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介绍了嵌入式大气数据传感系统及其数学模型和校正过程.研究了该系统的BP网络校正算法;提出了以BP网络为基础的迎角、侧滑角和形压系数的校正算法,并对该算法应用MATLAB软件进行了验证;该校正算法采用BP网络,分别以当地迎角、当地侧滑角和马赫数作为BP网络的输入.以真实迎角、真实侧滑角和形压系数作为输出,通过对BP网络进行训练,从而得到系统的校正算法;计算结果表明,该算法在精度、可靠性和实时性等方面可以满足系统的设计要求;在精度上,由于BP网络对非线性函数的无限逼近特性,可以用更少的参数实现同样的数据精度,易于实现。 相似文献
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车型识别技术作为智能交通系统中关键技术,特征识别法具有较高的识别精度、鲁棒性、实时性,是车型分类技术的主要方法.但是该方法存在两个主要问题:车型分类网络需要优化,目标特征提取算法性能与工程应用要求尚有差距.针对上述问题展开研究,引入遗传算法、动量项等对BP算法优化车型分类网络、采用耗时低的Surendra背景提取算法、迭代阈值分割算法改善目标特征提取工作的实时性,仿真结果表明,基于遗传BP算法构建的车型识别系统的精确性、鲁棒性等关键性能达到系统设计要求. 相似文献
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基于粒子群优化算法的BP网络学习研究 总被引:29,自引:3,他引:26
文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。 相似文献
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基于LM算法的现场测量系统的传感器非线性误差校正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
BP神经网络及其改进算法虽然在测量精度方面有所改善,结构的不确定性、训练时间长的缺点限制了其在现场测量系统的应用.在引入LM算法的同时,并通过分段的方法对其缺陷进行了改进.仿真结果证明了该方法具有收敛速度快、实时性强的特点. 相似文献
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本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明:该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。 相似文献
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本文针对入侵检测系统中的误检率,提出了一种将BP网络和改进的PSO算法相结合的方法。该方法基于BP网络算法的局部精确搜索和改进的PSO算法的全局搜索的特性,并且用改进的PSO算法优化BP网络的权值、阈值,克服BP网络算法易陷入局部极值的弊端。在入侵检测系统中应用该网络结构,能准确地发现已知的攻击行为,并能进一步预测新的攻击行为,减少了入侵事件的漏报和误报。通过KDD99 CUP数据集进行仿真实验,与基于PSO-BP算法、传统的BP算法的入侵检测系统相比较,表明改进的PSO-BP算法的迭代次数较少、收敛速度快、检测率高,有一定的有效性。 相似文献
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基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真 总被引:14,自引:12,他引:2
股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值. 相似文献
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基于遗传优化神经网络的电子舌在黄酒检测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
采用遗传学习算法和误差反向传播(BP)算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,从而提高神经网络的收敛质量和收敛速度,并将此算法运用到电子舌对黄酒的检测上。与经典BP网络及附加动量项BP网络的训练与预测进行了比较。结果显示:遗传优化BP算法具有预测精度高、收敛速度快及运行时间短的优点,是一种快速、可靠的方法。 相似文献
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将遗传算法与神经网络相结合,提出一种实数编码、自适应选择、算术交叉、高斯变异、爬山操作的改进遗传BP神经网络RCGNN,利用遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化。以时间序列预测的实例进行编程计算表明,用遗传算法进行网络训练,其收敛速度快,最终总误差最小,预测准确率高。对算法中参数进行的相应研究表明,增加爬山操作次数能很好地提高网络训练的速度,同时使误差下降快;爬山操作越多,收敛速度越快,最终误差越小,但计算运行时间也会增加。 相似文献
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对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播( BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。采用具有极强全局寻优能力的思维进化算法( MEA)来优化BP( MEA-BP)神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:经MEA-BP神经网络具有更高的预测精度和泛化能力,预测性能得到了显著的提高。 相似文献
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