基于改进BP算法的网络态势预测模型

准确的网络态势预测可以有效的减小网络拥塞程度.本文对网络拓扑和流量数据进行分析,提取了节点数、OD流数、大象流数、总流量等反应网络态势的参数,建立了基于BP神经网络算法的预测模型进行模拟,能够有效的预测上述参数的发展趋势,在网络管理中有较好的应用前景.     

基于改进BP神经网络的网络态势评估方法

针对传统基于特征分析、 分类器或人工神经网络的态势评估方法存在对专家经验依赖高、 模型训练速度慢和准确度较差等问题,提出了一种基于改进BP神经网络的网络态势评估方法,将网络评估指标作为BP神经网络的输入向量,将熵权法和L-M算法引入传统的BP神经网络进行优化,克服了标准BP网络中初始值对模型结果的限制,加快了神经网络模...     

基于改进BP算法的软件缺陷预测模型研究

针对传统软件测试成本高及测试过程依赖于软件用例的设置等问题,设计了基于BP,JCUDA_BP和JCUDASA_BP的软件缺陷预测模型,并通过调研、实验的方式对基于改进BP算法的软件缺陷预测算法进行了相关的研究分析,探讨了JCUDA技术对于BP算法的影响,证明了模拟退火算法与JCUDA技术相结合的方式具有改进软件缺陷预测模型的可能性。     

基于蚁群算法优化BP神经网络的政务云网络态势预测研究

针对常规BP神经网络预测模型存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,给出一种蚁群优化BP神经网络预测模型,用于政务云的网络安全态势预测。同时,对蚁群算法的信息素更新规则进行改进,并将改进后的蚁群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化,得到BP神经网络预测模型的最优权值和阈值,并将最优权值和阈值用于BP神经网络训练和预测。实验仿真结果表明,与传统BP神经网络安全预测模型相比,采用优化后的模型进行网络安全态势预测时,其收敛速度和预测精度都得到了明显的提高。     

基于改进BP算法的数字字符识别

本文利用BP神经网络算法，在MATLAB环境下，分别用理想字符信号和含噪声字符信号对同一网络进行了训练，使系统具有较强的容错性。最后用实际扫描的不同字体字符进行了识别实验。实验结果证明了系统在实际应用中的可行性。     

基于改进BP网络的柴油机燃油故障诊断的应用

针对标准BP神经网络收敛速度较慢的问题,本文对所建立的BP网络的学习算法进行了改进,采用LM最优化算法对BP网络进行训练,替代了原来标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值。燃油喷射系统是柴油机的核心部分,其工作状况直接影响柴油机的燃油过程及其性能,将这种改进的BP算法应用到柴油机燃油故障诊断中,仿真实验证明,该...     

基于BP网络的卫星通信雨衰预测模型

电磁波的降雨衰减对卫星通信链路具有很大的影响。在分析基于BP算法的多层前馈网络具有逼近任意连续非线性函数的能力和降雨率与降雨衰减的非线性关系的基础上,提出并建立了基于BP神经网络的卫星通信降雨衰减预测模型,根据某地区的实测数据进行训练和预测,并与ITU-R模型进行了对比。结果显示神经网络模型具有较小的误差,为降雨衰减预测提供了一种更加准确有效的方法。     

一种基于BP网络的星图识别算法

为了提高星图识别算法的抗噪性能,提出一种基于逆向传播(Back Propagation,BP)网络的识别算法。该算法通过将星图转换成“0”、“1”和“2”的网格矩阵,提取行列数值和星数形成匹配向量,利用多个BP识别子网进行训练完成匹配识别。通过仿真试验得出以下结论:对星等位置和星等添加噪声,当位置噪声标准偏差为2像素时,BP网络算法的识别率和识别时间相对传统栅格算法分别提高2%和60ms,对噪声有较强抗干扰能力,表明BP网络算法具有更快的识别速度。     

人工神经网络的BP算法及其应用

在一般人工神经网络的BP算法的基础上,研究了BP算法所遵循的数学基础,指出其存在的缺陷和不足,并给出改进方法。探讨了MATLAB环境下实现人工神经网络BP算法的编程方法及方法改进比较的例子,得到了良好的结果。     

基于改进贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法研究

随着互联网的迅速发展,网络安全问题越来越严重,分析及预测网络安网络安全态势,对于网络安全具有重要意义。本文在网络安全态势量化的的基础上,改进贝叶斯算法,提出一种改进型贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法,通过模拟网络环境进行数据分析,验证了该预测方法可以减小了训练误差和预测误差,提高了对网络安全态势预测精度,证明了该方法的可行性。     

BP算法的改进在Matlab的实现研究

利用Matlab中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数,对BP网络和BP算法的优化方素进行仿真．得到较优的BP算法。     

基于改进的BP神经网络的彩信业务预测模型

彩信业务是一项重要的移动增值业务,但当前运营商的彩信运营却缺乏有效的系统支撑。文章重点研究了一种数据挖掘方法——BP神经网络——在彩信运营支撑中的应用,提出了混沌粒子群算法,并在此基础上改进了BP神经网络预测模型以用于彩信业务预测。     

一种改进的基于BP的立体匹配算法

作为立体视觉关键技术之一的立体匹配,一直都是视觉领域研究的热点和难点。本文提出了一种基于分割区域的BP立体匹配算法。首先对于输入图像对进行mean-shift分割,对于初始视差图,利用交叉检测,将分割区域分为可靠和非可靠区域。基于此区域信息,利用BP算法对初始视差进行优化。实验结果表明,采用本文改进的BP算法,可以获得精确度更高的视差图。     

改进的BP网络算法在图像识别中的应用

采用增加动量因子和自适应学习速率相结合的方法,对BP神经网络算法进行改进,利用改进的BP网络算法,可以有效地抑制网络陷入局部极小值,提高网络训练速度。实验验证表明,改进的算法对图像识别的准确率较高。     

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计

本文介绍了MATLAB神经网络工具箱及其常用的工具箱函数;在说明BP网络的模型结构和算法的基础上,讨论了BP网络的训练过程及其设计原则,并用一个典型的两层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的BP网络设计.     

基于BP算法的小波神经网络的研究

BP算法是一种传统且常用的算法,而小波分析是近二十年来发展起来的一种信号处理和分析方法,适合信号的时频局部特性研究,二者的结合将改善神经网络存在的缺陷。因此,文中在研究BP算法的基础上,详细推导了小波神经网络算法,为小波神经网络的广泛应用奠定基础。     

基于BP网络的红外图像压缩仿真过程分析

介绍了BP网络在红外图像压缩中的原理及模型,详细地描述了图像压缩的实现过程,并采用Levenberg-Marquardt算法实现了红外图像的压缩.分析仿真结果表明,通过增加隐含层的神经元数和牺牲压缩率,可以提高重构红外图像的质量.     

基于BP神经网络的网络安全态势预测研究

以网络系统安全运行作为出发点,从入侵检测系统和杀毒软件等安全手段中提取出可以反映网络安全运行的数据。从网络安全运行的威胁性、脆弱性、风险性和基础运行四个方面建立了一套网络安全态势评估体系。通过层次分析法对该评价体系进行计算,获得可以表征网络安全运行状态的综合安全指数。在该体系的基础上,利用BP神经网络对网络安全状态进行预测,实验结果表明,采用BP神经网络可以较好地对网络的安全态势进行预测,在相关研究领域有一定的借鉴价值。     

基于改进BP神经网络的洪峰预测模型

BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。     

修正激励函数对标准BP算法的改进

人工神经网络近些年来发展迅速,其理论的应用及研究涉及众多领域,并取得了诸多成果。BP网络的研究在众多神经网络中又是最受青睐的,它所采用的BP算法堪为经典,在目前的神经网络学习算法中应用也最为广泛。算法采用正向计算,误差反传的思想很好的解决了隐层联接权值的修正问题,但算法在细节处理上本身还存在一些问题,形成局部收敛等现象的产生,致使在实际应用中常有受阻,这也制约了BP网络的更快发展。本文主要针对算法中局部收敛与收敛速度慢等缺点,从修正激励函数角度对BP算法加以改进,设计出能避免其局部收敛的改进算法。