基于AHGA+BP的神经网络混合学习策略

在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明了混合学习策略在较大程度上改进了神经网络的学习性能和泛化能力。     

增强现实系统中磁力跟踪器的校正

提出了利用BP神经网络对跟踪器进行校正。针对神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的情况，首先利用具有良好全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的各层初始权值和阈值，为后续神经网络的搜索定位出一个优化的搜索空间。实验结果表明，利用该遗传神经网络方法进行跟踪器校正，能够显著提高增强现实系统的精度，有助于提高增强现实系统的真实感。     

模糊逻辑系统的GA+BP混合学习算法

提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习,利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近的快速搜索,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合,仿真结果表明,这种混合算法的学习效率无论是相对于GA还是BP均有显著提高。     

GA-BP神经网络的非线性函数拟合

由于BP神经网络具有良好的非线性映射能力,但在极值寻优时易陷入局部极值。本文利用具有全局搜索寻优的遗传算法优化BP神经网络(GA-BP),用于非线性函数拟合,弥补了BP网络寻优时的缺点。通过实例比较分析,GA-BP神经网络明显地提高了拟合精度,也使模型具有较强的应用性与推广性。     

基于混沌遗传算法的模糊CMAC控制

分析CMAC神经网络和模糊控制的特性,给出了一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊CMAC神经网络控制器,该控制器采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理并可对隶属函数进行实时调整,从而使其具有学习和自适应能力;针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用混沌遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整;仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于GA-BP神经网络的动力锂电池SOC估算

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性,更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC),以纯电动汽车动力锂电池为研究对象,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷,同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型,通过仿真实验与传统BP算法进行对比,验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。     

无标定图像视觉伺服控制方法研究

针对视觉伺服控制识别速度慢、精度低的问题，提出一种基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法的视觉伺服控制算法。该算法对机器人与图象复合雅可比矩阵建模得到初始的BP神经网络视觉伺服控制器，采用遗传算法对控制器的初始权重和阈值进行训练，得到混合优化的视觉控制模型。该算法可以有效地将遗传算法良好的全局搜索能力与BP神经网络的精确局部搜索功能相结合。实验结果表明，收敛速度加快的同时误差下降为原来的4.6%,为机器人控制提供了一种简单有效的方法。     

基于改进粒子群优化神经网络的超短期风速预测

为减小风速预测的误差,该文引入混沌映射与收缩因子的方法对传统PSO粒子群算法进行改进,动态调整粒子群的权重,提高粒子群初期全局搜索能力、后期局部搜索能力以及收敛速度。将改进的粒子群算法对BP神经网络初始权值与偏置进行寻优,最后将改进PSO粒子群优化的BP神经网络对实际工程中的风速进行预测,采用平均相对误差和平方根误差衡量预测结果,结果表明改进后的PSO-BP预测方法均好于BP神经网络、PSO-BP风速预测方法和仅引入收缩因子的PSO-BP算法,验证了算法改进的正确性,使预测误差减小。     

遗传BP神经网络在网络流量预测中的应用

由于BP神经网络本质上采用的是梯度下降算法,具有收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺陷.针对这种情况,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进BP神经网络模型,对神经网络的初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明,遗传BP神经网络具有良好的预测效果,预测精度比传统的BP神经网络要高,误差更小,说明了遗传BP神经网络对网络流量预测是高效可行的.     

遗传算法优化神经网络权值盲均衡算法的研究

将遗传算法与神经网络盲均衡算法相结合,提出了两段式优化神经网络权值的方案。首先利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化初始权值,然后发挥BP算法局部搜索速度快的特点得到最佳权值。经计算机仿真表明,该算法与传统BP神经网络盲均衡算法相比,收敛速度加快,稳态剩余误差减小,误码率降低。     

基于免疫神经网络的故障诊断方法研究

设计了一种免疫神经网络故障诊断方法,将神经网络权值进行编码作为抗体,将网络误差作为抗原,算法首先利用免疫算法的全局收敛特性,对网络权值进行全局搜索,然后再利用BP算法的局部搜索性能对网络权值进行局部搜索;以抽油机井为对象进行了仿真研究,并与BP神经网络故障诊断方法进行比较分析,表明免疫神经网络故障诊断方法能够有效避免陷入局部极小值的现象,并且在一定程度上加快了算法的运行速度。     

基于分数阶神经网络的瓦斯涌出量预测

针对现有的煤与瓦斯涌出危险性区域预测模型存在收敛速度慢、极易陷入局部极值等问题,结合BP的局部搜索能力和分数阶算法快速的全局搜索能力,提出了一种基于分数阶神经网络的新预测模型,用于非线性瓦斯涌出量的动态预测。经训练和实验结果表明:该模型较其他模型具有更好的滤波效果、更强的抗干扰能力、更快的收敛速度、更高的收敛精度等特点,能够达到准确指导实践的要求。     

基于粒子群神经网络的期货价格预测

目前在对中国期货市场进行价格预测时,采用神经网络预测时多用的是BP神经网络,但是BP神经网络存在对初始权阁值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题.因此,为了提高模型效率,提出采用PSO-BP模型预测期货价格.首先运用粒子群算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权闽值进一步精确优化,随后建立了基于粒子群算法的BP神经网络预测模型,并将其应用到中国期货市场的期货价格预测研究中.仿真结果表明,新模型结合了粒子群算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索优势,有效的防止了网络陷入局部极小值的可能,提高了神经网络模型预测的速度和准确性.     

基于人工鱼群BP神经网络算法的压力传感器温度补偿研究

为实现压力传感器的温度补偿,采用BP神经网络作为压力传感器软件补偿系统的核心算法,但由于BP神经网络算法易陷入局部极值,因此采用具有全局搜索能力的算法—人工鱼群算法(AFSA)进行优化,得到的结果是压力传感器的线性度提升1个数量级,温度灵敏度系数降低2个数量级,得到了很好的补偿效果。     

基于混合遗传算法的时滞和参数的在线辨识

针对遗传算法应用于时变时滞和参数在线辨识时，存在无法兼顾收敛速度与辨识精度的缺点，提出一种遗传算法和单神经元有机结合的混合遗传算法。利用GA的全局最优性在整个空间搜索可能的极值，而用单神经元的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索，从而达到全局最优与快速搜索的有机结合，提高了收敛速度和辨识精度。并对混合遗传算法进行了改进，使之更适用于在线辨识。仿真结果表明，改进的混合遗传算法用于在线辨识有效且实用。     

递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用

将递阶遗传粒子群算法（HGAPSO）应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。     

基于反传混沌粒子群训练的前馈神经网络研究

为了解决前馈神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极值及对初始权值依赖性强等缺点, 提出了一种基于反传的无限折叠迭代混沌粒子群优化(ICMICPSO)算法训练前馈神经网络(FNNs)参数。该方法在充分利用BP算法的误差反传信息和梯度信息的基础上, 引入了ICMIC混沌粒子群的概念, 将ICMIC粒子群(ICMICPS)作为全局搜索器, 梯度下降信息作为局部搜索器来调整网络的权值和阈值, 使得粒子能够在全局寻优的基础上对整个空间进行搜索。通过仿真实验与多种算法进行对比, 结果表明在训练和泛化能力上ICMICPSO-BPNN方法明显优于其他算法。     

改善遗传神经网络收敛性的研究

针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(Hybrid Intelligence learning algorithm),简称HI算法,并将其应用到优化多层前馈型神经网络连接权问题。对该算法进行了设计和实现,从理论和实际两方面证明混合智能学习法神经网络与BP神经网络和基于遗传算法的神经网络相比有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。     

改进BP算法在混合气体定量检测中的应用

针对单一反向传播(BP)神经网络用于混合气体检测中出现的检测误差较大和依赖初始权值和阈值的问题,提出引入自适应调整发现概率的布谷鸟搜索(CS)算法和模拟退火算法优化BP网络初始权值和阈值的方法来实现混合气体的定量检测.利用CS算法强大的全局搜索能力,对神经网络的初始权值和阈值进行优化,在算法迭代过程中,使用模拟退火操作...     

改进型遗传算法在故障诊断中的应用磁

遗传算法优化后的 BP 神经网络具有较好的全局搜索能力,但在迭代后期要求有较好的局部搜索能力,因此,通过对遗传算法进行改进,来平衡系统的全局搜索能力和局部搜索能力。实验表明,改进后的遗传算法能对各种故障进行可靠的分类,有效地提高了故障诊断的效率和准确度。