通过对比径向基神经网络、Elman神经网络和BP神经网络最后选择径向基神经网络作为预测网络的模型. 根据各影响因素间的相互关联和各自对油墨转移率影响的大小关系确定影响油墨转移率的主要因素. 以主要影响因素为试验条件,运用正交试验法和均匀试验法合理设计分组试验,将试验结果作为神经网络的样本数据. 利用样本数据对网络进行训练,最终使网络能够预测出不同影响因素下油墨转移率的数值. 将径向基神经网络预测结果和Elman神经网络、BP神经网络的预测值对比分析,以此证明径向基神经网络的预测值具有较高的精确度.  相似文献   

7.
研究了BP神经网络和小波神经网络的分类器,并利用BP神经网络和小波神经网络对缺陷图像进行疵点识别,通过两者的仿真结果得出结论:小波神经网络具有逼近能力强、收敛速度快、网络参数(隐层结点数和权重)的选取有理论依据的优点.  相似文献   

8.
首先引入了一类模糊神经元 ,其次在联想记忆神经网络的基础上 ,得出了模糊联想记忆神经网络的结构和邻接矩阵的学习算法 ,最后证明了在正交状态下实现联想记忆的若干定理 .模糊联想记忆神经网络分为模糊自联想记忆神经网络、模糊异联想记忆神经网络和模糊双向联想记忆神经网络 ,并分别对此作了研究 .  相似文献   

9.
首先引入了一类模糊神经元,其次在联想记忆神经网络的基础上,得出了模糊联想记忆神经网络的结构和邻接矩阵的学习算法,最后证明了在正交状态下实现联想记忆的若干定理.模糊联想记忆神经网络分为模糊自联想记忆神经网络、模糊异联想记忆神经网络和模糊双向联想记忆神经网络,并分别对此作了研究.  相似文献   

10.
基于神经网络模型的信息融合技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了信息融合概念以及在信息融合领域中常见的BP神经网络和在此基础上发展而来的模糊神经网络和混沌神经网络,指出利用神经网络技术与信息融合技术相结合进行分析研究具有较大的拓展空间,信息融合的神经网络适用于更广泛的领域.  相似文献   

11.
首先指出了当人工神经网络算法解决结构工程实践问题时,网络结构本身所面临的缺陷;然后描述了人工神经网络和遗传算法的概念,从理论和实例上说明了运用遗传算法优化和改进神经网络结构的可行性,以结合二者的长处解决工程实践问题;接着详细阐述了如何利用遗传算法优化或改进BP(B ack P ropagation)网络模型和RBF(R ad ia l B as is Function)网络模型,以及如何利用遗传优化BP网络和遗传优化RBF网络模型分析结构损伤,进而比较遗传BP网络和RBF网络在结构损伤分析方面的性能。  相似文献   

12.
在混合工质下利用4种神经网络模型(反馈神经网络模型(BP)、遗传神经网络模型(GA - BP)、极限学习机网络模型(ELM)和递归神经网络模型(RNN))预测了板式换热器的换热量(含相变换热).结果显示:热源温度为30、40、50 ℃时,GA - BP神经网络模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均小于其他3种神经网络模型,且与实际值接近.该结果表明,GA - BP神经网络模型比其他3种神经网络模型更适用于预测板式冷凝器的换热量(含相变换热).  相似文献   

13.
应用神经网络可以利用历史数据,迅速、准确地建立起系统的预测和控制模型。本文作者用Visual Basic语言编写了活性污泥工艺BP神经网络软件,该软件由训练模块、测试模块组成,最终生成可用的BP网络模型。经测试验证,该软件能够实现活性污泥工艺过程的预测和自动控制的建模,具有良好的可操作性和通用性。  相似文献   

14.
针对传统胶囊神经网络特征提取结构单一,模型参数量大以及动态路由算法中相似度衡量粗糙等问题,该文提出一种改进的胶囊神经网络。应用Fire Module模块,将网络中特征图通道数先进行压缩,再通过多尺度的卷积核提取特征信息,进而提升网络的特征提取能力和减少网络模型的参数。将Dropout思想引入胶囊神经网络来增加模型的多样性,并在动态路由结构中应用Tanimoto系数提高动态路由算法性能,加快模型收敛提高精度。为验证改进胶囊神经网络的有效性,将改进的胶囊神经网络与双卷积胶囊神经网络和传统卷积神经网络以及VGG网络模型进行对比。实验结果表明,改进的模型具有更高的准确率和更快的训练速度。  相似文献   

15.
针对标准的BP神经网络对于声音信号在线监控模型的预测误差比较大,提出了一种用遗传算法优化BP神经网络的算法,建立了声音监控的预测模型。遗传算法优化BP神经网络主要是用遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后通过训练BP神经网络以得到预测模型的最优解,优化后的神经网络具有预测误差比较小、反应速度快等特点。实验结果证明,利用遗传算法优化BP神经网络在声音的智能监控中取得了比较好的效果,达到了系统设计的目的。  相似文献   

16.
在分析影响电力客户企业公司财务状况主要因素的基础上,将一种新型特征映射网络—CPN网络理论应用于电力客户信用风险预测,建立基于CPN网络电力客户信用风险预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与LVQ网络模型、BP网络模型和传统模型相比较,证明了基于CPN网络电力客户信用风险预测模型具有较高的精度和较强的实用性.  相似文献   

17.
将相对于参考椭球面的GPS大地高改算为工程应用的相对于似大地水准面的正常高,必须进行GPS高程转换.本文介绍了几种传统的转换方法,重点讨论了GPS高程转换的神经网络方法.两个实例表明,神经网络模型的内部符合精度和外部符合精度略高于二次多项式曲面拟合.特别是在参与建模的控制点数目较多时,神经网络模型更加优于二次多项式曲面...  相似文献   

18.
基于混合神经网络的风机性能监测模型   总被引:2,自引:2,他引:2  
针对传统的RBF神经网络泛化能力差的缺点,利用RBF神经网络强大的非线性逼近能力和数学模型良好的外推能力,提出了一种将传统的RBF神经网络和用偏最小二乘法建立的通风机性能数学模型相结合的混合神经网络模型,并将该模型用于通风机的重要性能参数——流量的监测上。以实验室4-73No.8D离心风机为研究对象,用不同导流器开度下的实验数据进行拟合,研究结果表明,混合神经网络模型的泛化能力强,精度高,各项模型评价参数均优于传统的RBF神经网络模型。  相似文献   

19.
A neural network model and fuzzy neural network controller was designed to control the inner impedance of a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) stack. A radial basis function (RBF) neural network model was trained by the input-output data of impedance. A fuzzy neural network controller was designed to control the impedance response. The RBF neural network model was used to test the fuzzy neural network controller. The results show that the RBF model output can imitate actual output well, the maximal error is not beyond 20 m-, the training time is about 1 s by using 20 neurons, and the mean squared errors is 141.9 m-2. The impedance of the PEMFC stack is controlled within the optimum range when the load changes, and the adjustive time is about 3 min.  相似文献   

20.
基于RBF神经网络的非线性模型预测控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.  相似文献   

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