BP神经网络Vogl快速算法的改进

针对 BP算法收敛速度慢的特点 ,提出了对 V ogl快速算法的改进方法 .实践证明此改进方法使BP算法的收敛速度得到了较大的改善     

BP神经网络算法的改进及在Matlab中的实现

分析了BP神经网络算法收敛速度慢的原因，研究了一种提高其收敛速度的方法，即将动量法和批处理方法结合起来对BP算法进行改进，提高学习速度，并给出了算法思想，用Matlab神经网络工具箱对神经网络进行了初始化和训练，仿真测试结果证明该方法是可行，具有实用性。     

遗传算法在BP网络权值学习中的应用

针对BP算法学习神经网络权值收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用遗传算法学习BP网络的权值;并给出了“异或”（XOR）问题的仿真示例,通过比较,发现遗传算法不会陷入局部最优,有效地改善了收敛速度。     

改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

对每次权值和阈值的调整均采用固定不变的学习率,是导致传统ＢＰ算法收敛速度慢的一个主要原因。本文从提高收敛速度及精度出发,对改进ＢＰ算法进行了深入研究,在ＢＰ算法中引入统计思想,给出相关系数定义。基于相关系数,采用变学习率策略,提出两种学习率自适应调整算法,并将其具体应用于滚动轴承的故障诊断中。试验证明,此改进算法的收敛速度比传统ＢＰ算法显著提高。     

用FUZZY规则加速BP网络的收敛速度

本文提出了一种用ＦＵＺＺＹ规则修正ＢＰ神经元网络的学习步长的方法，计算结果表明本文提出的方法在加速ＢＰ网络收敛速度方面是行之有效的。     

人工神经网络及其在焊接过程控制中的应用展望

概略地综述了人工神经网络和焊接过程控制的概况和特点，探讨了人工神经网络可用于焊接过程控制的几种途径，并对其存在的某些问题和发展趋势作了讨论。     

一种改进的BP算法及其在模式识别中的应用

针对前馈神经网络中传统BP算法的局限性，给出了一种改进的BP算法，选取了一种新的误差函数，并对其参数进行了动态自适应调整．通过比较，改进的BP算法收敛特性明显优于传统的BP算法．实践证明，将上述算法应用于对工业零件的识别当中，可有效提高识别速度和识别正确率约17％．     

用Hebb思想改进BP算法

应用Ｈｅｂｂ理论，用生物神经元的生理基础指导神经网络的设计，并给出了训练方法与实验结论。     

BP网络学习算法改进方案的探析

Ｂ Ｐ 网络是目前应用最为广泛的神经网络,但由于 Ｂ Ｐ 网络采用的是梯度下降法,这就不可避免地会出现网络学习收敛速度慢及容易陷入局部极小等问题。此外,学习因子和惯性因子选取对网络的收敛有较大的影响,但它们只能凭 经验确定。因此, Ｂ Ｐ 网络的有 效应用受到 了一定的限 制。针对 Ｂ Ｐ网络的学习收敛速度慢这一主要缺陷,对改进激励函数、改进 误差函数、改进一般化误差、学 习因子和惯性因子的自适应调整、梯度下降法与直接搜索法相结合、全局 优化、非线性优化、拓仆修正算 法等多种改进方案按改进原理进行了分类综述,并在此基础上,通过解决 Ｘ Ｏ Ｒ 问题的仿真实验对部分改进方案进行实验性评价,分析说明了它们的优劣和特点。     

人工神经网络BP算法的改进及其应用

对传统的ＢＰ算法进行了改进,提出了ＢＰ神经网络动态全参数自调整学习算法,又将其编制成计算机程序,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明：ＢＰ神经网络动态全参数自调整算法较传统的方法优越,训练后的网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势。     

BP神经网络结点数选取的改进方法及其应用

提出一种改进的隐含层神经元个数的选取方法．该方法基于隐含层神经元输出之间的相关关系,估计隐含层结点数,把隐含层结点的改进算法用于物种选取的实例中,通过MATLAB编程实现,并与回归分析做出的结果进行比较．结果表明,该方法对建立BP神经网络结构有一定的借鉴作用．     

基于模糊逻辑推理的BP神经网络及其应用

阐述了ＢＰ神经网络的原理及学习算法,在结合模糊逻辑推理的基础上提出了一种具有分层结构,能够进行规则自提取、自修正、自学习的复合模糊ＢＰ神经网络模型。这种模糊神经网络不仅可以充分利用原有的专家的经验和知识,而且能够从实际数据中通过不断学习获取新的知识和推理规则。同时,在相应的网络权值训练中引入了遗传算法和模糊逻辑控制器的优化求解思想。还进一步探讨了将这种网络模型用于汇率分析系统的形式和方法。     

BP人工神经网络模型的进一步改进及其应用

针对BP网络存在的缺点 ,有多种改进方法 .本文在文献 [3]的基础上 ,从算法和网络结构设计方面又进行了综合改进 ,不仅加快了网络的收敛速度 ,而且优化了网络的拓扑结构 ,从而增强了BP神经网络的适应能力 .将新改进的BP网络用于成都市消费预测 ,取得令人满意的效果 .     

BP神经网络的累积误差方案及算法

介绍前向神经网络的累积误差算法.通过累积误差的改进BP算法实现了数学的一种运算,通过实际算例结果的对比,证明了改进算法的有效性和进步性.     

新型模糊BP神经网络及其在网络性能管理中的应用

通过对BP神经网络的研究，提出一种新的模糊BP神经网络模型，并以计算机网络系统瓶颈检测为例，给出了一个基于FBPNN的模糊专家系统的具体实现。     

Improved wavelet neural network combined with particle swarm optimization algorithm and its application

1 INTRODUCTIONFor the last decade ,the wavelet neural net-work ( WNN) method was noticed by many re-searchers[1 3].It has been widely appliedin variousaspects such as short term load forecasting[4 ,5].While ,it is prone to cause the curse of di mension-ality with the factors taken into consideration in-creasing , which becomes the bottleneckfor thei m-provement of its application[6 ,7].Inthis study ,a new methodfor opti mizingthestructure of wavelet networks was developed byadopting an p…     

改进遗传神经网络及其在负荷预测中的应用

针对遗传算法早熟的缺陷,提出了改进的交叉,变异策略,采用移民算子等方法改善遗传算法的性能,并把此方法应用到神经网络的训练中,对电力系统短期负荷进行预测取得了较为理想的效果。     

模糊神经网络及其在智能控制中的应用

本介绍了一门新兴学科——模糊神经网络，给出了其在智能控制中的几种应用，指出了今后研究中有待解决的许多问题，并对模糊神经网络将来的发展与应用作了展望。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法．通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性．     

基于神经网络优化法的故障诊断应用研究

在机械设备的故障诊断中，常采用BP网络算法对故障进行诊断计算，但由于BP网络易于收敛于局部极小点，且在初始参数与网络结构选取不当时。网络将出现发散现象．为此提出了将神经网络优化算法应用于汽轮发电机组的故障诊断中，实现了神经网络权值和阈值的快速计算，并以汽轮发电机组的故障诊断为背景。将两种算法的结果进行比较，证明该方法比BP算法精度高且收敛速度快、可靠性好．