基于MPGA优化BP网络的新方法及仿真实验

BP网络是人工神经网络中应用最广的网络模型,为了改善BP算法易陷入局部极小点的缺点,提出一种基于MPGA(多种群遗传算法)的改进BP网络。数值仿真结果表明:经多种群遗传算法优化的BP网络和遗传算法优化BP网络以及传统BP网络相比较,在预测精度方面有了改善。     

基于改进ALIF与FA-BP的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题，提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函数，再进行奇异值分解，绘制差分谱曲线并选择重构信号，对其进行二次降噪；然后通过萤火虫算法寻找BP神经网络的最佳参数，建立FA-BP故障诊断模型，提取降噪后的内禀模态函数中心频率形成特征矩阵，输入故障诊断模型；最后应用于美国凯斯西储大学的轴承数据进行检测，准确率达99.4%，诊断时间为3.18 s。该方法与BP神经网络、萤火虫算法网络、遗传算法网络、遗传算法优化BP神经网络的诊断模型相比，大大提高了诊断效率并具有较高准确率。     

一种利用Gauss变异优化BP神经网络的方法

为了克服传统BP算法收敛速度慢和局部极小点等问题,提出了一种改进的BP网络训练方法,将改进的BP算法和遗传算法相结合。首先引入遗传算法中群体的概念,选取最好个体中的误差作为最小误差,其次利用Gauss变异生成的两个小随机数作为BP算法中的学习率和冲量系数,实现对两个参数的动态调整,以达到对BP网络的权值优化的目的。实验结果表明,该方法有效提高了BP网络的收敛速度,在训练时间方面具有明显的优越性,具有较好的实用性。     

PSO算法优化BP网络的新方法及仿真实验

 提出一种基于粒子群算法优化BP网络的权值调整新方法.该算法在基本BP算法的误差反传调整权值的基础上,再引入粒子群算法的权值修正,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型.此模型不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度较高,较好地提高了BP网络学习能力与泛化能力.将新模型应用于4个典型复杂函数的仿真实验,并与基本BP模型、基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)和传统的粒子群优化前向BP网络模型(PSO-BP前传)的仿真实验结果进行分析比较.仿真实例表明新PSO-BP优化模型性能尤其是泛化性能优于其它3种BP网络优化模型.     

基于遗传算法优化BP神经网络雾霾预测模型的研究

对BP神经网络雾霾预测模型误差较大的问题,提出用遗传算法优化BP网络雾霾预测的方法,通过遗传算法对BP网络雾霾预测模型的权值和阈值的优化,然后用优化后的BP神经网络对实际的数据进行预测,实验表明:遗传算法优化BP网络雾霾模型具有更高的预测精度。     

基于GA的BP神经网络在多目标优化中的应用

针对传统多目标优化的求解方法通常存在目标权值主观性大,优化目标仅为各目标加权和以及在求解过程中各目标优化的不可操作性等问题,文中提出了一种新颖的多目标优化算法,其将改进后的遗传算法与BP神经网络融合,提出了基于遗传算法的BP神经网络融合算法。该算法将遗传算法与BP神经网络算法相结合,充分发挥遗传算法的全局搜索能力优势和BP算法的局部搜索能力特点,使得多目标优化问题得以求解,加快收敛速度,从而提高了收敛精度。     

基于GA改进BP神经网络网络异常检测方法

考虑到常规BP神经网络算法容易陷入局部最优解,所建立的网络遗传流量检测模型检测效率低,准确率不高等问题,提出一种改进型GA优化BP神经网络算法,并使用其建立网络遗传流量检测模型。常规遗传算法在搜索过程中,往往会由于出现影响生产适应度高的个体而对遗传算法搜索过程产生影响的现象发生,因此需要对常规遗传算法进行改进。使用的方法是通过混合编码方式进行改进,同时对交叉算子、变异算子、交叉概率以及变异概率等参数进行优化修正。使用KDD CUP99数据库中的网络异常流量数据进行实验研究,研究结果表明,所提出方法的检测性能要明显优于常规算法,其对BP神经网络的结构、权值以及阈值进行同步优化,避免了盲目选择BP神经网络结构参数带来的问题,避免了常规BP神经网络容易陷入局部最优解的问题。     

基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法

基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。实验表明该算法优于BP算法,实验结果令人满意。     

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法.进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络...     

基于遗传神经网络自适应噪声抵消技术的研究

自适应噪声抵消技术是减除背景噪声影响的有效处理方式。概述了自适应噪声抵消原理、BP算法及遗传算法等基本理论,结合各自的优点,提出一种基于BP神经网络和遗传算法相结合的自适应噪声抵消系统。该系统中采用遗传算法优化网络权值方式构造遗传神经网络,用遗传神经网络替代传统的自适应滤波器,以此达到更好的噪声抵消效果。使用MATLAB仿真实例,发现其消噪效果显著同时信噪比得到提高。     

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法。进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型。利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表日周基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性。     

基于遗传算法优化神经网络的藻类繁殖状态软测量方法

为了提高BP神经网络模型对海洋藻类生长状态软测量的准确性,提出了一种基于遗传优化算法优化BP神经网络的软测量方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,再将该预测结果与传统BP网络预测模型的预测结果进行对比.对仿真结果进行有效性验证后,结果表明,通过这种软测量方法,经遗传算法优化后的BP神经网络可以在更短的时间里创造更高的预测准确性,大大提高了对海洋藻类生长状态预测的效率.     

量子遗传神经网络语音水印算法

传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法,极易陷入局部最优。本文将量子遗传算法引入到神经网络,提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法。首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性,优化BP神经网络的初始系数找出粗略解,然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数,提高网络的收敛精度。理论分析和实验仿真表明,与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比,本文提出的神经网络输出误差更小,有更大的水印容量。      

基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法

主要分析遗传算法和BP神经网络的特点和存在的一些缺陷,研究遗传算法和改进型的BP算法相结合的相关技术,设计并实现一个基于遗传算法和LMBP算法相结合的GA—LMBP算法。通过诊断实例．比较三种算法的模拟电路故障诊断,结果证明在相同精确度的要求下,基于GA—LMBP的算法可以大大提高模拟电路故障诊断准确率。     

基于改进BP神经网络的车牌字符识别

在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.     

基于遗传神经网络的电力机车主变流器故障诊断

在变流器的故障诊断系统中,针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,文章采用了遗传算法的选择、交叉、变异过程代替班,神经网络的反向传播过程的遗传神经网络算法。通过仿真试验证明,这种算法具有收敛速度快、推广性强的特点,极大提高了变流器的故障诊断系统的效率和准确性。     

遗传算法优化BP神经网络的大功率LED结温预测

将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,对研发的120W LED双进双出的射流冲击水冷散热系统中LED阵列的结温进行预测。采用GA优化BP网络的权值和阈值,利用BP算法训练网络,改善了单独使用BP网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。并且在训练过程中为了使网络输出有足够长的空间,改进了GA的数据处理。结果表明,经GA优化的BP神经网络较使用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络的大功率LED结温预测精确度提高了14.14%,且预测效果较稳定。GA和BP神经网络相结合的结温预测模型较传统的结温测量方法更能掌握散热结构设计的主动性,对大功率LED寿命的延长有较高的实用价值。     

基于遗传算法的BP神经网络在图像压缩中的应用

以神经网络和遗传算法为代表的进化算法都基于智能信息处理的理论,但是各自都存在一些缺陷.设计并实现了基于遗传算法的BP神经网络算法BP-GA,该算法将遗传算法和BP算法相结合,用基于实数编码的遗传算法优化神经网络的权值后,应用于图像压缩.实验证明,利用此混合神经网络进行图像压缩,压缩比高,图像恢复质量效果好.