改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究

针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优,人工蜂群算法局部搜索能力和开发能力相对较弱等问题,提出一种基于改进人工蜂群和反向传播的神经网络训练方法。引进差分进化思想改进人工蜂群算法,并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述。用改进的人工蜂群全局搜索神经网络的初始权重,防止神经网络陷入局部最优。用新的方法对神经网络训练进行分类。实验结果表明,该算法相对于标准的BP神经网络,有效提高了分类正确率,泛化能力较强。     

BP 网络改进算法的性能对比研究

通过实例对几种具有代表性的用以训练BP网络权值的改进算法进行性能对比研究,首先分析了基于标准梯度下降法和基于标准数值优化方法获得的各种改进算法的优缺点,然后对各种改进算法在训练中所需的收敛时间及其所厉害误差进行对比分析,其结果为选择训练网络的算法,开阔人们对算法改进的思路提供了一些借鉴。     

基于最优分类面的神经网络模式分类方法

用一组训练样本对神经网络进行训练后，网络对训练阶段未曾见过的样本也能正确分类。但传统的神经网络模式分类方法泛化能力不十分理想，而且不稳定。对同一个分类任务，训练样本改变，分类器泛化能力的大小也会改变。该文提出一种基于最优分类面的神经网络模式分类方法。通过寻找并训练最优分类面，提高网络的泛化能力，增强泛化能力的稳定性。用异或问题和双螺旋线问题验证该新方法的有效性和泛化能力，取得了令人满意的结果。     

BP网络改进模型的性能对比研究

文章通过实例对BP网络的几种代表性改进模型进行了性能对比研究。分析了BP网络基于标准梯度下降法和基于数值优化方法的算法改进和训练策略改进获得的代表性模型的优缺点,并结合遥感图像分类实例,对其收敛速度和分类效果进行了对比分析,其结果可为BP网络模型的选择和改进提供一些思路和借鉴。     

基于SFLA优化BP神经网络的语音信号分类

BP神经网络是一种多层前馈网络,数据经过网络的输入层、隐含层逐层处理后,由输出层进行输出,通过和期望输出的对比进行反向传播,调整网络参数使输出不断逼近期望输出;在使用BP神经网络对语音特征信号进行分类的过程中,会出现BP神经网络易陷入局部最优解、学习收敛速度慢的问题;针对此问题提出一种基于SFLA优化BP神经网络权值和阀值的方法,引入SFLA算法优化网络权值和阀值,利用SFLA优化后的BP网络模型进行语音特征信号分类;仿真结果表明,经SFLA优化后的BP神经网络与未优化的神经网络相比,不仅训练速度快, 而且误差小,语音特征信号分类的正确率平均提高1.31%。     

基于遗传模拟退火算法优化的BP神经网络

在研究标准BP神经网络的基础上,针对其存在的收敛速度慢、且容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种采用数值优化的方法来改进BP网络性能的新的混合神经网络模型.通过引入遗传模拟退火算法扩大了网络的权值更新空间,把得到最优权值赋予BP神经网络,从而使优化后的神经网络具有泛化性好,不易陷入局部极小值等优点.与标准BP神...     

基于BP网络的储粮微生物分类的研究

提出了一种运用BP神经网络来进行微生物特征分类的方法,仿真试验结果表明,该算法具有分类速度快、误分类率的特点;不仅加速了微生物的识别进程,而且为建立基于知识的分类技术提供了有力的技术支持和实现的可能。     

GA-PSO优化BP神经网络的遥感影像分类方法

针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值、受初始权阈值影响大和网络训练时间长等问题,提出一种遗传算法(GA)结合粒子群算法(PSO)优化BP神经网络(GA-PSO-BP)的遥感影像分类方法。通过PSO对问题的解空间进行迭代寻优,将粒子群粒子个体转化为GA染色体,利用GA的复制、交叉和变异对种群所有染色体进行寻优。GA-PSO迭代寻优得到的初始权阈值直接赋给BP神经网络,解决其易陷入局部极值的问题,同时提升其训练速率。利用Landsat-8中分辨率和高分二号高分辨率遥感影像进行地物分类。结果表明,相对于最大似然法、支持向量机、传统BP、GA优化BP和PSO优化BP,GA-PSO-BP的分类精度得到有效提高,能与AlexNet卷积神经网络分类精度接近,且简单易操作。     

基于BP网络的中文文本分类技术

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法.该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行精简.此外,我们在TanCorp12数据集上测试了特征项数目和训练次数对于分类器的宏平均和微平均性能的影响.     

基于粒子群优化算法的BP网络学习研究

文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于Bayes法则和BP神经网络的高速动态情形下车型识别

针对在高速动态情形下的车型识别,介绍了一种对汽车提取特征、基于红外线检测的汽车分类仪;阐述了采用汽车特征参数作为样本向量训练BP网络的方法和识别车型原理;采用共轭梯法修正BP网络,提高了训练速度和全局收敛性;对于样本向量存在的数据“噪声”,则以Bayes法则对大量样本去除“噪声”,使特征样本向量更有代表性,理论与实际证明,这样得到BP网有强容错能力,能识别没有看过的汽车样本,从而提高了车型识别精度。     

基于BP神经网络的就业招聘企业客户分类问题研究

在高校就业信息化建设中,对进入高校招聘毕业生的企业客户进行等级分类和预测能够有效帮助高校管理者评估与该企业的合作效用,推动大学生就业信息化服务向更具针对性的个性化推荐方向发展。目前该问题的解决方案大多基于从业人员的主观经验判断,缺乏完善的定量分析模型。抽取某高校教育管理信息系统中与进校招聘企业客户相关的数据样本,并借助BP神经网络模型搭建有效的数据分析模型,使用训练样本数据训练模型从而确定分析模型中各节点参数,将训练后的分析模型用于预测测试样本集得到最终的性能指标,最后将该模型的分类性能与当前同类问题的其他解决方案进行比较。对比结果显示,基于BP神经网络模型的分类方式在预测准确度和精度方面明显优于其他现有模型。该研究成果能够在信息化平台中为该问题提供高效的解决方案,帮助高校就业工作管理者及服务人员依靠该模型对进校招聘企业做出快速精准的客户等级预测,为高校就业服务工作决策提供支持。     

BP网络在复杂系统建模中的应用

本文介绍了在利用ＢＰ网络进行系统的仿真时，所采用的一种时间相关数据组织方法和一种对网络训练结果交叉确认的误差检查方法，作者将两者结合起来，完成了一反应器系统的仿真实例。并给出了仿真结果。     

污水处理中BP神经网络与Elman神经网络的预测比较

以活性污泥污水处理过程为背景,介绍并比较了BP神经网络与Elman神经网络对于污水处理输出化学需氧量(COD)的预测.实验结果表明,Elman神经网络训练时间要比BP神经网络训练时间长,但是Elman神经网络预测的精确度要比BP神经网络预测的精确度高,Elman神经网络能够更好的预测污水处理的进程.     

基于改进BP神经网络的预测模型及其应用

对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L—M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络的有效性。     

浅谈BP神经网络在模式识别中的应用

模式识别技术在各行各业都有广泛的应用。在工业检测、医疗仪器的样本检查分析、军事卫星侦察、人工智能方面有着举足轻重的作用。该文介绍基于BP神经网络的模式识别方法。运用一种基于BP神经网络的改进算法,将基于学习的思想引入到模式识别中,对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,最后对与已训练好的网络进行检验的整个过程,由于达到了一定的准确度,避开了传统方法计算属性权重的问题。     

改进的神经网络及其自适应学习速率的研究

从提高神经网络泛化能力的角度提出一种改进方法.利用Taylor级数展开的思想,用线性和非线性组合构成函数映射关系,即改进的神经网络是用原神经网络的非线性映射和关于输入信号的线性映射的和来逼近期望值.文中还给出了该神经网络学习速率的自适应调节方法.对线性对象和非线性对象分别进行建模仿真,结果表明,改进的神经网络比基于正则化方法的神经网络具有更好的泛化能力.