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BP算法在故障诊断领域已取得广泛应用,但其存在收敛速度慢且容易陷入局部最小值的缺陷,限制了其进一步的发展;ACO(Ant colony optimization)算法是一种模拟进化算法,已很好地应用于解决旅行商和资源两次分配等经典的优化问题,具有启发式收敛、正反馈以及分布式计算等优点;为此,将ACO算法引入BP算法故障诊断方法中,使用ACO算法对BP网络中的参数即权值、阈值以及学习率等进行优化,定义了一种结合ACO算法和BP算法能对故障进行诊断的新算法,并将其应用于具体的故障诊断实例中,最后,通过100组样本中的95组进行训练,并对剩余5组进行故障诊断,实验证明结合ACO算法和BP算法的新算法较传统的仅使用BP算法的诊断方法具有收敛速度快、诊断精确高以及训练性能好的优点。 相似文献
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王雅芳 《自动化与仪器仪表》2007,(6):77-80
介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
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修正激励函数的BP算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对基于梯度下降的标准BP算法进行了深入研究,提出了修正激励函数的BP算法,它能有效克服标准BP算法中Sigmoid函数的不足,加快网络学习速率。在模型预测控制的建模和预测中,将基于该算法的神经网络与基于标准BP算法的神经网络、基于带动量项的BP算法的神经网络、基于自适应调整学习率BP算法的神经网络、基于自适应调整学习步长和动量项4算法的神经网络进行仿真比较,它在预报准确率和学习速度方面都取得了令人满意的结果。 相似文献
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针对BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出了一种自适应调节学习率和动态调整S型激励函数相结合的改进BP算法。该算法将学习率与误差函数相关联,再对每个隐单元和输出单元的激励函数的斜率进行自动调整。通过实例仿真,将改进算法与标准BP算法、加动量项法和自适应学习率法进行比较,来验证所提出方法的有效性。实验结果表明,联合优化的BP算法能有效加快网络的收敛过程,并具有较强的泛化能力。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种带有全局随机性质的群体搜索演化算法,鲁棒性强,通过微粒群优化算法同BP算法的结合,解决BP算法收敛速度慢,容易陷入局部最小值的问题,并实验证明PSOBP算法其收敛性能,学习速度和稳定性要优于BP算法。再结合实际需求,以印第安人肝癌疾病为例对PSOBP算法在医学中的应用进行探讨。 相似文献
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针对标准BP算法易陷入局部极值及收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法。该方法在网络的学习过程中,同时利用PSO优化算法与BP算法进行最优网络权值的协同搜索,从而充分利用粒子群算法的全局搜索性及BP算法的反向传播特点。将该算法应用于4个复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络算法进行比较。实验结果表明所提的协同算法的性能优于传统的BP网络优化算法。 相似文献
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为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。 相似文献
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针对传统演化算法在求解函数优化,特别是多峰函数优化问题中出现的早熟现象以及演化后期收敛速度慢等问题,提出了一种新的反序小生境演化算法。该算法采用小生境反序交叉算子,以进一步增强局部寻优的能力;引入一种并行演化算法机制,加强群体寻优能力;同时,根据定义域划分初始种群,增加初始种群的覆盖面积。通过仿真实验表明,与传统的小生境演化算法相比较,利用该算法求解复杂多峰函数优化问题能够明显提高问题的求解精度和收敛速度,而且能够得到所有的全局最优解,更好地避免了求解问题时的早熟现象,达到了较好的效果。 相似文献
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本文对蚁群优化算法的BP神经网络中的RPROP混合算法进行了研究,提出了利用蚁群优化算法,结合RPROP混合算法解决无线网络传感器中如何处理信息服务点中大量的冗余数据、网络运行速度等相关问题,通过建立系统构架及信息服务点,证明该算法能够延长BP神经网络的生命周期,加快BP神经网络的收缩速度,能够将网络中信息服务点的重复数据进行有效的合并处理,并及时过滤掉非正常信息服务点的数据,减少数据服务点的能量消耗,期训练过程中迭代次数改善明显,解决BP神经网络的学习、训练时间冗余等问题,同时具有较强的计算、寻优等能力,提高了网络分类正确率和运行的效率,是一种较为实用的算法,完全能够满足日益增长的无线互联网终端的运行需要。 相似文献
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提出一种模拟电路故障的分布式诊断算法,用以解决大数据量故障样本集所带来的网络规模过大,训练时间过长等问题。该算法采用有监督Hebb学习规则,在训练学习过程中添加类别标识,避免了因数据分割而产生的部分知识的丢失。分别用提出的分布式算法和传统的BP算法对实例电路进行故障诊断,实验结果表明,提出的分布式算法不仅和BP算法的诊断正确率相当,而且有效地提高了训练学习的速度。 相似文献
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多因子优化是一类新的优化问题。多因子进化算法受到多因子遗传模型的启发,利用进化个体的单一种群,能够同时求解跨域的多个优化问题。它属于一种文化基因算法,是智能计算领域新近涌现的研究热点。介绍了多因子进化算法的生物学基础、算法流程,以及文化基因算法的基本概念。然后从工作机理、算法改进、典型应用领域等角度,系统总结了前人的理论和应用成果。最后,指出了将来研究所面临的若干挑战和机遇,以推动学科发展。 相似文献
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张宗飞 《计算机工程与应用》2008,44(36):119-121
QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。提出一种将基于量子计算原理的量子进化算法用于此类问题求解的算法,该算法对基本的量子进化算法进行改进,采用进化方程对量子门进行调整,采用量子变异阻止未成熟收敛,使之更适合于QoS组播路由的求解。仿真结果显示,该算法能快速搜索并收敛到全局(近似)最优解,且随着网络规模的增大算法保持了良好的特性,在寻优速度上与解的质量上优于其他进化算法与基本的量子进化算法。 相似文献
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神经网络中克服局部最小的BP—EP混合算法 总被引:4,自引:0,他引:4
人工神经网络在很多领域有着成功的应用,神经网络有许多学习算法,BP算法是前向多层神经网络的典型算法,但BP算法有时会陷入局部最小解,进化规划(EP)是一种随机优化技术,它可以发现全局成解,当网络学习过程陷入局部最小时,利用EP确定BP算法中的学习速率,使学习过程逸出局部最小,结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。 相似文献