基于模式识别的一种新型结构型神经网络

提出了一种新型的结构型神经网络 ,采用了遗传算法训练网络神经元 ,使网络明显提高了解决非线性模式识别问题的能力 .提出了两个定理证明了网络的有效性 .从 MATL AB仿真结果可以看出 ,新模型结构简单 ,非线性识别能力较高     

一种新的基于构造型神经网络分类算法

该文提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,该算法直接从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面领域覆盖,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题．该算法有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题,实验证明了该算法的有效性．     

一种提高BP神经网络泛化能力的改进算法

针对BP神经网络中样本数据复杂和容易陷入到局部极值的不足,通过利用主成分分析法对样本数据进行简化,并采用遗传算法优化神经网络的初始权值,提出了一种改进BP神经网络泛化能力的算法.该算法兼顾了主成分分析方法剔除冗余的特性和遗传算法能够全局优化的特点,既具备了较快的收敛速度又不易陷人到局部极值中,具有较强的泛化能力.实验结果表明,改进后的算法在数据降维、冗余信息的剔除、预测能力等方面都得到了一定程度上的改善.     

一种新的双权值前向神经网络学习算法

提出了一种新的基于遗传算法和误差反向传播的双权值神经网络学习算法,同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数,通过适当地调节这些参数,可以实现尽可能多种不同超曲面的特性以及起到加快收敛的效果。并通过对实际的模式分类问题的仿真,将文中的方法与带动量项BP算法、CSFN等算法进行了比较,验证了其有效性。实验结果表明所提出的方法具有分类准确率高、收敛速度快的优点。     

一种基于自适应遗传算法的神经网络学习算法

结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构。首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率,同时优化网络的权值和结构,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点。在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的梯度下降法,从此点出发,进行局部搜索,最终达到网络的训练目标。与单一的遗传算法或者梯度下降法比较而言,混合优化算法的收敛速度明显提高。     

一种基于自适应遗传算法的神经网络学习算法

结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构.首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率,同时优化网络的权值和结构,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点.在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的梯度下降法,从此点出发,进行局部搜索,最终达到网络的训练目标.与单一的遗传算法或者梯度下降法比较而言,混合优化算法的收敛速度明显提高.     

一种基于蚁群算法的粗神经网络PID控制器

针对传统的线性PID控制器参数难以实现在线调整缺陷,设计了一种新的基于粗神经网络的PID控制器,利用粗神经元代替传统神经元,扩展了网络的应用范围,并采用蚁群算法优化神经网络连接权初值,使神经网络连接权初值不再靠经验随机选取,从而得到最优参数的控制器。仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能。     

基于光纤中拉曼散射原理实现多阈值神经网络

本文根据多路光波系统中发生的受激喇曼散射理论实现了能实现异或运算的多阈值的神经元。神经元的阈值通过本地光波信号功率、信道间隔、频率的调整来实现。信号输入通过不同的功率来表示。并通过单个多阚值神经元实现全加运算的多阈值神经网络。并通过理论分析了其可行性。     

一种改进的复数BP神经网络算法研究

论文提出了复数BP神经网络的一种新结构和算法。算法的主要思想是将复值输人信号的实部和虚部分离,分别训练,使其达到稳定状态。其结构简单,易于实现,只需少量样本点却有很高收敛速度和精度。通过实验和仿真说明论文算法的有效性。     

一种新型的动态递归神经网络及其全自动设计算法

本文基于非线形自回归滑动平均模型NARMA模 型和前馈神经网络建模的思想,提出一种输入层与输出层神经元递归的动态递归神经网络; 基于进化计算中遗传算法和进化策略与自寻优BP算法的不同结合方式,提出两种动态递归神 经网络全自动高效设计算法,实现了网络结构、权重和自反馈增益同时优化学习,实例应用 表明所提网络结构及其设计算法的有效性．     

基于遗传算法优化神经网络的房地产评估模型及实证研究

针对房地产价格和影响因素之间存在复杂且非线性的关系,用传统评估方法预测房地产价格精度不高的缺陷,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)的房地产评估预测模型。该模型利用BPNN确定房地产价格影响因子与评估价格之间的函数映射关系,并采用GA优化BPNN的权值和阈值来提高BPNN的收敛速度,解决了算法陷入局部极值点的问题。最后,通过对100组实际交易样本数据的计算机仿真实验,证明了该方法对房地产估价的有效性和准确性。     

基于神经网络量子算法的多用户检测器

利用遗传量子算法和Hopfield神经网络,提出了一种融合两种算法优点的神经网络量子算法,并将其应用到CDMA通信系统的多用户检测问题中。所提算法把神经网络嵌入到遗传量子算法的每一代中,可进一步提高量子种群的适应度函数值。通过混合神经网络到GQA中,还可加快GQA的收敛速度进而减少算法的计算复杂度。另外,GQA所提供的良好初值改善了HNN的性能,嵌入的HNN也提高了GQA的性能。仿真结果证明了该方法的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统检测器和一些应用智能算法的多用户检测器。     

基于构造型反馈神经网络聚类算法

文章改进了自反馈FP聚类算法,并将该聚类算法应用于中国的证券市场。对应用的结果进行分析,说明了自反馈FP聚类算法作为聚类分析器在证券研究的应用中具有实用价值,以及在对证券市场深入研究中具有较好的应用前景。     

一种改进的Hopfield神经网络SST图像恢复方法

提出了采用三元存储结构和图像分块的改进算法,同时利用模拟退火算法和遗传算法来提高恢复算法的收敛速度,从而进一步提高图像恢复的实时性,最后利用所提出的基于Hopfield神经网络的快速恢复方法进行模拟计算,其运算效率和恢复结果都能达到SST图像恢复的使用要求。     

基于遗传BP网络的股市预测模型研究与仿真

股票价格走势已经成为人们关注的焦点,为了更精确的预测股票价格,得到更合理的股票投资意见,利用遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法.提高了传统BP神经网络的计算精度和收敛速度.建立了基于遗传BP网络的股市预测系统模型,对贵州茅台股票价格进行预测.仿真结果表明,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如股市预测等非线性问题,具有较高的精确度和应用价值.     

一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法

提出了一种新的RBF神经网络的训练方法，采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化，用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中，验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型

为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。     

基于BP神经网络和遗传算法的养殖水域预警模型

随着我国经济的快速发展,环境保护工作面临前所未有的压力。为有效加强水产养殖水域环境的监管力度,应对突发性环境污染事故对社会生活和经济发展的影响,建立BP神经网络来拟合水产养殖水域饲料投放与总磷(TP)、总氮(TN)、透明度(SD)以及耗氧量(COD)等富营养指标变化情况的对应函数关系,并利用遗传算法来实现目标函数的优化方法,形成养殖水域预警模型,为水域环境治理和公共决策提供技术支撑。利用该模型对鄱阳湖新型水产养殖基地的样本进行分析,取得了很好的预测效果。