BP神经网络的改进算法及其应用

BP（Back-propagation neural network）神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时．将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。     

BP算法在手写体汉字识别中的应用

介绍了人工神经网络的概念和原理，重点介绍和推导了BP算法。分析了手写体汉字识别存在的问题及应用的技术，并对利用BP算法进行手写体汉字识别进行了详细讨论，分析了在用BP算法进行手写体汉字识别时的具体步骤，最后介绍了对BP算法提出的改进方法。     

改进的BP神经网络算法及其应用

为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据:经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明:经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。     

BP神经网络算法及其改进研究

BP算法是非循环多级网络的训练算法，对人工神经网络的发展起到了重大的推动作用，该文介绍了BP算法的基本原理及其缺陷，并提出了改进BP算法的方法。     

BP神经网络算法及其改进研究

BP算法是非循环多级网络的训练算法,对人工神经网络的发展起到了重大的推动作用,该文介绍了BP算法的基本原理及其缺陷,并提出了改进BP算法的方法。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用

目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。建立改进后的BP网络模型,通过该模型和逐步回归方法对某市降水量进行实例分析。分析结果表明,改进后的BP网络模型具有较高的准备预报能力和稳定性。     

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神经网络的算法改进及应用

文章介绍了目前人工神经网络领域中BP神经网络的特点及其算法原理,以BP网络算法的缺点为出发点,从不同方面对BP算法进行改进,从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的主要应用进行了讨论。     

神经网络BP算法的改进和仿真

针对ＢＰ算法的缺点,提出了神经网络学习因子自调整的并行算法,并进行了不同调整梯度情况下的计算机仿真。仿真表明：其分布式并行学习算法具有较高的学习速度并能减少振荡     

BP算法的改进及其在Matlab上的实现

针对BP算法这种当前前馈神经网络训练中应用最多的算法,在介绍BP神经网络的基础上,对标准的BP网络训练算法存在的收敛速度慢、易陷入局部极值的严重缺点,提出了几种学习算法上的改进;进而介绍了改进蹬算法在Matlab神经网络工具箱中的函数实现。最后应用实例利用Matlab神经网络工具箱对标准BP算法及改进的算法进行语言编程、仿真。仿真结果显示,改进后的算法在极值、收敛速度上得到了很大的改善。     

基于相对误差平方和的BP算法

考虑到在很多情况下，人们更关心预报模型的预报值与实际值的相对误差情况，从而该文采用实际输出与希望输出的相对误差的平方和作为目标函数，给出了一种基于相对误差平方和为最小的BP算法。考虑到网络的实际输出值介于0到1之间，该文对实际问题的理想输出值给出了一种规范化处理方法。通过大量算例检验证实，在基于相对误差平方和为检验标准前提下，利用该文所给算法求得的拟合值或预报结果要优于传统的基于绝对误差乎方和作为目标函数的BP算法所得结果。     

基于BP神经网络的智能控制器设计及其应用

神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系,因此具有强大的控制能力。论文以工业洗衣机为控制对象,建立了BP神经网络智能控制模型,提出了BP网络的一种离线式学习方法,并在微机中实现。通过实际应用检验,其通用性强、容错性好。     

用于能耗数据分析的改进并行BP算法

基于Map Reduce框架的传统BP神经网络算法收敛缓慢,训练易陷入局部极小点,使迭代次数过多,极大浪费资源。为此,提出并实现改进的并行BP算法,采用动态调节学习率、动量因子调整权重修正值,提升BP网络并行训练效率,利用预处理数据和最大分类概率增强分类的准确性。实验结果表明,改进的并行算法能提高分类准确率,缩短近17/18的训练时间。     

利用改进灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测

神经网络技术被广泛应用于网络安全领域,在入侵检测中能够实现网络攻击的主动检测和攻击分类.然而随着恶意攻击的不断演化,神经网络技术存在的弊端日益显现.针对BP神经网络在入侵检测过程中存在的初始值随机性较大以及易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测模型(IGWO-BP).首先,使用混沌映射...     

基于回归神经网络自适应快速BP算法

动态递归网络Elman网络结构简单,运算量少,适合于实时系统辨识。以Elman网络结构推导了在线学习算法。针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点,提出了一种改进的自适应BP算法,运用到回归神经网络,提高了在线学习的速度与收敛速度,仿真实验表明了此算法的有效性和快速性。     

一种基于并行策略的BP改进算法

介绍了BP神经网络的基本结构及原理,分析了其收敛慢的原因。为加快其收敛速度,结合带动量梯度下降法提出一种新的算法(PBBP),用多个学习速率不同但结构相同的网络进行并行训练,在每次迭代后都根据误差找出处于最佳状态的网络,并使其它网络的训练参数作适当变化再进行下一次迭代,直到整个网络的误差减小到允许范围内或达到训练次数要求,加快了其收敛速度,能够很好地脱离平坦区。通过在Matlab里编程进行仿真实验证明,该算法是可行的。     

基于改进学习的BP网络声音特征信号识别

建立了一个三层前向神经网络对四种声音信号进行识别分类,网络采用改进学习的BP算法训练,即在最速下降法训练的基础上,引入了MOBP动量因子和学习率调整.仿真验证结果表明,所设计的BP网络识别分类误差小,识别正确率高.     

基于改进BP算法的入侵检测神经网络方法

论文利用基于Cauchy误差估计器的BP算法对入侵检测系统进行了研究,改进的BP算法较传统BP算法具有收敛速度快、正确检测率高的优点,实验结果表明:该方法较为圆满地解决了入侵检测系统所需要的实时性、适应性、可用性、可靠性和准确性等方面的要求,这为入侵检测提供了一个新的研究手段与方法。