共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现 总被引:37,自引:1,他引:37
简要介绍BP神经网络结构和算法以及MATLAB语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用MATLAB神经网络工具箱设计BP网络的方法及步骤,给出具体应用实例,从而验证该方法的可行性。 相似文献
2.
3.
4.
5.
为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法(AIGA)来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果。 相似文献
6.
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. 相似文献
7.
《计算机应用与软件》2014,(1)
在研究BP神经网络的基础上,针对其收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种新的混合神经网络模型。通过引入主成分分析的思想对样本进行降维,简化BP网络的结构,之后采用蜂群算法来优化BP网络的权值,把得到的最优权值赋予该神经网络,从而使优化后的神经网络具有结构简单、泛化性好和不易陷入局部极小值等优点。仿真实验结果表明,该网络模型能够达到比较高的分类精度。 相似文献
8.
为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。 相似文献
9.
10.
11.
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
12.
神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真 总被引:5,自引:4,他引:5
本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较.神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中,仿真结果表明:这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。 相似文献
13.
基于改进BP网络的染色合格率预测 总被引:1,自引:2,他引:1
由于多种因素对染色质量的影响是非线性的,本文在分析影响染色质量因素的基础上,提出了基于BP神经网络的染色合格率预测模型。针对传统BP算法的缺陷,本文采用L-M算法改进BP网络。仿真结果表明,利用该模型预测染色合格率是比较准确而且有效的。 相似文献
14.
15.
基于BP神经网络的多电飞机电气系统故障诊断研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对未来多电飞机电气系统结构复杂、故障原因多的特点,基于理论上较为成熟的BP神经网络,文章对BP神经网络在多电飞机电气系统故障诊断方面的应用进行了研究,介绍了BP神经网络的模型、BP算法的基本原理以及编程实现的过程.在此基础上,采用VC 与MATLAB混合编程的方法,应用基本的BP算法进行了多电飞机电气系统故障诊断的仿真研究. 相似文献
16.
杨民东 《计算机测量与控制》2002,10(5):304-306
BP神经网络是一种多层结构的映射网络。由于它计算简单、存储量小,并具有分布并行处理特性,所以是目前应用最广的一种模型。本文设计了一种BP神经网络的监督学习控制器(SNC),在线性最优励磁控制的基础上,利用3层BP神经网络对柴油发电机的控制过程进行监督学习。通过对网络的训练,使其能达到实时控制的目的。仿真结果表明,所设计的SNC在系统运行方式较大的变化范围内,都能提供很好的控制性能。 相似文献
17.
针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明:本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。 相似文献
18.