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BP神经网络在目前的非线性系统中应用广泛,但是作为有导师的学习系统,BP神经网络必须要求提供相关的经验数据才能正常运行,这对一般系统来说是非常麻烦和不现实的。对此文章提出了一种基于神经网络集成的强化学习BP算法,通过强化学习体系来实现体统的自学习,通过网络集成来达到初始数据的预处理,提高系统的泛化能力,并在实际应用中取得较好的效果。 相似文献
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模糊神经网络快速学习算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析模糊模型及相应模糊神经网络的基础上,提出一种快速学习算法--择近学习算法,它公需对每个训练数据学习一次,就可得了较好的结果,因此,其效率非常高。在算法中还引进了置信度的概念,以提高学习结果的可靠性,择近学习算法特别适用于捕获表达各种变量之间的结果信息。仿真结果证实了算法的有效性。 相似文献
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多层神经网络学习算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对多层神经网络的反向传播算法作了简要的分析和讨论,据此提出了一种新的学习算法用以消除多层网络的“迟钝状态”。实验结果表明,这种新算法能够加速学习收敛速度并避免陷入局部极小。 相似文献
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在网络节点分配均衡优化中,需要依靠地理位置与能量开销等先验知识才能进行调度,但传统GEAR节点分配算法中,传感节点的有效性不强,降低了通信效率.在分析GEAR传感节点分配算法基础上,提出模糊强化Q学习的改进GEAR传感网络均衡算法.运用模糊神经网络对强化学习中的Q值进行逼近,把Q值与无线传感节点分配过程相结合,根据模糊Q值对传递节点进行选择.提高通信效率,通过仿真结果验证了改进方法的通信能量消耗曲线趋势要低于传统GEAR算法,能有效避开网络拥塞区域,通信效率得到了显著的提高. 相似文献
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自适应神经网络学习方法研究 总被引:12,自引:0,他引:12
本文从连接权值、网络的拓扑结构、网络的学习参数以及神经元的激活特性等不同方面分别讨论了人工神经网络的学习问题,并就当前流行的BP模型提出了具体实现方法。实验表明,这些方法对于加快网络的收敛速度,优化网络的拓扑结构等方面有着显著成效,本文所述内容为ANN学习算法的改进与设计提供了示例,途径和思想总结。 相似文献
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神经网络的规划学习算法 总被引:11,自引:1,他引:10
本文利用二次规划方法,讨论对神经网络训练样本的吸引半径的优化问题,并借用二交规划中的RPA算法求该优化解,得到一种新的神经网络基于规划的学习算法,其次,将规划学习算法与现有的几种常见算法进行比较,指出该算法的特点。 相似文献
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现有神经网络模糊测试技术在测试样本生成阶段通常对初始样本进行随机变异,导致生成样本质量不高,从而测试覆盖率不高;针对以上问题,提出一种基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术,将模糊测试过程建模为马尔可夫决策过程,在该模型中,测试样本被看作环境状态,不同的变异方法被看作可供选择的动作空间,神经元覆盖率被看作奖励反馈,使用强化学习算法来学习最优的变异策略,指导生成最优测试样本,使其能够获得最高的神经元覆盖率;通过与现有的主流神经网络模糊测试方法的对比实验表明,基于强化学习算法的神经网络模糊测试技术,可以提升在不同粒度下的神经元覆盖。 相似文献
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神经网络基于粒子群优化的学习算法研究 总被引:24,自引:0,他引:24
研究神经网络基于粒子群优化的学习算法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,并与遗传算法进行了比较,结果表明,神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现,而且能更快地收敛于最优解。 相似文献
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一种基于NFCS形态的模糊神经网络的学习算法 总被引:3,自引:1,他引:3
彭志平 《计算机研究与发展》2002,39(11):1436-1441
神经网络与模糊逻辑协同系统(NFCS)是神经网络与模型系统深度融合的一种形态,传统的BP算法也可作为NFCS的学习算法,但收敛性能不佳,针对NFCS形态的模糊神经网络提出了BP算法的一种新的改进算法(NFCS-BP),即在误差传播时不仅改变网络的连接权值,同时也改变模糊逻辑神经元模型的补偿参数,首先介绍了NFCS的协同机制和典型结构,然后详细推导了改进算法的迭代公式,实践证明,与传统BP算法相比,该算法具有收敛性能好,函数逼近精度高的优点。 相似文献
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一种基于强化学习的学习Agent 总被引:22,自引:2,他引:22
强化学习通过感知环境状态和从环境中获得不确定奖赏值来学习动态系统的最优行为策略,是构造智能Agent的核心技术之一,在面向Agent的开发环境AODE中扩充BDI模型,引入策略和能力心智成分,采用强化学习技术实现策略构造函数,从而提出一种基于强化学习技术的学习Agent,研究AODE中自适应Agent物结构和运行方式,使智能Agent具有动态环境的在线学习能力,有效期能够有效地满足Agent各种心智要求。 相似文献
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王继成 《计算机研究与发展》1997,34(8):599-604
本文针对BP前馈神经网络存在的训练时间长、容易陷入局部极小等问题,研究了一个基于机器学习的神经网络初始化方法。实验结果表明,用这种方法初始化神经网络,提高了神经网络的学习效率和泛化能力,并且可以有效地抑制陷入局部极小的可能性。 相似文献
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基于神经网络的进化机器人组合行为方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服传统机器人设计方法存在的局限性,提高机器人的自适应能力,采用神经网络方法实现了进化机器人避碰、趋近及其组合行为学习,首先,提出了新的机器人模拟环境和机器人模型,结合了采用神经网络实现进化学习系统的方法。其次,对具有进化学习机制的机器人基本行为和组合行为学习系统进行了仿真,并通过仿真证明了新模型不要求环境知识的完备性,机器人具有环境自适应学习能力,还具有结构简洁、易扩展等特点,最后,对仿真结果进行分析与讨论,并提出了进一步研究方向。 相似文献
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阐述了基于神经网络LMBP算法的入侵检测方法,在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上,采用神经网络进行训练或判别,以达到对未知数据包进行检测的目的.由传统的BP算法与LMBP算法的分析与比较得到:LMBP算法解决了传统BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小的问题.实验结果表明,LMBP算法的学习速度快,收敛速度快,将这个算法应用于基于神经网络的入侵检测,效果良好,判别准确率高,为实现高效准确的入侵检测提供了一种有效的方法. 相似文献
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针对传统地基云图云状识别模型精度较低的问题,提出一种基于K均值算法的选择性神经网络集成的方法。该方法以BP神经网络集成模型为基础,采用K均值聚类算法选择部分有差异性的个体神经网络进行集成,建立了云状分类模型。通过对云图样本进行仿真实验,结果表明所提出的算法相对于单个BP神经网络及传统的BP_AdaBoost集成算法用于云图的分类,能有效地提高云图识别分类的精度。 相似文献
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基于神经网络的混沌加密算法 总被引:5,自引:0,他引:5
首先用神经网络来训练已知混沌序列,并利用该模型产生的非线性序列实现了明文、密文之间的转换,该算法的优点之一是神经网络(NN)隐式混沌映射关系使直接获取映射关系变得困难,经理论分析选择了较好的神经网络学习方法,实验进一步表明,该算法产生的序列随机性、抗破译性能良好;加密弹性大,可扩展性好;加密速度快。 相似文献
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针对标准BP算法易陷入局部极值及收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法。该方法在网络的学习过程中,同时利用PSO优化算法与BP算法进行最优网络权值的协同搜索,从而充分利用粒子群算法的全局搜索性及BP算法的反向传播特点。将该算法应用于4个复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络算法进行比较。实验结果表明所提的协同算法的性能优于传统的BP网络优化算法。 相似文献