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基于最优化理论,提出了基于新拟牛顿方程的改进拟牛顿算法训练BP神经网络.改进算法使用了一组新型的Hesse矩阵校正方程,使得改进拟牛顿算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.该文将改进的拟牛顿算法与BP神经网络权值的训练结合,得到一种新的BP神经网络权值的训练算法.与传统的神经网络权值学习的拟牛顿算法比较而言,采用改进算法的神经网络的收敛速度明显加快.改进算法能有效解决BP神经网络收敛速度慢的缺陷,显著提高了BP神经网络的学习训练收敛速度和学习精度. 相似文献
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一种动态调整学习速率的BP算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在基本反向传播(BP)算法中,学习速率往往固定不变,限制了网络的收敛速度和稳定性。因此,提出一种动态调整BP网络学习速率的算法,以BP网络输出层节点的实际输出值与期望输出值的平均绝对值误差及其变化率为自变量,找出学习速率与两个自变量之间的函数关系。根据网络的实际学习情况,对学习速率进行动态调整。实例仿真结果表明,改进的BP算法在保持网络稳定性的同时,具有更快的收敛速度。而且,该算法只需恰当地选取几个参数,不受条件限制,因此具有普遍的适用性。 相似文献
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神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果. 相似文献
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该文在应用BP网络诊断电厂制粉系统故障的研究中,采用一种改进的学习算法,即对BP网络权值的优化方法上进行了改进,并经制粉系统故障诊断的仿真试验证明,这种改进的BP算法能有效地解决网络学习时易陷入局部极小值的问题,提高网络的学习速度和诊断精度。 相似文献
6.
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。 相似文献
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提出了一种改进的BP训练算法,并将改进的BP算法与传统的BP算法和一类似的BP改进算法进行试验对比.表明新的算法可更有效地提高网络的学习速度和逼近精度。 相似文献
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王辉 《计算机技术与发展》2006,16(7):13-15
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。 相似文献
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王雅芳 《自动化与仪器仪表》2007,(6):77-80
介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
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抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。 相似文献
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基于遗传优化BP网络的汽轮发电机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对汽轮发电机组的振动故障诊断的特点,分析了BP网络和遗传算法原理和缺陷.为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,该算法可以克服BP网络的不利影响,完成故障信号分析,收敛速度快,能有效地识别故障,具有一定的参考价值. 相似文献
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基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度. 相似文献
15.
针对旋转机械故障自动诊断问题及传统BP网络和遗传算法在进行故障诊断时所存在的缺点,提出了一种改进的遗传BP网络方法,该方法首先利用改进的遗传算法进行粗精度的学习以达到选取初值的效果,然后采用改进的BP算法完成对给定精度的网络学习,建立的网络学习收敛速度快且易于实现。仿真实验证明了该方法对旋转机械故障诊断问题具有良好的适应性。 相似文献
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遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
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. 相似文献
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遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测 总被引:4,自引:1,他引:3
针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率,提出一种基于遗传禁忌神经网络的入侵检测模型。该模型基于遗传禁忌算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,将遗传禁忌算法和BP算法有机结合,利用遗传禁忌算法优化BP网络初始权重,同时引入小生境技术改进遗传禁忌算法。实验表明,改进的遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测能提高入侵检测的效率,降低误警率,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。 相似文献
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针对传统方法单独采用 BP 神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化 BP 神经网络,并将其应用于 MIMO -OFDM系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使 BP 网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。 相似文献
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基于遗传和BP算法的车牌图像快速匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
将基于遗传的BP 神经网络算法用于智能交通中的车牌图像匹配,结合了遗传算法和BP 算法的优点。先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP 算法进行精确训练、优化BP(Back Propagation) 神经网络权重学习和训练的神经网络图像匹配算法。实验结果表明:本文设计算法较好地达到了匹配要求,能够对目标图像与样本图像进行正确匹配,匹配概率达到了92 % ,而传统的BP 神经网络仅有79 % ,并且在匹配速度上也明显优于传统的BP 神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和匹配快等特点。 相似文献