基于数值优化的改进BP算法在旋转机械故障诊断中的应用

机械设备的安全运行对企业的现代化生产至关重要,因而对故障机械的诊断近年来受到了普遍关注,而神经网络具有分辨原因及故障类型的能力,在故障诊断领域中得到了广泛应用.本文针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种基于数值优化方法的改进BP算法,应用改进的BP算法对旋转机械故障进行诊断研究,结果表明,加快了网络的收敛速度.证明该算法比BP算法精度更高且收敛速度更快.     

几种改进BP算法及其在应用中的比较分析

分析了标准BP算法存在的问题,对ABPM、HBP、LMBP三种改进的BP算法进行了研究,以企业战略预警系统为例,分别用改进算法进行仿真,从收敛速度、收敛精度等方面进行比较分析。仿真结果表明,三种改进算法均不同程度解决了标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,其中LMBP算法达到的效果是最优的。     

一种改进的 BP 神经网络算法与应用

针对传统 BP 算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和 BP 算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的 BP 算法.该算法引入放大因子改善 BP 算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题.最后,将改进的 BP 算法与传统 BP 算法进行应用于煤矿瓦斯预测.通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的 BP 算法要优于传统的 BP 算法     

智能油漆配色系统的改进BP算法

BP算法具有数学意义明确、学习规则简单等优点,是前向多次神经网络的典型学习算法。但是,BP算法在学习过程中容易陷入局部最小问题。针对这一问题,提出一种修正Sigmoid函数的改进BP算法。实验证明,改进BP算法可以有效克服局部最小,显著提高收敛速度。     

一种放大误差信号的BP算法

针对BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入假饱和状态的问题,提出了一种快速收敛的BP算法。该算法通过修改激励函数的导数,放大误差信号来提高收敛性。给出了改进算法的收敛性分析并在实验仿真中将改进算法同时与标准BP算法和NG等人的改进算法进行比较。仿真结果表明,该算法在收敛速度方面大大优于另外两种算法,有效地提高了BP算法的全局收敛能力。     

一种改进的BP算法及其MatLab仿真

基于最优化理论,提出了基于新拟牛顿方程的改进拟牛顿算法训练BP神经网络.改进算法使用了一组新型的Hesse矩阵校正方程,使得改进拟牛顿算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.该文将改进的拟牛顿算法与BP神经网络权值的训练结合,得到一种新的BP神经网络权值的训练算法.与传统的神经网络权值学习的拟牛顿算法比较而言,采用改进算法的神经网络的收敛速度明显加快.改进算法能有效解决BP神经网络收敛速度慢的缺陷,显著提高了BP神经网络的学习训练收敛速度和学习精度.     

基于遗传BP网络的快速分类算法的构建

为获取能快速分类的智能算法,在分析BP算法原理与缺陷的基础上,首先对标准的BP算法进行了改进,然后利用已改进的BPX算法优化遗传算法选优过程,提出了GA＆BP混合算法,该算法兼顾了GA算法的全局收敛特性和BP算法快速的局部收敛能力,使算法既有较快的收敛速度又不易陷入局部解。仿真结果表明GA＆BP混合算法的收敛速度、误差精度等主要性能指标有明显改善。     

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.     

一种改进的BP神经网络算法与应用

针对传统BP算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和BP算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的BP算法。该算法引入放大因子改善BP算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题。最后,将改进的BP算法与传统BP算法进行应用于煤矿瓦斯预测。通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的BP算法要优于传统的BP算法。     

基于BP神经网络的改进算法研究

BP算法使用优化算法中的梯度下降法,梯度下降法的不足,使BP算法收敛速度慢,计算量比较大,且收敛速度与初始权的选择有关;学习时,无法保证可以得到最小值。BP的改进算法提出权值更新的快速收敛方法,使用MatLab对改进算法进行仿真,结果表明改进算法具有高效性和有效性。