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1.
灰色神经网络预测算法在DMF回收过程中的应用   总被引:18,自引:18,他引:8  
基于灰色理论与神经网络相结合能改进预测精度的思想.本文阐述了灰色理论和神经网络相结合的技术。并将其应用到DMF回收过程中进行了仿真验证.通过Mat lab语言进行了算法的验证.结果表明此改进算法比单一的灰色理论建模具有更好的效果。  相似文献
2.
人工神经网络及其在化学领域中的应用   总被引:13,自引:13,他引:27  
简化了人工神经网络的定义及分类,着重介绍了ANN中一种较经典的网络模型-BP网络模型的网络结构和学习原理,总结了ANN在化学领域中的应用,包括谱图分析,药物分子等。同时讨论了在使用ANN方法时应注意的几个问题,如隐层节点数目的确定等。  相似文献
3.
基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真   总被引:12,自引:12,他引:2  
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.  相似文献
4.
基于DCT-BP神经网络的人脸表情识别   总被引:10,自引:10,他引:3  
提出一种基于DCT-BP神经网络的人脸表情识别算法,先对图像进行灰度均衡与图像平滑的预处理,然后利用离散余弦变换提取图像的表情特征参数,变换后的数据量大大减小,而且不会丢失图像所携带的关键信息,最后利用前向反馈神经网络算法进行识别.  相似文献
5.
交通系统的模糊控制及其神经网络实现   总被引:8,自引:8,他引:64  
本文根据城市交通系统的特点设计了单个路口信号灯的模糊控制器,研究了用神经网络实现模糊控制器的方法和过程,并对该控制器进行了仿真研究,本文所设计的控制方法适合于各种车流大小随机变化的单个路口,且决策过程迅速、合理,无需对车流进行预测,是一种实时单点控制方法,由于模糊控制器由神经网络实现,控制具有学习和联想功能,仿真结果说明了该方法的有效性。  相似文献
6.
基于集成神经网络入侵检测系统的研究与实现   总被引:8,自引:8,他引:1  
为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对集成学习进行了研究与探讨,提出一种采用遗传算法的集成神经网络入侵检测模型,阐述了模型的工作原理和各模块的主要功能.模型通过遗传算法寻找那些经过训练后差异较大的神经网络进行集成.实验表明,集成神经网络与检测率最好的单个神经网络相比检测率有所提高.同时,该模型采用机器学习方法,可使系统能动态地适应环境,不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能识别未知的入侵行为,从而实现入侵检测的智能化.  相似文献
7.
小波神经网络预测模型的仿真实现   总被引:8,自引:8,他引:5  
针对神经网络预测模型在对非线性序列进行预测时,容易陷入局部次优点,训练速度慢的缺点,在传统神经网络预测模型的基础上,引入小波作为隐含层的传递函数,构成新的预测模型:小波神经网络预测模型.介绍了小波神经网络预测模型的构建,仿真模型和仿真算法,并把小波神经网络预测模型在matlab7.0以网络流量的预测对模型进行了效果检验,得出了预测精度较高的预测结果,并且克服了容易陷入局部次优点的缺点,同时训练速度较之神经网络预测模型大大提高.  相似文献
8.
RBF神经网络在物流系统中的应用   总被引:7,自引:7,他引:2  
陈以  万梅芳 《计算机仿真》2010,27(4):159-162
物流已经成为我们国民经济的动脉,但是影响其成本的因素过多且复杂,对其成本的研究目前较多的是采用简单的猜测式赋值,这样的方法具有较大的主观性,因此物流成本预测这个复杂的非线性问题已经成了物流界研究的重点问题。将社会物流系统看出了一个投入产出系统,将其物流成本——运输费用、保管费用和管理费用当作了投入,而社会的消费总额看成了产出,因此导出物流消费品总额和成本之间的映射关系模型;其次,提出用改进的自适应遗传算法对径向基函数神经网络进行了优化,得到了最佳的基函数中心和宽度值;最好用优化后的径向基函数神经网络应用于物流成本的预测,结果表明,模型具有好的稳定性和较高的精度,对扩大消费、拉动内需具有一定的参考意义。  相似文献
9.
基于改进BP神经网络的预测模型及其应用   总被引:7,自引:7,他引:20  
对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L—M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络的有效性。  相似文献
10.
自适应模糊控制理论的研究综述   总被引:7,自引:7,他引:8  
王永富  柴天佑 《控制工程》2006,13(3):193-198
针对近10年来自适应模糊控制的主要研究成果,从模糊系统、模糊控制、稳定性、模糊逼近和神经网络等方面较详细地概括与分析了自适应模糊控制理论的研究与进展,特别是在Lyapunov稳定性理论下,基于模糊模型的自适应模糊控制与鲁棒控制、滑模控制等传统方法的结合与互补为非线性系统建模与控制提供了强有力的工具.最后对自适应模糊控制新的研究方向进行了展望,模糊建模与自适应控制的研究具有重要的理论和实际意义.  相似文献
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