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针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。仿真结果表明,此算法在一定程度上提高了RBF网络的优化收敛速度和训练测试精度。某钢铁公司提供的实际冶炼数据试验。也证明了该模型预报精度较高,对提高生产的质量有重要意义。 相似文献
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针对BP网络结构设计及权值训练算法多种改进方案的不足,基于递阶遗传算法,本文同时考虑神经网络结构设计和权值训练,提出一种新的适应度函数,实现了对BP网络结构和权值的同步优化。仿真结果证明了本文算法的有效性。 相似文献
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基于递阶遗传算法的RBF神经元网络板形板厚综合控制 总被引:4,自引:0,他引:4
该文首先用递阶遗传算法(HGA)设计RBF神经网络,不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题,而后针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制(AFC)和板厚控制(AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点,建立了基于过程最优的权值在线自学习算法的RBF神经元网络的板形板厚多变量综合控制系统,仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制。 相似文献
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基于自适应递阶遗传算法的神经网络优化策略 总被引:5,自引:3,他引:5
基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解。与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构,具有较高的学习效率,而在遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率能有效加快遗传速度和避免早熟现象的出现。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络交通流预测新方法,该方法把遗传算法应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络隐层高斯函数的中心矢量和基宽向量以及隐层与输出层之间的权值的优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:改进的RBF网络用于交通流预测中具有可靠的精度和较好的收敛速度,具有广阔的应用推广前景。 相似文献
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一种神经网络辨识的混合学习算法 总被引:3,自引:0,他引:3
张兴华 《计算机工程与应用》2004,40(28):33-36
文章提出了一种神经网络辨识的混合学习算法。采用具有递阶结构的遗传算法来获得神经网络拓扑结构和连接权值的全局次优解,之后由BP算法来进一步调整神经网络的连接权值,从而实现神经网络的自动优化设计。仿真结果表明,所得的神经网络结构简单、精度高,并具有良好的泛化能力。 相似文献
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神经网络的输入变量、隐含层结点以及中心的选择对模型的性能都有重大的影响,以前的研究一般只考虑优化网络的参数或其结点数。为解决这个问题,提出了一种新的全局优化算法来自动选择RBF神经网络的输入变量和结点数目,并同时优化其参数。在提出的算法中,RBF网络的结点数目、输入变量的选择和参数都采用二进制编码,并用遗传算法来优化。为提高算法的性能和收敛速度,在遗传算法优化的同时引入了一种高性能的基于梯度的局部搜索算子(结构化的非线性参数优化方法)来优化RBF网络中的参数。Box-Jenkins煤气炉标准时间序列的预测问题被用来检验算法的性能。实验结果表明,提出的算法可以得到非常"紧凑"的RBF网络,且其性能优于其他一些算法。 相似文献
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免疫遗传算法除了具有简单遗传算法的全局寻优能力外,还具有免疫记忆、免疫调节及多样性保持功能。梯度下降算法训练神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最优,且受初始值的影响较大。本文综合两种方法的优点,提出一种用免疫遗传算法结合梯度下降算法的组合训练方法,用于RBF网的训练,并通过实验证明所提出的组合算法比简单遗传算法结合梯度下降组合算法的速度更快并且最终误差更小。 相似文献
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一种新型的广义RBF神经网络及其训练方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新型的广义RBF神经网络模型,将径向基输出权值改为权函数,采用高次函数取代线性加权.给出网络学习方法,并通过仿真分析研究隐单元宽度、权函数幂次等参数的选取对网络逼近精度以及训练时间的影响.结果表明,和传统的RBF神经网络相比,该网络具有良好的逼近能力和较快的计算速度,在系统辨识和控制中具有广阔的应用前景. 相似文献
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An evolutionary optimization method over continuous search spaces, differential evolution, has recently been successfully
applied to real world and artificial optimization problems and proposed also for neural network training. However, differential
evolution has not been comprehensively studied in the context of training neural network weights, i.e., how useful is differential
evolution in finding the global optimum for expense of convergence speed. In this study, differential evolution has been analyzed
as a candidate global optimization method for feed-forward neural networks. In comparison to gradient based methods, differential
evolution seems not to provide any distinct advantage in terms of learning rate or solution quality. Differential evolution
can rather be used in validation of reached optima and in the development of regularization terms and non-conventional transfer
functions that do not necessarily provide gradient information.
This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献
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基于RBF神经网络的非线性系统的预测 总被引:3,自引:2,他引:3
对于非线性系统的预测辨识,提出用动态节点生成构造性RBF神经网络作为预测模型,且RBF神经网络的学习算法采用一种新的全监督式学习算法,即神经网络隐层引入新节点时,通过使新节点的输出尽可能逼近残差序列的方向来获取网络参数,从而减少学习误差,使网络输出能够较好的跟踪系统输出。仿真表明该学习算法的有效性。 相似文献
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根据优化理论中的Hooke-Jeeves模式搜索(pattern search)法提出了多层前馈式神经网络快速训练算法HJPS.该算法由“探测搜索”和“模式移动”两个步骤交替进行.其基本思想是探测搜索依次沿各个坐标轴进行,用以确定新的基点和有利于网络误差函数值下降的方向.模式移动沿相邻两个基点的连线方向前进,从而进一步减小误差函数值,达到更快收敛.实验结果表明,同BP算法以及其他几种快速算法相比,HJPS算法在收敛速度和运算时间上都有非常显著的提高.同时HJPS算法的泛化能力很强. 相似文献
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针对已有的RBF神经网络多标签算法未充分考虑多个样本标签之间的关联性,从而导致泛化性能受到一定影响的问题,研究分析了一种改进型RBF神经网络的多标签算法.该算法首先优化隐含层RBF神经网络基函数中心求取算法——k-均值聚类.采用AP聚类自动寻找k值以获得隐含层节点数目,并构造Huff man树来选取初始聚类中心以防k-均值聚类结果陷入局部最优.然后构造体现标签类之间信息的标签计数向量C,并将其与由优化k-均值聚类得到的聚类中心进行线性叠乘,进而改进RBF神经网络基函数中心,建立RBF神经网络.在公共多标签数据集emotion上的实验表明了该算法能够有效地进行多标签分类. 相似文献