共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
《现代电子技术》2017,(3)
为克服传统BP神经网络在运算过程的不足,提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中,通过检测训练算法,并对训练后的数据进行分类测试,把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示,经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法,其中97,50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致,其他样本都满足测试要求,并且平均优化测试时间是传统BP神经网络检测时间的一半,因此,优化后的BP神经网络算法的性能十分优越。 相似文献
2.
为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
对于电子器件寿命预测问题,文章提出了基于改进粒子群优化算法的BP神经网络电子器件寿命预测方法。首先对nMOSFET元件在不同应力条件下进行寿命试验,根据试验测试获得的寿命数据,得出对应的可靠性。文章通过结合改进粒子群优化算法和BP神经网络结合,建立电子器件寿命预测模型,应用该模型对相同应力条件的电子器件寿命进行预测,同时对应力加速条件下寿命的预测。通过试验证明,该算法具有更强的非线性拟合能力和更高的准确率。 相似文献
8.
针对微电子机械系统(MEMS)陀螺温度变化影响其零偏误差的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的陀螺零偏补偿方法.通过RBF神经网络对预处理后的陀螺零偏的温度误差建立模型,用PSO 搜索RBF神经网络的最优参数来提高其泛化能力后,将PSO-RBF神经网络最优参数用于补偿陀螺零偏.实验结果证明了该算法的有效性,经PSO-RBF神经网络算法补偿后,MEMS陀螺零偏的最大误差从0.046(°)/s减小到0.003 4(°)/s,标准差从0.042 7(°)/s减小到0.001 3(°)/s,有效提升了陀螺的零偏稳定性. 相似文献
9.
为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入BP网络,进行故障诊断。实例证明,它是一种高效,可靠的诊断方法。 相似文献
10.
11.
12.
13.
一种基于粒子群优化算法的混沌控制方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于粒子群优化算法的神经网络控制混沌的方法。用粒子群优化算法来训练神经网络,利用训练好的神经网络作为混沌控制器,使混沌系统产生预期的运动。该方法无需了解被控系统的确切的动力学机制,实现方法简单。并对Logistic和Hénon映射进行了仿真,结果表明该方法能将系统控制到预定的轨道。因此,该方法能对混沌系统实施有效的控制,且能够应用于动力学模型未知而仅获得实验数据的情况。 相似文献
14.
15.
本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力.经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breast cancer模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响.与BP算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度.仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法. 相似文献
16.
17.
基于粒子群优化模糊小波网络的目标威胁评估 总被引:1,自引:0,他引:1
主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题,采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数,以达到提高评估效果的目的。仿真结果表明,与模糊小波神经网络相比,该算法提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度。 相似文献
18.
19.
20.
MC-CDMA系统是干扰受限系统,存在多址干扰。本文提出一种基于神经网络和粒子群算法的MC-CDMA多用户检测方法。在粒子位置更新中,随机选择部分粒子作为Hopfield神经网络的神经元组成的个体,进行神经网络的更新;其他粒子仍采用原粒子群算法的位置更新策略,从而能加快粒子群算法的收敛速度以及降低计算复杂度。仿真表明在算法参数相同时,该多用户检测方法在误码率、收敛速度、系统容量、抗远近能力等方面都优于基于粒子群算法的多用户检测和基于神经网络的多用户检测,更加逼近于最佳多用户检测的性能。 相似文献