基于实数编码遗传算法的混合神经网络算法

该文比较了神经网络与遗传算法的特点，提出了一种融合遗传算法和BP算法的神经网络算法设计。该方法采用了基于实数编码的改进遗传算法来替代随机设定神经网络的初始权阈值，然后由改进的LMBP算法在已由遗传算法确定了的搜索空间中对网络进行精确训练。仿真结果表明神经网络的逼近能力和泛化能力得到了综合提高，能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生，确保了快速达到全局收敛，克服了传统BP算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷。     

基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究

针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。     

基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断

为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度.     

基于遗传BP神经网络的数据挖掘技术

数据挖掘技术是从大量数据中挖掘知识的有效的工具。BP神经网络和遗传算法是运用在数据挖掘中的两种新兴算法,神经网络的结构复杂、网络训练时间长、收敛速度慢,但其具有较高的正确率,把BP神经网络与遗传算法相结合,可以提高收敛速度,并在有限步内达到较高的精度要求,因此本文提出了一种遗传算法和BP神经网络相互结合的新算法,并把算法运用在数据挖掘技术中。     

基于多遗传算法的BP神经网络人脸识别

人脸识别应用十分广泛,在实际问题中较高的识别率十分重要,其中BP神经网络模型广泛用于人脸识别.然而在现实应用中,BP神经网络结构和权值阈值的选取往往依靠经验值,这使得BP神经网络存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。针对该问题,提出了一种基于多遗传算法优化BP神经网络结构和权值阈值的人脸识别方法。利用主成分分析算法对人脸图像进行降维,快速独立成分分析算法对人脸图像进行特征提取,以组合算法的方式使得处理后的人脸图像特征更加明显。通过第一层遗传算法优化BP神经网络的结构,第二层遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,以此解决BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。基于ORL人脸库进行仿真验证,实验结果表明该算法具有较高的识别率。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

遗传优化神经网络算法在信道盲均衡中的应用

在信道盲均衡问题的研究中,根据BP神经网络的信道肓均衡算法存在收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,导致信道肓均衡效果差,信道误码率高.为克服BP神经网络的缺陷,提高均衡道肓均衡效果和降低误码率,利用遗传算法全局搜索能力强的优点对BP神经网络的缺陷进行改进,提出一种基于遗传神经网络的信道盲均衡算法.采用BP神经网络构建信道分类器,通过遗传算法优化神经网络权值,最终实现盲均衡.仿真结果表明,相对于传统BP神经网络盲均衡算法,遗传神经网络算法收敛速度快,误码率降低,能获得更好的收敛特性和均衡效果.     

遗传算法优化 BP 神经网络的信号检测

针对传统方法单独采用 BP 神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化 BP 神经网络,并将其应用于 MIMO -OFDM系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使 BP 网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。     

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。     

改进遗传算法优化的BP神经网络入侵检测研究

入侵检测是一种主动的安全防护技术,能够对网络内部和外部的攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常用的智能检测方法,其中BP神经网络是比较常用的神经网络模型.针对BP神经网络算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,将神经网络与遗传算法相结合,用改进的遗传算法优化BP神经网络权值.     

基于PSO算法和BP神经网络的PID控制研究

针对PID控制中的参数整定的难点及基本BP算法收敛速度慢、易陷入局部极值的问题,提出利用PSO算法的全局寻优能力和较强的收敛性来改进BP网络的权值调整新方法,从而对PID控制的比例、积分、微分进行优化控制。该方法是在基本BP算法的误差反向传播的基础上,使粒子位置的更新对应BP网络的权值和阈值的调整,既充分利用了PSO算法的全局寻优性又较好地保持了BP算法本身的反向传播特点。仿真结果表明基于PSO算法的BP神经网络的PID优化控制具有较好的性能和自学习、自适应性。     

一种基于遗传算法的改进的BP算法

提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点．使BP算法摆脱局部极小的困扰，并且所训练的网络能够达到要求的精度。     

模糊逻辑系统的GA+BP混合学习算法

提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习,利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近的快速搜索,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合,仿真结果表明,这种混合算法的学习效率无论是相对于GA还是BP均有显著提高。     

基于混合智能学习算法的函数优化研究

为了改善人工神经网络在优化计算中的一些缺陷和提高遗传算法的局部搜索能力及收敛性能,提出了一种混合智能学习算法,采用遗传算法和误差反向传播算法(BP算法)相结合,将BP算法以一个算子的形式插入到遗传算法中,以提高利用人工神经网络和遗传算法进行优化计算的搜索能力和收敛性能;通过对实例函数的优化计算,对插入BP算子的遗传算法和传统遗传算法的优化结果进行了比较分析,结果表明BP算子的插入对遗传算法的优化性能、收敛速度和收敛精度有较大改善.     

基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子鼻对可乐的检测上.与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较,结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法.     

基于遗传优化神经网络的电子舌在黄酒检测中的应用

采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子舌对黄酒的检测上。与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较。结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法。     

水波优化算法收敛性分析

水波优化(Water Wave Optimization,WWO)算法是一种受浅水波现象启发的新兴进化算法,它通过模拟水波的传播、折射、碎浪等运动机制来在高维解空间中进行高效搜索。该算法已被证明在大量基准测试问题和工程实际问题上优于其它许多前沿的启发式优化算法。从理论上分析了WWO算法的收敛性条件。通过对目标问题和算法参数设置的简化,证明了WWO中任何个体在两种特殊情况下都是收敛的:(1)只执行传播操作;(2)只执行折射操作。这两种情况分别对应两种特殊的适应度变化状态。进行了数值仿真实验,验证了上述两种收敛性条件。     

基于粒子群优化算法的神经网络在英文字母识别中的应用

粒子群优化算法是基于群体智能理论的全局优化算法,它通过种群中粒子间的合作与竞争,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。其优势在于操作简单,容易实现。文中对一种新的算法PSO-BP进行了研究,该充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,并与BP算法一起对44像素的英文字母进行识别比较。实验表明,将粒子群算法用于神经网络的优化,收敛速度更快,预测精度更高,而且算法简单,且对更高像素的英文字母识别同样适用。     

基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计

为了充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了1种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计,并通过对二阶系统模型的仿真,证明基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器比常规的模糊神经网络控制器具有更好的控制性,具有更大的实用性。     

基于遗传算法的神经网络控制器在导航系统中的应用

目前广泛运用于神经网络中的误差反向传播训练时间较长,且易陷入局部最优。该文首次在遗传算法中使用一种新的个体选择方法,并利用遗传算法和误差反向传播算法相结合训练神经元的连接权值,能够优化控制器性能参数和全局搜索能力,在航向控制系统中的仿真数据显示比单纯误差反向传播算法误差更小。