基于SFLA优化BP神经网络的语音信号分类

BP神经网络是一种多层前馈网络,数据经过网络的输入层、隐含层逐层处理后,由输出层进行输出,通过和期望输出的对比进行反向传播,调整网络参数使输出不断逼近期望输出;在使用BP神经网络对语音特征信号进行分类的过程中,会出现BP神经网络易陷入局部最优解、学习收敛速度慢的问题;针对此问题提出一种基于SFLA优化BP神经网络权值和阀值的方法,引入SFLA算法优化网络权值和阀值,利用SFLA优化后的BP网络模型进行语音特征信号分类;仿真结果表明,经SFLA优化后的BP神经网络与未优化的神经网络相比,不仅训练速度快, 而且误差小,语音特征信号分类的正确率平均提高1.31%。     

数值优化改进的BP网络的模式分类对比

研究了共轭梯度算法、拟牛顿算法、LM算法三类常用的数值优化改进算法,基于这三类数值优化算法分别对BP神经网络进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将不同BP网络分类模型的分类结果进行对比. 仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,LM数值优化算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;共轭梯度数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;拟牛顿数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间.     

时序神经网络算法的短期风速预测研究

采用神经网络对风速进行短期预测,研究BP型短期风速预测网络中BP算法、BP网络构建以及网络训练方法.结合时间序列法和神经网络法提出了时序神经网络预测方法,对短期风速预测网络中输入变量数量和隐舍层节点数量的选择方法进行了探讨.仿真实验结果表明,时序神经网络法建立的网络,训练时间明显缩短,网络输出的预测值与真实的观察值之间...     

飞控系统神经网络故障模式分类方法研究

无人机自主飞行需要高可靠性的飞行控制系统,针对系统进行故障模式分类可提高系统的可靠性.传统的故障诊断方法难以解决无人机的高维、非线性和不确定输出等问题,不利实时诊断.为了实时进行故障诊断,保证系统安全性能,提出一种改进的神经网络故障模式分类算法以克服上述问题,首先采用改进的共轭梯度优化算法进行BP神经网络学习,以改进网络收敛性能,改进算法分别对无人机飞行控制系统执行器、传感器和系统故障进行故障模式分类.用某无人机纵向自动驾驶仪系统进行仿真验证,结果表明算法结构简单,可以进行实时故障识别,保证系统的可靠性.     

基于BP神经网络的智能认知频谱预测技术研究

为了使通信用户频谱接入更为有效,增强在时域和空间域的频谱利用灵活性,首先介绍采用最速下降法进行学习的BP神经网络过程,并对BP神经网络的频谱预测算法进行数学建模。通过对一段时期内的电磁频谱状态的学习训练,调节参数使算法模型建立输入数据与输出结果之间的认知关系,进而改变BP神经网络算法自身的结构,优化权值与阈值,最终使得频谱预测数据准确性更接近于实际值,预测误差变小。     

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%。     

基于深度学习的无线传感器网络数据融合

在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。     

Hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究

根据人工神经网络自组织、高度并行以及具有非线性映射能力的特点,提出一种基于云计算的Hadoop多模式并行分类算法。通过将自组织映射网络与多个并行BP神经网络结合,提高多语义模式中复杂分类问题的学习效率和训练精度。采用Hadoop平台下的Map Reduce框架实现算法的并行处理,解决大规模数据样本训练时内存开销大、通信耗时长的问题。实验结果表明,与传统单BP多输出分类算法相比,该算法训练速度更快、分类精度更高,在处理大规模数据集时具有实时和高效的特性。     

一种改进的粒子群算法在BP网络中的应用研究

采用Sigmoid激活函数的三层前向神经网络能够以任意精度模拟复杂的非线性关系，训练算法对神经网络模式分类的性能有较大影响。基于梯度下降的BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷。粒子群算法是一种全局优化算法。本文针对粒子群算法本身存在的不足加以改进，用改进后的粒子群算法对BP网络进行训练，从而克服BP网络的一些缺陷。采用IRIS分类问题验证了本文提出的方法的有效性。实验结果表明本文采用的方法比普通PSO-BP算法效果更好。     

基于BP神经网络改进算法的入侵检测方法

对BP神经网络的算法进行改进：针对不同的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生输出。权值的调整只发生在与被激发的神经元相连弧线的权值上,而不是传统的BP神经网络需要对所有权值进行调整。实验结果表明,该算法在大样本训练网络时,可以显著提高网络的训练速度,减少训练的时间,同时还可以提高系统的检测率。     

基于反向传播神经网络的失流故障智能识别研究

为解决传统方法识别主网电流失流故障准确率低的问题,本文提出了一种基于反向传播神经网络的失流故障智能识别方法。本文利用反向传播的神经网络算法,通过梯度下降的方式反向修正各层权值,使网络输出误差达到可以接受的程度,从而达到对失流故障识别具有很好的自学习自适应能力的目的。首先根据对主网失流故障特征的研究,将失流故障分为持续失流与断续失流两种,构造对应指标,综合所有指标构建失流故障特征提取体系,最后建立反向神经网络来拟合失流故障提取体系。对数据进行识别,建立专家样本库,利用反向神经网络进行离线训练,训练完成后固定权值用于失流故障识别,从而准确输出失流故障事件。经实例验证,所提方法在识别准确率和识别效率优于一般分类识别方法,可实现失流故障的就地识别。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

基于粒子群算法和神经网络的人脸识别分类器研究

针对BP神经网络作为人脸识别分类器具有的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,提出利用改进的粒子群优化算法(PSO)改善BP网络训练的方法,建立种基于改进的PSO-BP神经网络,更合理有效地确定神经网络的连接权值和阈值,将其应用到人脸识别系统中的分类环节中,并与单独使用BP神经网络分类的结果相比较,实验表明,该方法识别速度...     

AGA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值。     

一种基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型

针对传统时间序列分类方法需要较为繁琐的特征抽取工作以及在只有少量标记数据时分类效果不佳的问题,通过分析BP神经网络和朴素贝叶斯分类器的特点,提出一种基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型。利用了BP神经网络非线性映射能力和朴素贝叶斯分类器在少量标记数据下的分类能力,将BP神经网络抽取到的特征输入到朴素贝叶斯分类器中,可以较为有效的解决传统时间序列分类算法的问题。实验结果表明,该模型在标记数据较少的情况下的时间序列分类中具有较高的分类准确度。     

基于改进BP神经网络私家车保有量的预测研究

根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用1996年至2007年的数据进行训练和检验,得到了预测仿真的结果,预测值与实际值的误差比传统的神经网络预测的误差更小,达到了预期的目的.     

BP神经网络合理隐结点数确定的改进方法

合理选择隐含层结点个数是BP神经网络构造中的关键问题,对网络的适应能力、学习速率都有重要的影响.在此提出一种确定隐结点个数的改进方法.该方法基于隐含层神经元输出之间的线性相关关系与线性无关关系,对神经网络隐结点个数进行削减,缩减网络规模.以零件工艺过程中的加工参数作为BP神经网络的输入,加工完成的零件尺寸作为BP神经网络的输出建立模型,把该方法应用于此神经网络模型中,其训练结果证明了该方法的有效性.     

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.     

基于神经网络集成的思维脑电信号分类方法

提出基于神经网络集成算法的思维脑电信号分类方法,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的思维脑电特征进行分类。为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分类效果。