粒子群退火算法优化的BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量。基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性，提出一种自适应遗传BP神经网络模型，该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重。而后再进行BP网络的训练过程。最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测。实验结果表明该方法优于传统BP算法。有利于提高网络的收敛性以及学习能力，可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率，具有一定的实用价值。     

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法.进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型.利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表明基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性.     

改进的自适应遗传算法在人体行为识别中的应用

为提高传统自适应遗传算法优化的BP神经网络对人体行为的识别率,提出了一种改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络预测方法。该算法使用新的动态变化的交叉和变异分布指数计算公式来优化传统的二进制交叉和多项式变异操作,根据种群集中和分散的剧烈程度自适应地增大或减小交叉和变异的概率,极大地弥补了传统的交叉和变异操作所造成的破坏优良个体的缺陷。通过搭建遗传算法优化的BP神经网络模型,对3000组不同人体行为的加速度数据进行测试,实验结果显示,经过改进后,算法的准确率从92.31%提升到了96.47%。     

云自适应遗传算法

传统自适应遗传算法(AGA)虽能有效提高收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性.以当代种群平均适应度为期望Ex,根据云模型"3En"规则确定熵En,由X条件云发生器自适应调整交叉变异概率,提出云自适应遗传算法(CAGA).由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使交叉变异概率值既具有传统AGA的趋势性,满足快速寻优能力;又具有随机性,且当种群适应度最大时并非绝对的零概率值,有利于提高种群多样性,从而大大改善避免陷入局部最优的能力.典型函数优化实验表明,与标准遗传算法(SGA)和AGA相比,CAGA具有更好的收敛速度和鲁棒性.     

基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究

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。     

改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别

语音情感识别技术在人类生活中正扮演着越来越重要的作用。为了更为有效识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法（IAGA-BP）。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。在与BP、GA-BP和AGA-BP网络比较中,实验结果表明,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。     

基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。实验证明：与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法优化BP神经网络的糖尿病并发症预测模型#br#

BP神经网络是在深度学习的研究中使用较为频繁的神经网络。本文提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的算法（IGABP）,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始结构。由于遗传算法易陷入局部最优解,影响自身的寻优能力,故对遗传算法进行改进,最后构建糖尿病并发症预测模型进而预测糖尿病并发症的发生。本文改进遗传算法的选择算子并改进自适应遗传算法的交叉及变异概率公式。通过构建预测模型,将改进后的IGABP与BP、GABP、AGABP进行比较。仿真实验结果表明,使用IGABP进行预测的准确率要明显优于BP、GABP与AGABP,并且加快了网络的收敛速度。     

基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型

针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法（SAA）可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法（SSA）具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络（BPNN）进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估。对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快。     

BP网络的全局最优学习算法

一、概述自从1985年,Rumechere和Mclellatd领导的PDP研究小组提出多层前读网络的误差反传训练算     

一种用于BP网络优化的并行模拟退火遗传算法

针对模拟退火算法和遗传算法存在的不足，提出了并行模拟退火遗传算法，并用于3层BP神经网络优化。在适应度函数中引入模拟退火机制，采用排序、最优保存策略选择算子、启发式交叉和多点非均匀变异改进遗传算子，利用模拟退火算法产生新解增加搜索方向，并结合并行进化思想对经典遗传算法进行改进。通过对英文字母识别的仿真实验，表明该方法全局搜索能力、局部搜索能力和收敛速度都优于经典遗传算法。     

BP神经网络的优化算法研究

BP学习算法通常具有收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点;遗传算法是全局优化算法,具有较强的全局搜索性能,但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题,且在进化后期搜索效率较低;模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力,能抑制遗传算法的早熟现象.因此,本文在BP算法结合遗传算法的同时,再加入模拟退火算法,可以有效地缓解遗传算法的选择压力.     

改进的退火遗传优化策略应用研究

地震参数反演属于典型的非线性优化问题。针对遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,将改进的遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了改进的退火遗传算法（ISAGA）。该方法通过筛选和修复进行初始种群的选择,采用允许父代参与竞争的退火选择机制,并根据模拟退火思想对交叉和变异概率进行自适应的调整,从而增加了种群的多样性并提高了收敛速度。该方法既具备了遗传算法强大的全局搜索能力,也拥有模拟退火算法强大的局部搜索能力。经理论模型试算结果表明,该方法不仅收敛速度快,优化精度高,抗干扰能力强,而且避免了局部收敛和依赖初始模型等问题,计算所得反演参数更接近于实际观测值。     

基于自适应退火遗传算法的车间日作业计划调度方法

遗传算法、模拟退火算法、最优个体保护法在全局收敛性、种群早熟化、收敛速度慢等方面存在应用缺陷.文中提出了自适应退火遗传算法解决车间日作业计划的调度问题.该算法针对遗传算法中组成编码串的变异概率在整个搜索过程中是固定不变的,而且取值较小,促使算法的求解过程很长,且易走向局部最小值,提出自适应变异概率的概念与理论改善遗传算法的收敛速度;针对选择算子对种群多样性的影响,提出整体退火选择的方式(Boltzmann概率选择机制)选择杂交母体,以克服种群早熟化,避免过早收敛.最后结合车间日作业计划静态调度模型给出求解算法和求解实例.     

基于DTGA-BP组合模型的区域创新能力评价

以实现科学、准确、可操作的区域自主创新能力评估分类为目标,提出一种基于决策树遗传算法和BP神经网络的组合模型（Decision Tree Genetic Algorithm and Back Propagation,DTGA-BP）.利用决策树对评估指标进行特征选择并通过优化隐藏层神经元数目对神经网络的结构进行改进;采用非线性的交叉变异概率值的遗传操作结合一种新的选择算子方式优化BP神经网络的初始权重与阈值.实验结果表明,组合模型的评估结果相比传统的主观赋值法更为科学准确;较单一BP神经网络模型和GA-BP模型在分类精度方面分别提高了41%和20%.     

基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值.     

采用改进LM算法的网络流量分类方法

针对传统的流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出一种有效的网络流量分类方法（GA-LM）。该方法将基于神经网络的分类方法作为网络流量的分类模型,采用L-M算法构造分类器,并用遗传算法优化网络初始连接权值,加速了网络收敛过程,提高了分类性能。通过对收集到的实际网络流量数据进行分类,实验结果表明GA-LM比标准BP算法和L-M算法的收敛速度快,具有较好的可行性和高准确性,从而可有效地用于网络流量分类中。