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。     

基于Metropolis准则的BP神经网络学习算法研究

本文针对BP神经网络训练学习过程中，连接权在调整时容易陷入局部极小使得进一步调整失去作用的问题，提出了一种有助于提高BP神经网络逼近精度的方法——基于M!缸。酬逸准则的神经网络学习算法。该算法整体采用传统的BP算法，但在一定条件下依据概率进行连接权的调整，使权值以一定的概率跳跃，跳出局部极小区，最终达到全局极小。仿真结果表明了这一算法的有效性。     

基于改进BP网络算法的故障诊断分析

介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。     

一种基于模拟退火的自适应算法

针对常规BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题,文章提出了一种新的BP算法———SASSFBP算法。该算法根据训练中最近两个梯度的符号及其相对大小来动态地改变权步因子,提高了神经网络的收敛速度,并同时结合模拟退火算法来避免陷入局部极小。仿真实验结果表明:SASSFBP算法在收敛速度与运算精度,以及避免陷入局部极小的能力等方面均明显优于常规的BP算法。     

一种可调参数前馈神经网络的快速学习算法

针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法。该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索。实验表明,该算法不仅能明显提高网络的学习速度,而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败。     

可调参数前馈神经网络及其启发式模拟退火法

针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法;该算法运用文章提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索;实验表明,该算法不仅能明显提高网络的学习速度。而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败。     

基于IA-BP算法的GPS高程拟合误差补偿方法

BP算法是校正GPS高程拟合误差的常用手段,但传统BP算法易陷入局部极小,使测量结果的精度稳定性差。提出一种基于免疫算法(IA)和BP神经网络结合的优化算法,利用IA进行全局搜索,然后,调用BP算法进行局部搜索。实验结果表明:该优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免传统BP算法易陷入局部极小,并可保持其高预测精度,收敛速度快,具有寻优的全局性和精确性,进而提高了测量精度,且神经网络的GPS高程拟合误差与标准值间的相对误差均方差小于0.042 2,相对误差均值小于0.047 2,相对误差最大值小于0.050 3。     

基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统

针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,采用Matlab神经网络工具箱中的自适应学习率VLBP算法和基于数值优化技术的LMBP算法对传统BP神经网络算法进行改进,并设计了基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统;分别采用传统BP神经网络模型和改进的BP神经网络模型进行煤与瓦斯突出预测实验,结果表明改进的BP神经网络能够更快、更准确地预测煤与瓦斯突出。     

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。     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

基于蚁群神经网络的凝汽设备故障诊断

BP算法在神经网络中应用较为广泛,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点.而蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点.用蚁群算法优化神经网络,能使其权值快速准确的收敛于全局最优点.经比较,其优化性能要优于BP算法和遗传算法.凝汽设备是电厂汽轮机的重要辅助设备,把经蚁群算法优化的神经网络应用于凝汽设备故障诊断,仿真实例表明该方法对凝汽设备故障诊断效果良好.     

一种基于BP神经网络的数字识别新方法

针对标准BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法。该算法通过变步长法和牛顿法来改进BP算法,加快了网络的收敛速度,且收敛速度快于其他的改进算法。在此基础上将BP神经网络应用于数字识别中,为其网络建立识别模型。利用仿真实验观察BP网络的泛化能力以及识别准确性,比较BP算法及其改进方案,提出改进方案中分别需要注意的地方。     

基于蚁群算法的神经网络在企业资信评估中的应用

BP算法在资信评估中应用较为广泛，但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。提出一种新的企业资信评估模型，该模型将蚁群算法和神经网络结合起来，使其既具有神经网络的广泛映射能力，又有蚁群算法带来的高效率，全局收敛，分布式计算等特点。实验表明,基于蚁群算法的神经网络对企业资信评估有着良好的性能。     

An optimizing BP neural network algorithm based on genetic algorithm

A back-propagation (BP) neural network has good self-learning, self-adapting and generalization ability, but it may easily get stuck in a local minimum, and has a poor rate of convergence. Therefore, a method to optimize a BP algorithm based on a genetic algorithm (GA) is proposed to speed the training of BP, and to overcome BP’s disadvantage of being easily stuck in a local minimum. The UCI data set is used here for experimental analysis and the experimental result shows that, compared with the BP algorithm and a method that only uses GA to learn the connection weights, our method that combines GA and BP to train the neural network works better; is less easily stuck in a local minimum; the trained network has a better generalization ability; and it has a good stabilization performance.     

前馈神经网络的混沌学习方法研究

采用混沌优化策略，提出一种前馈神经网络权参数的最优学习方案．由于BP算法优化神经网络权参数时存在收敛速度慢、自身参数选取困难、易陷入局部极小等缺陷．采用混沌变量优化神经网络权参数，具有全局性、快速性、并行性的特点．仿真实验表明采用该方案对强非线性问题的逼近具有精度较高、学习较快的优点．     

飞控系统传感器故障诊断的神经网络方法研究

BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。     

基于BP神经网络的医学图像分割新方法

对于医学图像而言,其分割结果的准确性对医生诊断病情并给出正确的治疗方案至关重要。应用传统的BP神经网络对医学图像进行分割,存在对初始权重值敏感、学习速率固定、收敛速度慢和易陷入局部极小值等问题。因此,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的BP 神经网络的医学图像分割方法。首先,应用粒子群优化算法与BP神经网络的映射关系,通过粒子群强大的搜索功能找到最佳适应函数,使对应的BP神经网络的均方误差达到最小值,克服了BP 神经网络产生多个局部最小值的可能;其次,确定粒子的最佳位置后,在BP神经网络学习中获得最合理的权值和偏置值,以提高网络的收敛速度;最后,BP神经网络经反复训练后,获得最佳输出值,并计算阈值,通过阈值来分割图像区域。实验结果表明,利用改进的算法能够得到更清晰的图像分割效果,提高了图像的分割精度,对临床的诊断也具有重要参考意义。     

Design of robotic visual servo control based on neural network and genetic algorithm

A new visual servo control scheme for a robotic manipulator is presented in this paper, where a back propagation (BP) neural network is used to make a direct transition from image feature to joint angles without requiring robot kinematics and camera calibration. To speed up the convergence and avoid local minimum of the neural network, this paper uses a genetic algorithm to find the optimal initial weights and thresholds and then uses the BP algorithm to train the neural network according to the data given. The proposed method can effectively combine the good global searching ability of genetic algorithms with the accurate local searching feature of BP neural network. The Simulink model for PUMA560 robot visual servo system based on the improved BP neural network is built with the Robotics Toolbox of Matlab. The simulation results indicate that the proposed method can accelerate convergence of the image errors and provide a simple and effective way of robot control.     

基于粒子群算法和神经网络的人脸识别分类器研究

针对BP神经网络作为人脸识别分类器具有的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,提出利用改进的粒子群优化算法(PSO)改善BP网络训练的方法,建立种基于改进的PSO-BP神经网络,更合理有效地确定神经网络的连接权值和阈值,将其应用到人脸识别系统中的分类环节中,并与单独使用BP神经网络分类的结果相比较,实验表明,该方法识别速度...     

基于人工蜂群的 BP 神经网络算法

传统BP神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点。人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的觅食行为而提出的一种新的启发式仿生算法,属于典型的群体智能算法。它为全局优化算法,该算法简单、实现方便、鲁棒性强。针对BP神经网络算法的不足,提出利用人工蜂群算法交叉优化BP网络参数的权值和阈值,实验证明该优化算法确实提高了解的精度,加快了网络收敛速度。