基于遗传算法的BP网络优化研究

提出了一种改进的自适应遗传算法(IAGA)，它利用网络结构的特点，采用前向自适应技术，实现对神经网络的有效训练．仿真实验表明，该算法优于BP算法和标准遗传算法(BGA)，网络训练质量和效率都有很大提高．     

基于遗传算法的BP网络优化研究

提出了一种改进的自适应遗传算法(IAGA),它利用网络结构的特点,采用前向自适应技术,实现对神经网络的有效训练.仿真实验表明,该算法优于BP算法和标准遗传算法(BGA),网络训练质量和效率都有很大提高.     

基于优化BP神经网络的铝箔封口检测研究

提出一种高效率和高精度的铝箔封口完整密封性检测方法。首先,通过红外线热像仪获取铝箔封口处的热像图,然后利用MATLAB软件批量获取热像图的信息,再对其进行图像预处理。随后用遗传算法对BP神经网络进行优化,进行图像特征提取与分类识别。实验结果证明,此密封性检测方法识别率高、训练时间短,为后续的铝箔封口生产线中的密封不良产品自动筛选和剔除提供了保证。     

基于BP网络的数字识别方法

比较了各种数字识别方法,采用BP神经网络设计了一个数字识别系统。首先对数字图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵;接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练;之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性;最后制作了图形用户界面进行实验。测试结果表明,该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%,且网络训练时间可以接受。     

改进的BP神经网络在医疗中的应用研究

鉴于传统BP神经网络存在诸如收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的缺陷,提出在BP神经网络中引入动量因子、陡度因子、自适应学习速率和改进粒子群算法优化BP权值等对传统BP进行改进,使其达到预测误差小、精度高、训练快的目的。改进后用来预测区域内各个年龄段患糖尿病人数百分比。由仿真实验结果可知,改进后的BP神经网络比传统BP神经网络收敛更快、误差更小。     

粒子群算法优化BP神经网络的指纹识别技术

指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。     

BP神经网络的遗传优化及其应用研究

针对BP神经网络具有训练速度慢、容易陷入局部极小值的特点,在分析其训练算法本质的基础上,提出将遗传算法（GA）引入神经网络训练,优化神经网络的权值和闽值,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,形成了一种新的GA—BP神经网络．应用实例仿真结果表明,GA—BP神经网络具有全局搜索、快速收敛的特点,建立的模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力．     

基于粒子群优化BP神经网络的采煤机可靠性预测

为研究采煤机在截割过程中的可靠性,通过粒子群算法对BP神经网络进行优化改进,建立采煤机可靠性预测模型。采用高斯型隶属度函数,构建材料应力-结构可靠度之间的隶属函数,通过正交仿真实验确定具有代表性工况下采煤机整机的可靠度,以实验结果建立学习样本,对预测模型的准确度进行检验,结果表明,预测结果与实验结果最大相对误差为2.61%,满足精度要求。利用预测模型对采煤机在不同牵引速度和截深条件下截割不同硬度煤层的可靠度进行分析,找出采煤机可靠度随三者的变化规律:随着煤层硬度以及牵引速度增加,可靠度降低幅度变大;随着截深增大,可靠度降低幅度逐渐趋于平缓。     

基于BP神经网络分类器的多目标识别方法研究

文章对多目标进行特征提取,数据作为神经网络分类器的输入,采用不同的算法对多输出型BP神经网络分类器和单输出型BP神经网络联合分类器进行训练,实现多目标的识别。仿真试验结果表明,基于BP神经网络分类器的识别方法具有较高的识别率。     

基于遗传BP神经网络的油气识别

为了建立一种有效的油气储层识别模型,使得能够处理大信息量、复杂样本空间油气信息,本文提出遗传BP神经网络模型,利用遗传算法全局搜索问题解的特性对BP神经网络的权值和阈值进行快速优化,约束BP神经网络训练学习过程。研究表明,相对于传统BP模型,遗传BP模型具有效率高、收敛速度快、适应复杂样本空间和大样本空间训练学习等优点。     

基于神经网络和粒子群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高,寻优能力差等问题,提出一种基于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法.该方法利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性.仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的.     

焊道形貌特征的BP神经网络建模与预测

良好的焊道是成功进行电弧增材制造的保障,其受到焊接电流、电压、扫描速度、送丝速度等多种参数影响. 提出了以焊道高度、宽度为形貌特征的4输入2输出BP神经网络模型,并利用PSO进行了神经网络权值的优化求解. 实验结果表明,设计的BP神经网络实现了对焊道形貌的预测,为后续电弧增材制造的实时预测与控制提供了模型基础.     

基于BP神经网络的草图编辑手势识别

针对概念设计以及工程草图设计过程中,用户的草绘编辑修改行为进行了初步研究,目的在于能够设计出一套符合用户设计习惯的编辑手势.然后尝试采用基于BP神经网络的方法对其进行识别,以实现计算机对草绘设计行为的准确理解以及草图的快速编辑修改.实验结果表明,提出的方法具有较高的识别效果,加快了概念草图的设计过程.     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

基于改进BP神经网络的手写邮政编码识别

为解决手写邮政编码识别困难的问题,引入改进的粗网格特征提取方法,对神经网络的网络输入进行简化,并且采用基于LM算法的BP神经网络来进行网络学习。LM算法是一种改进的高斯-牛顿算法,此算法通过简化的网络输入,进一步提高了网络学习的精度、稳定度和学习速度。仿真结果验证了此算法在手写邮政编码识别中的有效性。     

基于BP网络的指纹识别系统

针对指纹数据库规模不断增大的情况,为了提高指纹识别的速度和准确度,采用BP神经网络先对指纹进行分类,把指纹分成左环、右环、拱、涡、棚状拱和不辨型6种类型,然后在相应的子类库中根据特征提取进行识别。设计并实现了一个指纹识别系统,该系统能够自动地进行指纹分类,而且还能实时地将结果与指纹数据库进行比对。实验结果表明,该系统能迅速地获得被识别人员的身份信息。     

基于粒子群BP神经网络的短期电力负荷预测

电力负荷预测通常采用神经网络方法,该方法训练时间较长,并且由于负荷受到气象因素影响,该算法预测的精度不是很高.为了克服当前存在的问题,采用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,归一化处理气象因素,利用神经网络预测短期电力负荷.实验结果表明,该方法比单纯BP神经网络预测具有明显优势.