基于BP神经网络的自适应控制

本文利用ＢＰ神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。为实现自适应控制，本文对ｓｐｅｃｉａｌｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ算法进行了改进，在此基础上，本文还提出了一种基于ＢＰ网络的自适应ＰＩＤ控制器。     

基于改进自适应遗传算法的BP神经网络模型研究

针对自适应遗传算法容易陷入局部最优值的问题,提出了改进的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法应用于神经网络权值学习和训练中。提高网络的处理能力。     

BP神经网络中自适应学习率的研究

l引言~[1] 图1是一个典型的三层神经网络BP算铸示意图.Z是输入向量,Y是隐层输出向量0是网络输出向量,V及W分别为层间权向量。逆传播(Backprop-     

BP神经网络预测算法的改进及应用

BP算法是应用广泛的神经网络算法,具有较强的非线性拟合能力,可以用来预测非线性时间序列数据的发展趋势。但在实际应用和仿真过程中,由于算法本身的限制和不足,对于仿真和计算都会带来很多问题,比如网络训练过程中程序异常中止、训练时间过长、仿真精度不高等。针对这样的情况。通过分析算法本身和训练仿真过程,找到了相应的原因和解决方法,研究了传统BP神经网络模型的缺陷并提出附加动量的方法来改进BP神经网络,最后通过在Matlab仿真环境下的实际仿真过程,验证了改善效果。     

神经网络动量—自适应学习率BP算法与BP算法的性能比较及其应用

动量－自适应学习率BP算法是对标准BP算法的改进,本文对这两种算法进行了分析,并利用计算机程序对其性能进行了比较测试,利用VISUAL C＋＋和MATLAB开发了仿真测试程序。     

BP神经网络用于藻类生长预测的改进

针对传统的BP神经网络应用于藻类生长预测时,往往出现训练时间较长、输出数据精度低等问题.本文提出了在含有两层隐含层的BP神经网络结构中,对于数量一定的神经元,若神经元在隐含层分配合理,则BP神经网络可以达到减少训练次数并且能满足问题精度的要求.应用实例表明,该方法对预测藻类生长显得非常有效.     

基于BP神经网络改进算法的入侵检测方法

对BP神经网络的算法进行改进：针对不同的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生输出。权值的调整只发生在与被激发的神经元相连弧线的权值上,而不是传统的BP神经网络需要对所有权值进行调整。实验结果表明,该算法在大样本训练网络时,可以显著提高网络的训练速度,减少训练的时间,同时还可以提高系统的检测率。     

基于Matlab改进BP神经网络算法

本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法—Scaled Conjugate Gradien(tSCG算法),利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。     

改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别

语音情感识别技术在人类生活中正扮演着越来越重要的作用。为了更为有效识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法（IAGA-BP）。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。在与BP、GA-BP和AGA-BP网络比较中,实验结果表明,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。     

基于BP神经网络的人脸检测AbaBoost算法

人脸检测在日常生产和应用非常重要。本文提出了一种基于BP神经网络的AdaBoost人脸检测算法。首先,使用BP神经网络代替YCbCr高斯模型建立肤色模型。同时,针对AdaBoost算法提出了一种新的权值更新方法。在权值更新中引入阈值与样本之间的距离。另外权重有一个边界值。最后,利用BP神经网络提取图像中的肤色候选区域,并采用改进的AdaBoost算法对图像中的人脸进行精确检测。实验结果表明,利用BP神经网络和改进的AdaBoost算法的新的解决方案比现有的方法具有更高的精度。     

基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究

针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。     

基于模糊熵和BP神经网络的彩色图像边缘检测

在RGB颜色空间中,分别提取R、G、B三个分量并计算R、G、B三个分量的组合V,通过引入模糊熵,构造出4个基于模糊熵的信息测度分量来定量描述彩色图像的边缘特征,并将4个测度分量组成一个整体的特征向量,计算训练图像的特征向量作为样本对BP网络进行训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测。该方法充分考虑了颜色空间中各颜色分量以及它们之间的相关性;BP网络的结构和训练都比较简单;实验表明,改进方法具有较强的细节保持能力,对弱边缘具有较强的检测能力。     

基于改进BP网络的当前非法出入境活动发展趋势预测

提出了基于BP神经网络的当前非法出入境活动发展趋势预测方法,以某年相关原始数据为依据,通过Matlab编程对当前非法出入境活动的发展趋势进行了预测和分析,为有关部门的正确决策与规划提供一定的指导和依据.     

基于BP网络的人脸图像边缘检测算法

采用改进的BP算法,实现人脸图像的边缘检测.构造了学习样本,并在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测.在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测.利用ORL人脸数据库图像的实验,证明了将得到的权值矩阵用于人脸图像的边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘.     

双目摄像机定标的神经网络方法

研究基于反向传播神经网络的摄像机双目立体视觉定标新方法。传统方法基于三角测量原理技术,会带入成像畸变非线性误差,而这种新方法可以消除非线性因素的影响。该方法利用了BP网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过采用高精度样本数据训练BP网络,最终建立起立体视觉定标的网络模型。由于不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差、广角畸变等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效地克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度。     

基于遗传算法的BP神经网络技术的应用

针对BP网络的不足,提出了基于遗传算法的神经网络技术。将两者有机的融合在一起,充分利用了GA算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,加快了收敛速度,提高了收敛精度,将其应用于高速公路动态称重系统的神经网络控制器的训练中,取得了较好的效果。     

基于BP神经网络和Bagging算法的入侵检测

提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票。实验表明,提出的方法具有良好的检测性能。     

基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正

提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线行校正。仿真实验结果表明:与传统的分段线性与BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.020%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校。