基于蚁群算法的神经网络在电子商务中的应用

本文建立了基于蚁群算法的神经网络模型,充分发挥了蚁群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势。通过仿真实验表明,将蚁群算法用于神经网络优化,收敛速度快、预测精度高,与BP算法进比较,基于蚁群算法的神经网络提高了电子商务推荐系统的准确性、速度。     

基于进化神经网络的BLDCM调速控制

针对标准BP算法存在全局搜索能力弱和易陷入局部极小点等缺点,将遗传算法与BP神经网络相结合,构造了一种新的进化神经网络GA-BP算法,并将该算法应用于无刷直流电机调速系统的控制,仿真结果表明,与传统的PI控制系统相比,该算法得出的电机控制曲线几乎无超调,与基于BP算法的速度控制系统相比较,具有收敛速度快、不易陷入局部极小的优点。     

BP神经网络算法的改进及收敛性分析

研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点.针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法.从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程.并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去.仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果.     

基于遗传优化神经网络的故障诊断研究

针对BP神经网络具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，利用具有全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，并用遗传优化BP网络实现故障诊断。基于MATLAB实现该算法，仿真实验表明，该算法具有明显的优越性，可以避免BP算法的不足，极大地提高了网络的学习性能，具有一定的实用性。     

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。     

一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量。基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性,提出一种自适应遗传BP神经网络模型,该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重。而后再进行BP网络的训练过程。最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测。实验结果表明该方法优于传统BP算法。有利于提高网络的收敛性以及学习能力,可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率,具有一定的实用价值。     

基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究

针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。     

基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程.通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神经网络对训练初值和参数要求不高,扩大了权值的搜索空间,提高了收敛速度和学习精度,有效地协调全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法性能优于其它算法,具有均方误差值小,收敛速度快和计算精度高等特点,是一种更有效的神经网络训练算法.     

基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断

为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度.     

基于遗传小波神经网络的白酒识别电子鼻

为研究不同品质白酒快速识别的电子鼻技术,利用自制的电子鼻采集四种白酒样品的气味数据,建立了BP神经网络分类模型。针对BP算法普遍存在的收敛速度慢、易陷入局部极小且网络参数需要人工设定的缺陷,提出一种将遗传算法的自适应全局优化搜索能力、小波分析的非线性逼近能力和BP算法自学习能力结合在一起的遗传小波神经网络白酒识别模型。仿真结果表明,与BP神经网络和小波神经网络相比,GA-WNN分类模型的收敛速度和分类准确率都得到了较大提高,可应用于白酒识别电子鼻。     

AFSA＋PSO混合算法在BP网络故障诊断中的应用

提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果.     

BP神经网络和Elman神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

通过分析BP神经网络和Elman神经网络的基本结构和算法,研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断方法,并通过仿真实验对比分析了BP神经网络和Elman神经网络的诊断能力。结果表明,BP神经网络的收敛速度相对较慢、训练时间长;Elman神经网络的结构参数调整简单、训练时间短、性能稳定,更适合存在容差、非线性等问题的模拟电路故障诊断。     

一种基于改进遗传算法的新型小波神经网研究

提出了一种基于改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm , IGA）的新型BP小波神经网络，并通过异或问题和非线性辨识问题进行仿真实验。实验结果表明，基于改进遗传算法的BP小波网络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力，而且具有遗传算法全局快速寻优的特点，与简单遗传算法相比，在收敛快速性和稳定性方面都有了明显的改善。     

基于遗传算法的BP神经网络在企业资信评估中的应用

提出了一种新的企业资信评估方法.通过把神经网络和遗传算法有机地结合起来,既克服了传统BP网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,又利用遗传算法提高了网络全局收敛的效率.该模型采用C#.NET SQL server 2000实现.实验结果表明,基于遗传算法的BP神经网络系统对企业资信评估有着良好的性能.     

基于比例UKF的神经网络及其应用

提出了一种利用比例无轨迹卡尔曼滤波（Scaled-UKF）进行神经网络权值估计的算法,该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点。以Mackey-Grass混沌时间序列作为神经网络输入,运用比例UKF算法、UKF算法、BP算法仿真神经网络。结果表明,比例UKF算法较之BP算法具有更快的训练速度和更高的预测精度,且可以避免网络学习陷入局部极小;而相对于UKF算法,其变量分布可不限定为高斯型且能保证状态方差半正定。     

一种基于进化算法的BP神经网络优化方法及应用

针对BP网络的不足,分析了一般进化算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,根据物种内优生优育原则和物种间相互竞争、相互学习的生物学原理,提出了一种新的基于进化算法的神经网络优化方法。该方法不但有效弥补了BP神经网络在网络结构、权值选择上的随机性缺陷,缩小了神经网络结构的解搜索空间,加快了BP网络的收敛速度,进而提高了搜索效率,而且还起到对网络的结构和权值进行同时进化的作用。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

基于约束的协同设计冲突检测模型

针对协同设计冲突无法准确全面检测的问题,提出了一种基于约束的冲突检测模型。在分析了协同设计中约束分层和约束满足问题的基础上,该检测模型将约束划分为已知约束关系集合和未知约束关系集合两部分,分别对其进行冲突检测。采用区间传播算法验证已知约束关系集合;提出用免疫算法优化反向传播(BP)神经网络来模拟未知约束关系集合进行冲突检测,并与遗传算法优化BP神经网络进行对比,收敛速度提高了62.96%,证明了算法具有较快的收敛速度和较强的全局收敛能力。为实现计算机支持的冲突检测,研究了基于可扩展标记语言(XML)文档的约束关系集合表达方法,设计了基于约束满足的冲突检测系统的架构体系,并以C#和Matlab为平台开发了行星齿轮箱协同设计冲突检测系统。最后,通过实例验证了冲突检测模型的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计

为了充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了1种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计,并通过对二阶系统模型的仿真,证明基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器比常规的模糊神经网络控制器具有更好的控制性,具有更大的实用性。     

基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统

目前，在自适应逆控制系统中常采用BP神经网络，而BP网络存在算法复杂、易陷入局部极小解等不足。而正交神经网络能克服BP网络的不足，但由于正交神经网络学习算法存在某些局限性，提出了一种复合正交神经网络，该正交网络结构与三层前向正交网络相同，不同的是正交网络的隐单元处理函数采用带参数的Sigmoid函数的复合正交函数，该神经网络算法简单，学习收敛速度快，并能对网络的函数参数进行优化，为非线性系统的动态建模提供了一种方法。仿真实验表明，网络在用于过程的自适应逆控制中具有很高的控制精度和自适应学习能力。该动态神经网络比其它神经网络具有更强的建模能力与学习适应性，有线性、非线性逼近精度高等优异特性，非常适合于实时控制系统。