改进型神经网络在雷达误差补偿中的应用

针对传统误差补偿方法用于防空雷达存在适应性和适用性差的问题,构建了一种基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,能够更稳定、更精确地估计雷达误差,并补偿雷达量测值,从而更好地提高雷达的探测精度。首先,引入收敛因子以及动态自适应调节惯性权重,提高粒子群算法的全局寻优能力与收敛速度;其次,将改进的粒子群算法用于优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高BP神经网络的估计精度,缩短训练时间。采用某雷达的实测数据进行仿真验证,结果表明,补偿后的距离、方位角、俯仰角的精度和误差起伏性均有大幅改善,与传统方法相比补偿效果更好,工程应用性和推广应用性更强。     

粒子群算法优化神经网络结构的研究

针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法（DePSO）和二进制粒子群优化算法（BiPSO）,同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。     

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。     

基于蚁群算法优化BP神经网络的政务云网络态势预测研究

针对常规BP神经网络预测模型存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,给出一种蚁群优化BP神经网络预测模型,用于政务云的网络安全态势预测。同时,对蚁群算法的信息素更新规则进行改进,并将改进后的蚁群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化,得到BP神经网络预测模型的最优权值和阈值,并将最优权值和阈值用于BP神经网络训练和预测。实验仿真结果表明,与传统BP神经网络安全预测模型相比,采用优化后的模型进行网络安全态势预测时,其收敛速度和预测精度都得到了明显的提高。     

基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法

针对传统脉诊存在易受主观因素影响、诊断结果可靠性不高等问题,提出基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法。粒子群算法中评判粒子好坏的适应度函数采用神经网络的输出误差,以此获得最优粒子的位置向量,并把其值作为BP神经网络的初始权值和阈值。在Matlab中建立基于BP算法、PSO-BP算法和GA-BP算法的三种ANN模型用于脉象信号的识别。实验结果表明,在识别脉象时,优化后的算法降低了传统BP神经网络的输出误差,提高了识别精度,PSO-BP算法明显改善了传统BP神经网络的泛化能力。     

量子遗传神经网络语音水印算法

传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法,极易陷入局部最优。本文将量子遗传算法引入到神经网络,提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法。首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性,优化BP神经网络的初始系数找出粗略解,然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数,提高网络的收敛精度。理论分析和实验仿真表明,与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比,本文提出的神经网络输出误差更小,有更大的水印容量。      

基于蚁群优化的BP神经网络目标威胁估计方法

根据空中目标威胁估计的特点,分析了基于BP神经网络的空中目标威胁估计方法的不足。运用蚁群优化算法(ACO)的全局寻优能力,对BP神经网络的初始权值进行优化,建立了改进的BP (ACOBP)空中目标威胁估计方法,解决了BP神经网络初始权值的随机性和网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度。并采用30组训练样本数据及8组测试数据,对算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,该算法估计结果准确合理,收敛速度和收敛精度均优于BP算法,证明了该方法的有效性。     

用于电力数据管理分析的负荷预测与异常检测

构建了一个电力数据管理分析系统,并设计了电力负荷预测算法和异常数据检测算法问题.首先,针对BP神经网络在预测电力负荷存在的因初始权值与阈值设置影响估计精度的问题,提出利用粒子群优化BP神经网络网络参数,提高了预测算法的收敛速度与预测精度;然后,针对电力数据异常检测算法效率较低的问题,提出了基于改进谱聚类的异常数据检测算...     

PSO-BP神经网络在语音干扰效果评估中的应用

为了克服BP神经网络在连续语音数据干扰效果评估过程中存在的弊端缺陷,提出一种利用粒子群优化算法神经网络的客观语音干扰效果评估方法。该方法利用Mel倒谱技术提取所得的连续语音数据特征参数作为模型输入,再通过粒子群优化对BP神经网络的初始权系进行多点优化,建立了粒子群算法优化的BP神经网络模型,通过优化后的神经网络模型实现输入值到对应主观评价MOS证,对比表明,粒子群算法优化后的BP神经网络模型,其收敛速度较传统BP在4%以内,模型相关系数和标准差更加接近理想参数。