基于LMBP改进算法的神经网络结构优化

提出了一种基于增长法的神经网络结构优化算法。在函数逼近的BP神经网络中引入一种改进的BP算法(LMBP算法),通过二次误差下降与梯度下降,利用误差变化规律分析网络结构的优化程度,自适应地增加隐层神经元或网络层次,从而得到一个合适的网络结构。进行了仿真实验及该算法与RAN算法用于逼近函数的对比实验,实验结果表明了该算法的有效性。     

基于BP网络和D-S证据理论的瓦斯监测系统的研究

针对目前煤矿采用的瓦斯传感器输出信号具有模糊性、不确定性等问题,提出了一种基于BP网络和D-S证据理论的瓦斯监测系统的设计方案。该系统采用改进的BP算法获取煤矿环境的基本概率分配,采用D-S证据理论对BP网络输出结果进行信息融合,从而对井下瓦斯状态作出判断和决策。实验结果表明,该系统提高了瓦斯监测信息的准确性和决策的快速性。     

LMBP神经网络改进算法的研究

论述了BP网络中最优秀的算法之一LMBP算法及其推导过程,分析了标准LMBP算法的特点和不足。为了进一步加快标准LMBP算法的收敛速度,提出了变步长θ的改进LMBP算法。通过采用某水厂混凝沉淀过程真实的实验数据和Matlab仿真程序实验,验证了此改进LMBP算法的可行性和有效性。该改进算法进一步加快了LMBP算法的收敛速度,对于采用LMBP算法神经网络的在线计算具有重要的应用参考价值。     

基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测

提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。     

基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法

目前将神经网络应用于混合试验的在线模型更新是一个重要的研究方向,如何提高神经网络在线模型更新算法的自适应性、稳定性和抗噪声能力是一个关键问题,提出了一种基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法,即每时步利用试验子结构的历史试验数据形成带有遗忘因子的动态窗口样本,并采用增量训练方式训练LMBP神经网络,同步预测具有相同本构模型的数值子结构的恢复力。对一个两自由度非线性结构进行模型更新混合试验数值模拟,数值子结构恢复力预测值的RMSD最终为0.0230。结果表明,基于遗忘因子和LMBP神经网络的混合试验在线模型更新方法具有良好的自适应性、稳定性和抗噪声能力。     

基于改进的小波分解织物疵点检测

采用小波分解的改进方法，运用二维离散小波变换进行分解，有效地从图像中提取信息，分析织物的纹理特征并进行相应处理，实现目标图像的特征提取和输入LMBP神经网络进行学习训练。实验结果表明，对油污、破洞、断经、断纬能比较准确地识别和定位，可快速有效地进行织物疵点检测。     

催化裂化装置的人工神经网络建模

催化裂化装置(fluid catalytic cracking unit,FCCU)对炼油厂的经济效益至关重要,本文主要探讨了人工神经网络在催化裂化装置建模中的应用。利用实际的工业数据分别采用LMBP,RBF_PLS神经网络对某工厂的催化裂化装置进行了建模试验。将它们的拟合与泛化结果、学习速度以及参数调整进行了比较,其结果显示RBF_PLS神经网络在收敛速度以及预测性能等方面均优于LMBP神经网络。此外,本文在神经网络模型的基础上对其进行了最小二乘校正,得到了比较满意的结果。     

遥感图像分类的LMBP核函数改进算法

在核函数的基础上采用向量扩展的方法改进传统的LMBP算法,将输入向量由低维转换到高维,充分利用误差函数的一二阶导数信息,同时结合传统LMBP算法的优点提高网络训练的收敛速度。仿真实验结果表明,改进方法网络训练的迭代次数更少,分类精度更高,对遥感图像分类更有效。     

神经网络中处理鞍点的LMBP改进算法

针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMBP算法与改进LMBP算法的效果,证明改进的算法能有效地脱离鞍点并进一步收敛到极小点处。     

基于BP神经网络的RoboCup机器人铲球新方法的研究

在RoboCup 2D仿真比赛时,当智能体执行铲球命令失败后,就不能移动10个仿真周期。而一旦铲球成功,球将以最大速度沿智能体的身体朝向射出。这里提出了一种提高铲球成功率的新方法,使用教练采集数据,然后用LMBP算法训练BP神经网络,增强了球队的防守和进攻能力,使球队在RoboCup竞赛中取得了较好的成绩。