一种基于并行策略的BP改进算法

介绍了BP神经网络的基本结构及原理,分析了其收敛慢的原因.为加快其收敛速度,结合带动量梯度下降法提出一种新的算法(PBBP),用多个学习速率不同但结构相同的网络进行并行训练,在每次迭代后都根据误差找出处于最佳状态的网络,并使其它网络的训练参数作适当变化再进行下一次迭代,直到整个网络的误差减小到允许范围内或达到训练次数要求,加快了其收敛速度,能够很好地脱离平坦区.通过在Matlab里编程进行仿真实验证明,该算法是可行的.     

一种新的BP算法并行策略

针对BP神经元网络训练过程中收敛速度缓慢,易陷入局部极值的缺点,提出了通过划分权值空间寻找最小极值区域,在此基础上并行化BP算法的二次并行搜索策略,并将此策略应用于医药物流系统的销售趋势预测。实验证明该算法能快速找到全局最小,并在大样本集的情况下,训练速度有显著提高。     

一种改进的神经网络BP算法程序设计

本文对ＢＰ网络算法进行了改进，并结合该算法进行了程序设计。实际应用结果表明，所设计的程序具有较好的性能。     

一种基于PVM的并行BP神经网络

通过分析单计算机的BP神经网络学习和执行算法,提出了使用PVM构造多计算机的并行神经网络。该并行神经网络的实现灵活应用于高可靠性和大规模数据的分析和处理中,同时,该BP神经网络的并行设计与实现,可广泛应用于其他神经网络模型的并行计算机实现。     

一种基于遗传算法的改进的BP算法

提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点．使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所训练的网络能够达到要求的精度。     

一种改进的BP神经网络算法与应用

针对传统BP算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和BP算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的BP算法。该算法引入放大因子改善BP算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题。最后,将改进的BP算法与传统BP算法进行应用于煤矿瓦斯预测。通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的BP算法要优于传统的BP算法。     

一种并行BP神经网络的动态负载平衡方案

为了加快在大规模神经网络训练下并行技术的训练速度问题，从BP算法的内部结构分析了BP神经网络算法的大规模行划分方法，提出了一种动态负载平衡方案。通过在PC集群环境下对并行算法的试验结果表明．这种并行划分提高了加速比，具有现实意义。     

一种并行BP神经网络的动态负载平衡方案

为了加快在大规模神经网络训练下并行技术的训练速度问题,从BP算法的内部结构分析了BP神经网络算法的大规模行划分方法,提出了一种动态负载平衡方案。通过在PC集群环境下对并行算法的试验结果表明,这种并行划分提高了加速比,具有现实意义。     

BP神经网络的一种稳健改进算法

本文借鉴统计中的稳健估计方法的思想，对ＢＰ网络构造了新的误差平方和函数，在新的误差平方和函数下的ＢＰ算法，使ＢＰ网络能较好地用于观测值存在“异常点”的情况。     

一种改进的 BP 神经网络算法与应用

针对传统 BP 算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和 BP 算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的 BP 算法.该算法引入放大因子改善 BP 算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题.最后,将改进的 BP 算法与传统 BP 算法进行应用于煤矿瓦斯预测.通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的 BP 算法要优于传统的 BP 算法     

一种改进的复数BP神经网络算法研究

论文提出了复数BP神经网络的一种新结构和算法。算法的主要思想是将复值输人信号的实部和虚部分离,分别训练,使其达到稳定状态。其结构简单,易于实现,只需少量样本点却有很高收敛速度和精度。通过实验和仿真说明论文算法的有效性。     

基于结构简化的BP网络的多类形状识别

BP算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了一种使BP网络结构简化的改进的BP算法,它使得网络的速度得到了提高,减少了迭代次数。最后将传统的BP算法和改进的BP算法进行了比较,仿真结果表明改进的算法在学习次数和收敛速度上比传统的算法有很大的改善。     

用于能耗数据分析的改进并行BP算法

基于Map Reduce框架的传统BP神经网络算法收敛缓慢,训练易陷入局部极小点,使迭代次数过多,极大浪费资源。为此,提出并实现改进的并行BP算法,采用动态调节学习率、动量因子调整权重修正值,提升BP网络并行训练效率,利用预处理数据和最大分类概率增强分类的准确性。实验结果表明,改进的并行算法能提高分类准确率,缩短近17/18的训练时间。     

Spark下BP神经网络并行化算法研究

BP算法(反向传播算法)以其良好的非线性逼近能力、泛化能力以及实用性成为了人工神经网络训练算法中应用最为广泛的算法.但同时使用BP算法又存在收敛速度较慢、易陷入局部极小值等问题.为了将BP算法用于大规模数据分类问题,采用MapReduce思想,将大数据集切分成若干小的数据集来并行加速处理,同时引入Bagging算法的思想来综合并行结果,提高分类的准确率.通过在各个节点上根据子数据集独立地训练各个BP神经网络,直至各网络收敛,再将各节点上的网络收集起来进行集成,形成最终的分类器.基于Spark平台的实验表明,本文提出的算法具有良好的并行加速性能,且具有较高的分类准确率.     

改进BP算法在入侵检测系统中的应用

提出一种改进的BP算法,该算法中学习速率 不是凭经验给出的固定值,而是在学习过程中计算出的最优值αk。实验结果表明,与传统的BP算法相比,该算法可以减少学习时间,提高学习速度和网络入侵检测系统(NIDS)的检测率,可以解决当前NIDS普遍存在的虚警率过高问题。     

基于BP神经网络改进算法的入侵检测方法

对BP神经网络的算法进行改进：针对不同的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生输出。权值的调整只发生在与被激发的神经元相连弧线的权值上,而不是传统的BP神经网络需要对所有权值进行调整。实验结果表明,该算法在大样本训练网络时,可以显著提高网络的训练速度,减少训练的时间,同时还可以提高系统的检测率。     

基于优化BP神经网络的销售预测算法研究

已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律.与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的.针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法.基...     

基于模式相关的改进BP神经网络算法

针对传统的BP神经网络模式分类算法在各个网络输出值较为接近或者模式类之间的网络输出值接近的情况下容易发生误判的问题,提出一种基于模式相关的BP神经网络分类算法,并结合具体电路,运用该方法进行建模、仿真．实验结果表明,采用模式相关的BP神经网络分类算法能够充分利用网络输出层各个节点的所有输出,增强了网络的输出特性,便于正确、方便的进行模式分类,且分类效果良好,具有一定的通用性．     

一种改进的BP神经网络手写体数字识别方法

本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。实验数据表明,该改进算法比传统的算法在网络收敛速度上提高了九倍左右。