基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测

针对模拟电路故障检测中存在测试节点数较多的问题,提出遗传算法与BP神经网络相结合的方法;利用遗传算法的全局、并行寻优能力对模拟电路的系统特征进行优化选择,从而减少BP神经网络输入层节点数;用MATLAB软件对仿真实例数据进行编程实验,直接使用BP神经网络,检测率为66.7%,采用遗传算法与BP神经网络结合的方法,检测率可为100%;结果表明,相对于传统的BP神经网络方法,该方法提高了模拟电路故障检测的平均正确率。     

基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。     

改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用

对遗传算法和BP神经网络的特点进行了比较,作为进化算法神经网络与遗传算法的目标相近而方法各异。阐述了遗传算法与神经网络结合的必要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的权值,用遗传算法的全局随机搜索能力弥补了神经网络容易陷入局部最优解的问题。同时,在遗传算法中改变传统的同代交叉机制,采用父代与子代进行交叉,避免了遗传算法过早丧失进化能力。     

基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。     

改进遗传算法优化的BP神经网络入侵检测研究

入侵检测是一种主动的安全防护技术,能够对网络内部和外部的攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常用的智能检测方法,其中BP神经网络是比较常用的神经网络模型.针对BP神经网络算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,将神经网络与遗传算法相结合,用改进的遗传算法优化BP神经网络权值.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

GA优化神经网络思想

概述了神经网络的概念、神经网络的基本元素和BP算法的基本原理,同时在BP算法的基础上用遗传算法来优化BP算法的权值,并且改变了BP算法的传播方向。     

基于遗传BP神经网络的工业经济运行指标预测

提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络工业经济运行指标的预测方法,用遗传算法来优化BP神经网络各连接层的权值和阈值,用训练好的BP神经网络模型来预测工业经济运行指标以求得最优解。以工业经济运行指标工业总产值为例,将该遗传BP神经网络模型应用到工业总产值和工业用电量的预测中,并与BP神经网络预测模型进行了对比。由结果可知,该模型对工业经济运行指标趋势的判断和预测更加准确,可为宏观决策提供可靠的依据,促进工业经济能够健康可持续发展。     

基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究

为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法（AIGA）来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果。     

基于布谷鸟算法优化BP神经网络的锂电池健康状态预测

锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;为了验证算法的泛化性,利用美国国家航空航天局开源锂电池数据集6号电池和7号电池进行仿真实验,仿真得到该算法预测SOH的均方根误差(RMSE)分别为0.2658和0.2620,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.3319%和0.2605%;通过与BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对比,布谷鸟算法优化的BP神经网络(CS-BP)具有更小的预测误差。     

RBF网络光度法与BP网络光度法的比较

目的：探讨神经网络光度法用于复方制剂的含量测定。方法：训练集为按L25（5^6）正交表制备的25组标准混合液的吸光度数据和各组分的浓度数据，混合液中各组分的5个浓度水平分别为80％、90％、100％，110％和120％。预报集采用复方制剂的吸光度数据。网络的输入为混合物的吸光度，网络的输出为各组分的浓度。分别用径向基函数网络和Levenberg-Marqurdt优化算法的BP网络处理数据。结果：复方阿司匹林片和联磺甲氧苄啶片的紫外分光光度法测定结果表明，径向基函数网络在网络训练时间和测定精度等方面好于Levenberg-Marqurdt优化算法的BP网络。结论：径向基函数网络光度法测定复方制剂简便，准确。     

傅里叶变换-偏最小二乘法用于酚类多组分同时测定

苯酚、邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚的紫外吸收光谱重叠严重，难于对它们进行单个分析。本文采用傅里叶变换处理酚类混合物的吸光度数据，滤去较高频率的噪音，然后再用偏最小二乘法处理，完成了酚类多组分同时测定，并获较好的结果。     

傅里叶变换偏最小二乘法用于酚类多组分同时测定

苯酚、邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚的紫外吸收光谱重叠严重 ,难于对它们进行单个分析。本文采用傅里叶变换处理酚类混合物的吸光度数据 ,滤去较高频率的噪音 ,然后再用偏最小二乘法处理 ,完成了酚类多组分的同时测定 ,并获较好的结果。     

紫外分光光度法同时测定复方磺胺甲噁唑片组分含量

用人工神经网络解析复方磺胺甲噁唑片的紫外吸收光谱数据,达到同时测定各组分含量的目的。按L25（5^6）正交表设计,制备了25组标准溶液的混合液,将其吸光度数据和浓度数据作为人工神经网络的训练集。混合液中各组分的5个浓度水平分别为80％、90％、100％、110％、120％。预报集采用自制的模拟样品和市售的复方磺胺甲噁唑片的吸光度数据。网络的输入为各溶液在246～290nm间的吸光度,网络的输出为各组分的浓度。利用Bayesian规则化调整的BP人工神经网络处理数据。结果表明,人工神经网络紫外分光光度法预测模拟样品中的磺胺甲噁唑（SMZ）、甲氧苄啶（TMP）的含量,平均回收率分别为100．53％和100．91％,相对标准偏差分别为1．17％和2．79％。对市售的复方磺胺甲噁唑片中的SMZ、TMP的含量也能取得较好的预测结果。结论：人工神经网络紫外分光光度法可以快速、准确地测定复方磺胺甲噁唑片中组分含量。     

Ten steps modeling of electrolysis processes by using neural networks

Neural networks have been developed to model the electrolysis of wastes polluted with phenolic compounds, including phenol, 4-chlorophenol, 2,4-dichlorophenol, 2,4,6-trichlorophenol, 4-nitrophenol and 2,4-dinitrophenol. They enable the prediction the Chemical Oxygen Demand of a treated waste as a function of the initial characteristics (pollutant concentration, pH), operation conditions (temperature, current density) and current charge passed. A consistent set of experimental data was obtained by electrochemical oxidation with conductive diamond electrodes, used to treat synthetic aqueous wastes.Several modeling strategies based on simple and stacked neural networks, with different transfer functions into the hidden and output layers, have been considered to obtain a good accuracy of the model. Global errors during the training stage were under 3% and those of the validation stage were under 4%, demonstrating that the neural network based technique is appropriate for modeling the system.The generalization capability of the neural networks was also tested in realistic conditions where Chemical Oxygen Demand was predicted with errors around 5%. Therefore, the developed neural models can be used in industry to determine the required treatment period, to obtain the discharge limits in batch electrolysis processes, and it is a first step in the development of process control strategies.The ten step methodology was applied to the neural network based process modeling.     

基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM（1,1）模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM（1,1）的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM（1,1）预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播（BP）神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差（MSE）和平均相对误差（MRE）分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。     

改进粒子群—BP神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。     

基于神经网络模型的产品属性情感分析

针对基于词向量的神经网络模型在产品属性情感分析中效果不佳的问题,提出一种集成离散特征和词向量特征的开关递归神经网络模型。首先,通过直接循环图为语句建模,采用开关递归神经网络模型完成产品属性情感分析任务;然后,在开关递归神经网络模型中集成离散特征和词向量特征;最后,分别在流水线、联合、折叠三种任务模型中完成属性提取和情感分析任务。以宏观F1分数作为评估指标,在SemEval-2014的笔记本电脑和餐馆评论数据集上做实验。开关递归神经网络模型的F1分数为：48.21%和62.19%,超过普通递归神经网络模型近1.5个百分点,因而开关递归神经网络能够有效捕获复杂特征,提升产品属性情感分析的效果。而集成离散特征和词向量特征的神经网络模型的F1分数为：49.26%和63.31%,均超过基线结果0.5到1个百分点,表明离散特征和词向量特征互相促进,另一方面,也表明仅仅基于词向量的神经网络模型仍有提升空间。三种任务模型中,流水线模型的F1分数最高,表明应将属性提取和情感分析任务分开完成。     

基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型研究*

通过结合人工神经网络和免疫学的理论,对网络攻击进行模型建立与仿真研究。通过将网络攻击分为三个层次,结合神经网络的三层结构和疫苗的相关概念,建立了基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型,在仿真模型的攻击处理层提出了疫苗的克隆攻击选择策略,指出具有相似弱点的网元将会优先被攻击成功,并且给出了基于该模型的网络攻击仿真系统的设计方案,从而可以使用该系统对网络攻击进行仿真研究。     

一种基于改进神经网络的系统辨识方法

该文在分析神经网络辨识技术特点及现状的基础上,将BP神经网络结构和遗传算法相结合,设计了一种适用于非线性系统的辨识器模型。该辨识器模型首先建立初始的BP神经网络结构,再利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而优化BP神经网络,通过迭代最终建立辨识器模型。最后,通过一个三阶非线性多输入单输出系统的仿真实验证明了所设计的辨识器具有辨识时间短、辨识精度高的特点,为神经网络辨识技术的研究提供了新的思路和方法。