改进遗传算法优化BP神经网络的双目相机标定

针对BP神经网络在双目相机标定时受到初始权值和阈值的影响,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络对双目相机进行标定的方法,通过对遗传算法的交叉和变异概率进行改进,采用世界坐标值直接对比度使得数据更直观,实验证明可以获得更高的精度.     

混合粒子群算法优化神经网络的研究

针对BP神经网络初始权阈值的确定所具有的随机性和各个隐含层神经元数的不确定性,通过利用混合粒子群优化算法来同时优化神经网络的初始权阈值和结构.首先通过混合粒子群优化算法来确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里再通过BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优的网络结构和权阈值.通过Iris模式分类、Wine模式分类问题和广义异或问题来对该模型进行训练和测试,相比遗传算法等其他算法,该模型可以获得更高的正确识别率,结果表明此方法是可行的.     

基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原

该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法(OBSO-BP)。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原(Wiener)、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原(Wiener-BSO)、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络(BSO-BP)图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。     

优化的神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

在检测和诊断模拟电路的故障中,为了解决传统的BP神经网络初始权值和阈值是随机选取的,容易陷入局部最小值,出现不收敛或收敛速度慢的缺点,文中提出了采用粒子群算法来优化传统BP网络的方法。首先利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,然后再由改进的BP算法进行训练仿真。通过和在单一改进BP算法下训练的诊断仿真结果进行对比,可以发现通过粒子群算法优化后的神经网络改善了网络不收敛的缺陷,在训练速度以及诊断正确率上都有所提高。     

一种基于CGA的改进BP神经网络模型

针对BP神经网络存在的收敛速度慢和可能产生冗余结构等问题,采用混沌及其在遗传算法中应用的相关理论,设计了利用混沌遗传(CGA)算法对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优的改进措施,提出了一种基于混沌遗传的混合BP神经网络模型.经过实验分析,验证了算法的有效性.     

基于遗传BP神经网络的备货型企业销售预测应用

为了提高备货型企业销售的预测精度及速度,笔者提出了将BP神经网络和遗传算法相组合的预测模型。利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络优化的初始权值和阈值,然后通过BP神经网络自我学习模式获得预测结果。最后通过实例验证该模型的有效性,把遗传BP神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,该方法较BP神经网络具有更高的预测精准度,能为企业生产销售及科学管理库存提供科学依据。     

基于粒子群优化BP神经网络的高校科研管理评估研究

针对高校科研管理部门面临的科研绩效评估问题,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络评估模型。该模型采用粒子群算法优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。分别使用10个科研指标、绩效评价值作为神经网络的输入和输出,并以多个高校历年科研管理数据为训练和测试样本进行验证分析。神经网络预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

灰色神经网络在城市用水量预测中的应用

为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型(GNNM),实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法(PSO)对该模型的初始权值和阈值进行优化,形成了PSO-GNNM(1,N)算法.通过与传统BP神经网络、灰色理论预测法的预测结果相比较,该算法具有预测误差小、泛化能力强等优点,可为城市用水量的预测工作提供技术支持.     

基于遗传优化神经网络的边坡稳定性评价

由于引起滑坡的因素复杂,传统预测方法难以得到高精度的结果。文中利用遗传算法(GA)全局搜索能力强、不易陷入局部极小值的特点对样本的初始权值和阈值进行优化处理,使得前馈型神经网络(BP)在学习和预测时能够得到一个最佳的权值和阈值,从而探索出影响滑坡的因子与边坡稳定性之间潜在的关系。从仿真结果可知:优化权值后的BP神经网络得到边坡稳定性的判对率达到100%,而随机权值BP神经网络的判对率仅为54.5%,判对率提高了45.5%;安全系数较随机权值BP神经网络的平均误差提高了6.08%。因此,优化BP神经网络的预测精度得到明显提高,在今后边坡稳定性的实际应用评价中可作为一种有效的辅助手段。     

基于GA-BP神经网络的矿用刮板输送机故障诊断

针对矿用刮板输送机的故障诊断问题,提出一种基于GA-BP神经网络的故障诊断方法。为了避免BP神经网络易陷入局部最小值、隐含层节点数难确定等问题,这里首先根据经验公式缩小隐含层节点数范围,在小范围里寻找最优的隐含层节点数;进而根据遗传算法具有全局寻优的特点,用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值。研究表明经经验公式寻找最优隐含层节点数后,再将遗传算法与BP神经网络结合可以有效地解决神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小等问题,提高了刮板输送机传动部的故障诊断精度。通过仿真实验验证了文中方法的有效性。