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通过分析标准BP算法的原理,可以发现BP标准算法存在着易形成局部极小而非全局最优;训练次数多使得学习效率低,收敛速度慢;隐节点的选取缺乏理论指导;通过在标准BP算法中引入加动量项法来优化BP算法。实验结果表明,该有效地提高了BP算法的迭代次数,减少误差。 相似文献
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BP算法是神经网络中最常用的算法之一.分析传统的BP算法思想,发现它存在着收敛速度慢的问题.针对此问题,归纳一些行之有效的改进方法,本文论述这些方法的主要思想,并分析它们的改进效果,即仿真结果,结果表明改进算法的学习收敛速度大大的优于标准BP算法. 相似文献
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改进的BP网络算法在图像识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
采用增加动量因子和自适应学习速率相结合的方法,对BP神经网络算法进行改进,利用改进的BP网络算法,可以有效地抑制网络陷入局部极小值,提高网络训练速度。实验验证表明,改进的算法对图像识别的准确率较高。 相似文献
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通过分析标准BP算法的原理,可以发现BP标准算法存在着易形成局部极小而非全局最优;训练次数多使得学习效率低,收敛速度慢;隐节点的选取缺乏理论指导;通过在标准BP算法中引入加动量项法来优化BP算法。实验结果表明,该有效地提高了BP算法的迭代次数,减少误差。 相似文献
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基于改进BP算法的数字字符识别 总被引:8,自引:0,他引:8
本文利用BP神经网络算法,在MATLAB环境下,分别用理想字符信号和含噪声字符信号对同一网络进行了训练,使系统具有较强的容错性。最后用实际扫描的不同字体字符进行了识别实验。实验结果证明了系统在实际应用中的可行性。 相似文献
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用于神经网络模式识别的一种改进的BP算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在对采用BP算法的神经网络进行分析的基础上,针对标准BP算法的不足进行了改进,并给出了通过对作用函数进行修正后所得到的改进BP算法的应用实例。 相似文献
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近年来,人工神经网络以其独特的容错、联想、推测、记忆、自适应和处理复杂的多模式等优点,在许多学科中掀起了研究热潮,同样在故障诊断领域,其发展前景也十分乐观,它作为一种自适应的模式识别技术,并不需要预先给出有关模式的经验知识和判断函数,对于特定问题建立的神经网络故障诊断系统,可以从输入数据(故障症状)直接推出输出数据(故障原因),从而实现故障的检测与诊断。但是传统的BP算法存在一些缺陷。所以采用一些改进的BP算法,把它们用于电机的故障诊断,通过实验对这些改进算法的分析比较,得出其中较合适的算法。这样不仅能发挥神经网络的泛化映射能力而且诊断速度也有提高,有较强的学习能力。 相似文献
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通过分析NLMS[1]和VSSLMS[7]两种算法控制时变步长的思想及这两种算法的优缺点,文章提出了一种改进的归一化变步长算法,它同时使用输入信号积累和瞬时误差来控制步长更新.该算法的优越性在于收敛速度快,尤其在系统跳变时也能快速收敛,可很好地应用于自适应预测系统中.理论分析与计算机仿真结果都表明该算法收敛速度快、失调量小、稳定性好, 且在低信噪比的环境中比其他同类算法有更好的性能. 相似文献
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基于改进BP神经网络的洪峰预测模型 总被引:1,自引:2,他引:1
BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。 相似文献
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认知网络中基于蚁群算法的网络流量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
认知网络能够感知外部环境,并能根据周围环境的变化智能、自主、自适应的动态变化,这种特性更适合为用户提供QoS(Quality of Service)保障.设计高精度的流量预测模型,可以提高认知网络的认知特性.本文针对原有预测模型预测精度低、对训练数据依赖程度高以及不能很好的刻画网络流量特征的不足,提出了一个混合的流量预测模型.它使用蚁群算法训练BP网络的权值,避免了梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题.并且在预测之前,首先使用BP(Back Propagation)网络剔除原始数据中的异常数据信号,再对其进行小波分解,最后使用混合模型预测网络流量,实现了认知网络中高精度的流量预测. 相似文献
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针对传统多目标优化的求解方法通常存在目标权值主观性大,优化目标仅为各目标加权和以及在求解过程中各目标优化的不可操作性等问题,文中提出了一种新颖的多目标优化算法,其将改进后的遗传算法与BP神经网络融合,提出了基于遗传算法的BP神经网络融合算法。该算法将遗传算法与BP神经网络算法相结合,充分发挥遗传算法的全局搜索能力优势和BP算法的局部搜索能力特点,使得多目标优化问题得以求解,加快收敛速度,从而提高了收敛精度。 相似文献
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预测可以为系统的正常运行提供良好的保障.依据BP神经网络预测算法的特性及电信网络的特点,提出了通过加入周期算法、数据整体上移或下移的预处理来提高预测性能的策略.并对此两种改进策略进行了试验论证. 相似文献