一种基于哈里斯鹰算法改进的BP神经网络

由于传统BP神经网络的训练过程对初始权值及阈值的依赖程度较大,且较优的初始权值及阈值又无法精确获取,采用哈里斯鹰算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化。将BP神经网络训练过程中的误差作为适应度函数,并利用鸢尾花数据构建BP神经网络的训练集及测试集。测试结果表明,哈里斯鹰算法能够有效地优化权值及阈值并降低训练误差。BP神经网络的测试集分类准确率为86%,而经过哈里斯鹰算法优化后,BP神经网络的测试集分类准确率达到了96%。     

交叉验证的BP神经网络恒星光谱分类

LAMOST作为国家重大科学工程项目,目前在世界上对光谱的观测、获取率最高,为天文学的研究与发展提供大量的数据和信息资源.根据LAMOST发布的恒星光谱数据文件,从中提取出关于恒星光谱波长的数据信息,对数据进行噪声剔除、数据降维、数据规范化、数据降维处理.利用BP神经网络算法对数据进行分类处理,根据分类结果正确率来判断BP神经网络模型的优劣.但是BP神经网络对测试集数据的测试效果并不代表对其他数据具有同样的测试效果而且易产生过拟合,所以采用交叉验证与BP神经网络相结合的方法,BP神经网络算法可对多组不同的数据进行测试,得到多组测试结果并求得平均值,可得到BP神经网络模型相对稳定的测试结果并降低结果的随机性.     

基于BP神经网络的电路最优测试集的生成设计

BP神经网络是目前用于模拟电路故障诊断的神经网络之一.本文应用BP神经网络完成了实际电路最优测试集的生成设计,验证了基于BP神经网络的最优测试集的生成的可行性和有效性.     

基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究

针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统BP网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力,将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中,并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试,与标准BP神经网络测试结果进行分析与比较,实验表明PSO-BP网络模型预报更加实时、准确,具有很好的应用前景.     

基于灰色神经网络建模的水质参数预测

针对水质参数预测过程中样本数据少的特点,结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和BP神经网络模型,提出灰色新陈代谢BP神经网络组合模型。用灰色新陈代谢模型群的数据集作为BP神经网络的学习测试样本,解决了BP网络需要大量样本才能较好地逼近非线性函数的问题。实验表明,与普通BP网络、灰色新陈代谢模型比较,灰色新陈代谢BP神经网络组合模型的预测精度更高,能够应用于水质参数的预测。     

基于改进卷积神经网络的铁轨伤损图像识别

铁轨探伤技术的可靠性关系到铁路运行的安全性。分析BP神经网络、卷积神经网络算法在图片识别中的优势,提出一种结合BP、卷积网络的新算法应用于铁轨伤损检测。改进算法利用卷积神经网络对铁轨样本进行特征提取,仅一次前向运算获得低维度铁轨图,再由BP神经网络对低维度铁轨图特征进行分类训练与测试。实验结果表明,改进算法在已训练好的模型测试中得到较好的误差收敛曲线与较高的测试精度,与BP算法、卷积算法相比,该算法训练时间更少,对铁轨伤损图片识别效果更好,在铁轨伤损检测方面有较好的应用前景。     

基于条件对数似然的BP神经网络多类分类器

BP神经网络分类器存在收敛速度慢的缺陷,为了提高分类器性能,针对这一缺陷对BP算法进行改进. 提出将条件对数似然（CLL）准则融入到监督性BP神经网络多类型分类过程中,利用CLL的可分解性优势,计算测试样本的条件概率,在误差反向传播时利用条件概率对权值进行相应的加权降权操作,简化误差反馈过程中的计算量. 在实验中对改进算法的收敛速度和准确率进行了测试,说明了该算法的有效性及实用性.     

基于模糊熵的BP算法改进

由于BP网络简单的拓扑结构和优秀的逼近能力,它已经被广泛地应用于预测和非线性系统的建模中。但是由于算法自身的不足,在实际应用中会产生很多问题。因此,BP网络的优化已经成为了一个重要的课题。为了提高BP网络的泛化能力,将模糊熵加入到BP网络的性能函数中,提出了基于模糊熵的BP算法。在实验中,将两种算法进行了对比,结果表明改进算法可以有效地提高测试精度,避免了过度拟合。     

基于神经网络PID控制的自动化测试系统的开发与设计

针对汽车交流发电机性能自动化测试系统中测试对象特性的多样性及测试环境的多变性,在进行测试条件参数调节的过程中,采用改进型BP神经网络PID控制器,实现PID参数的在线自整定,改善自动化测试系统的动态品质,从而有效提高发电机生产线的生产效率.     

基于GA-BP神经网络的广州市降雨量预测

BP神经网络模型在预测领域中应用十分广泛,但其在网络学习过程中存在缺陷,结合遗传算法(GA)能够得到改善。历年的降雨量可以视为时间序列问题,本文分别建立BP神经网络和基于GA的BP神经网络对广州市降雨量进行预测,模型测试显示,GA-BP模型的预测效果优于BP模型。最后应用GA-BP神经网络模型对2014年的广州降雨量进行预测,预测结果为1635.1毫米。