MATLAB神经网络BP网络研究与应用

阐述了MATLAB神经网络，着重研究了其BP网络的网络结构，指出了BP算法的主要缺点，利用其工具箱中的函数对BP算法进行了改进。根据MATLAB神经网络BP网络的网络结构，提出了一种具有天气敏感性的基于快速BP算法的神经网络预测模型，并对电力短期负荷进行了预测。预测结果，证明了该算法的有效性。     

BP网络的MATLAB实现

本文在简要介绍了MATLAB和BP网络的基础上，详细论述了在MATLAB6．1中，如何利用其提供的神经网络工具箱实现BP网络的设计，最后给出了一个BP网络的设计实例。     

MATLAB7.0中改进BP网络的实现

BP神经网络广泛应用于非线性建模,模式识别等方面,针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,介绍了BP神经网络改进训练算法,利用MATLAB7.0中的神经网络工具箱提供的丰富的训练函数,对几种典型的BP网络训练算法的训练速度进行比较,给出了应用实例和注意事项。     

VB调用MATLAB的方法及其在故障诊断中的应用

将VB调用MATLAB的方法应用到故障诊断中。分析总结电气负载管理中心的故障经验，通过训练样本，设计实现了一个基于BP神经网络的电气负载管理中心故障诊断系统，介绍了VB调用MATLAB的详细步骤，以VB编写主界面，利用MATLAB神经网络工具箱完成故障诊断，从而缩短了程序开发周期和减少了程序员的工作量。经过大量的实际验证，系统工作稳定且故障定位的准确性很高。     

基于MATLAB的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表。MATLAB的神经网络工具箱提供了许多有关神经网络设计、训练和仿真的函数和方便、友好的图形用户界面来实现BP网络,还可实时将仿真结果可视化,从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效。     

基于BP网络的足球机器人视觉系统标定--Robocup系列研究之七

摄像机的标定是图像测量的基础。利用BP网络可以逼近任意非线性函数的特点，对视觉系统进行标定，并使用MATLAB中的神经网络工具箱进行网络的设计和计算。试验结果证明了这种方法的可行性。     

基于快速BP学习算法的入侵检测技术研究

本文构建了一个新的入侵检测模型,利用MATLAB神经网络工具箱中提供四种典型的快速改进算法作为BP网络训练的学习函数;实验结果表明,采用最佳网络设计的入侵检测模型能加速网络收敛,降低计算机资源消耗,提高检测率。     

用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用

论述了人工神经网络的基本理论,并给出利用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用的要点.     

基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计

利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统.介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价.系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用.     

基于LMBP人工神经网络的数字字符识别问题研究

通过对BP神经网络学习和数字字符识别问题研究,提出了一种基于改进的神经网络方法解决数字字符识别问题。试验利用Matlab7.0中的人工神经网络工具箱以及纯数字样本进行网络的学习训练。测试结果表明,该算法与传统BP算法相比,具有结构合理、收敛速度快的特点,能够很好地满足数字识别需求,达到了预期设计目的。     

基于BP神经网络的预测建模系统的研究与实现

神经网络具有良好的记忆、归纳和学习能力，对难以用数学方法建立精确模型的信息、工艺等能够进行有效地预测建模。该文通过对BP神经网络的分析和研究，针对传统BP算法的不足，采用Levenberg—Marquardt(LM)优化算法的建立一个基于BP神经网络预测建模系统。在介绍了系统的主要功能之后，给出了用MATLAB软件实现该系统主要模块的具体程序。最后采用该系统对一个制造过程中刀具磨损量的进行了预测建模，实验仿真结果表明：系统具有良好的预测效果，刀具实际磨损量与预测磨损量的误差基本上在10％以下。     

基于BP网络的字符模式识别

神经网络理论已经成为解决某些问题的重要手段的方法.但利用神经网络进行解决问题和设计的时候,必定会涉及到大量的有关数值计算等问题,所以利用计算机对神经网络模型进行仿真和辅助设计时,仍是件很麻烦的事情.所以MATLAB的便利受到了青睐,BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,而且在理论上十分完善,网络结构也比较直观.在BP网络中,模式识别是应用比较广泛的一个方面.该系统使用MATLAB中神经网络工具箱对英文表中的26个字母进行识别.通过建立网络,训练网络,测试网络,最后进行仿真,完成了正确识别26个英文字母的功能.该系统的操作界面简洁、友好、使用简单方便.     

基于神经网络的计算机网络故障检测方法

人工神经网络的出现为网络故障诊断提供了智能化的手段。介绍了将BP人工神经网络运用于网络故障诊断的实现途径,并在分析标准算法的基础上提出了改进BP算法的一种方法。仿真表明,改进后的算法在收敛速度和准确性上有明显的提高。     

基于BP神经网络的电子设备故障诊断技术

故障诊断涉及模式分类与识别问题,神经网络对外界输入样本有很强的识别分类能力,能很好地实现非线性曲面的逼近.因此神经网络在设备故障诊断中能很好地得到应用,BP神经网络是目前最为广泛和成功的神经网络之一.介绍了BP神经网络在电子设备故障诊断技术中的应用,讨论了BP神经网络的算法和改进算法及其诊断过程,并对某型电台的故障诊断进行了MATLAB仿真.     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

基于MATLAB的改进BP神经网络的实现与比较

BP神经网络应用广泛,且算法很多,研究多种神经网络的优势与不足,以能在不同对象下选取合适的神经网络算法。运用MATU出来实现各种BP神经网络的设计和训练。并以函数逼近为例,通过对不同的BP神经网络仿真与原函数图像的拟合,比较不同的BP神经网络的性能,验证新型BP网络的优势,得出如何根据对象选取神经网络的结论。     

神经网络在信息系统安全评价中的应用研究

针对传统的信息系统安全评价方法的单一性和主观性,提出了新的基于BP神经网络的信息系统安全评价方法。根据信息系统安全等级保护基本要求,建立了信息系统安全评价的指标体系．探讨了基于BP神经网络的信息系统安全评价方法,设计构建了评价模型,运用反向传播算法对神经元网络进行训练,并通过MATLAB仿真实验证明该方法能对信息系统的安全性做出准确的评价。     

基于遗传优化神经网络的故障诊断研究

针对BP神经网络具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，利用具有全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，并用遗传优化BP网络实现故障诊断。基于MATLAB实现该算法，仿真实验表明，该算法具有明显的优越性，可以避免BP算法的不足，极大地提高了网络的学习性能，具有一定的实用性。     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。