Matlab6.0版本中神经网络工具箱训练算法的使用与比较

介绍了Matlab6.0版本内神经网络工具箱中BP网络5种训练算法的基本思想及其对应的训练函数，结合例子对它们的应用进行了介绍，并给出了简单比较。     

GPU加速的神经网络BP算法*

近年来图形处理器(GPU)快速拓展的可编程性能力加上渲染流水线的高速度及并行性,使得图形处理器通用计算(GPGPU)迅速成为一个研究热点。针对大规模神经网络BP算法效率低下问题,提出了一种GPU加速的神经网络BP算法。将BP网络的前向计算、反向学习转换为GPU纹理的渲染过程,从而利用GPU强大的浮点运算能力和高度并行的计算特性对BP算法进行求解。实验结果表明,在保证求解结果准确度不变的情况下,该方法运行效率有明显的提高。     

一种改进的BP神经网络算法及其应用

BP算法是目前应用最为广泛的神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值以及隐层节点数选择困难.针对这些问题提出了不少改进措施,文中提出了一种改进的BP神经网络算法,在BP算法基础上,从训练算法着手,通过误差的变化趋势,动态调整权值以提高网络的收敛速率;通过数学推导,从理论上验证了该算法的有效性.用MATLAB软件对文中的改进算法进行仿真,并且与其它方法进行比较,结果表明,改进后的算法在收敛速率和抑制噪声等方面有很好的效果,从实验上验证了该算法的有效性.     

基于BP神经网络的人脸检测算法

针对彩色图像中的正面人脸,提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法,由网络训练和人脸定位两部分组成,可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

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。     

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现

简要介绍BP神经网络结构和算法以及MATLAB语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用MATLAB神经网络工具箱设计BP网络的方法及步骤,给出具体应用实例,从而验证该方法的可行性。     

改进的BP神经网络算法及其应用

研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法.算法通过引入泛函分析中的压缩映射原理,不但解决了BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺陷,加快了BP网络的收敛速度,而且还弥补了BP神经网络在学习过程中与网络连接权值初值选择密切相关的不足.与传统的BP算法相比,训练步数减少了17.4387%,训练时间节省了8.2774%.实验结果表明改进的方法取得了良好的效果,可应用于实践中.     

Matlab神经网络工具箱编程和Delphi对其调用

针对电弧炉炼钢氧化期是一个复杂的物理化学反应过程,难以建立机理模型,利用Matlab神经网工具箱建立BP神经网预测模型,并详细讨论该模型的编程设计问题,利用OLE自动化,用Delphi编写人机交互界面来指导冶炼生产。     

前馈神经网络BP算法在环保神经网络系统的应用

文章探讨应用反向传播算法建立一个能预测、推理、诊断、分析并确定污染源的生态系统环保神经网络，这种网络是一个具有自适应学习能力的模式识别系统，能从经验中学习适合不同需要的判别函数，是一种有指导的训练。     

基于Matlab和BP神经网络的角点检测方法研究

角点检测在图像匹配、形状描述、边缘检测中具有重要作用。鉴于神经网络所具有的自组织、自学习和分布式存储信息的特点,提出了一种基于神经网络的角点检测方法,利用Matlab神经网络工具箱建立角点检测模型,检测图像中的角点。实验证明,神经网络为计算机视觉中的角点检测提供了一个很好的工具。     

基于模糊神经网络的倒立摆控制系统

在分析模糊控制、神经网络控制的基础上,根据倒立摆的特点,提出了模糊神经网络的控制结构。使用了遗传算法和BP算法相结合的方式来优化模糊神经网络,并以固高公司的倒立摆做实验,对实验结果进行了深入的研究和分析。     

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。     

基于遗传BP算法的车型识别技术在智能交通中的应用

车型识别技术作为智能交通系统中关键技术,特征识别法具有较高的识别精度、鲁棒性、实时性,是车型分类技术的主要方法.但是该方法存在两个主要问题:车型分类网络需要优化,目标特征提取算法性能与工程应用要求尚有差距.针对上述问题展开研究,引入遗传算法、动量项等对BP算法优化车型分类网络、采用耗时低的Surendra背景提取算法、迭代阈值分割算法改善目标特征提取工作的实时性,仿真结果表明,基于遗传BP算法构建的车型识别系统的精确性、鲁棒性等关键性能达到系统设计要求.     

进化神经网络在倒立摆控制中的应用

倒立摆作为典型的非线性系统，伴随着多变量、快速运动和绝对不稳定的特征，难于建立精确的数学模型，这就使得对倒立摆的控制变得异常困难和复杂。智能控制理论则是解决此问题的一个有效途径，该文针对倒立摆控制的传统神经网络算法（即BP算法）的缺点，将遗传算法与神经网络结合起来，提出了倒立摆的进化神经网络控制方法。控制器在结构上采用神经网络，利用遗传算法优化神经网络的连接权值。实验研究表明，该控制器不仅具有良好的动态和稳态控制性能，而且对于干扰也具有很强的抑制能力。同时还具备结构简单，易于实现的优点。     

Complex Valued BP NN和Real BP NN 应用于图像复原的比较

该文首先探讨了将ComplexValuedBP神经网络(NeuralNetwork)和RealBP神经网络用于图像复原的优势比较。其次,用图像数据训练网络,再利用训练好的网络实现不同图像的复原。最后,对图像进行像素空间分布的分析来寻找原因。     

一种综合改进的启发式BP神经网络研究

对BP算法的两种启发式改进算法:MOBP算法和VLBP算法进行了分析,通过结合两种算法,并实行批处理更新训练集、向量值归一化和初始参数随机化等,形成了MO-VLBP算法.并将MO-VLBP算法和基本BP算法、MOBP算法、VLBP算法,以及文献中的类似算法通过编程实践,进行了对比分析.结果表明,MO-VLBP算法具有较高的性能,而且可以通过改变部分参数很容易地转化为其它算法.     

遗传算法及其工具箱在函数优化问题中的应用

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。由此,该文首先对遗传算法的基本原理和定义,以及其工具箱作了简介,最后结合实例,简述了遗传算法及其工具箱在函数优化问题中的应用。     

一种基于进化算法的BP神经网络优化方法及应用

针对BP网络的不足,分析了一般进化算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,根据物种内优生优育原则和物种间相互竞争、相互学习的生物学原理,提出了一种新的基于进化算法的神经网络优化方法。该方法不但有效弥补了BP神经网络在网络结构、权值选择上的随机性缺陷,缩小了神经网络结构的解搜索空间,加快了BP网络的收敛速度,进而提高了搜索效率,而且还起到对网络的结构和权值进行同时进化的作用。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

一种基于进化算法的BP神经网络优化方法及应用

针对BP网络的不足,分析了一般进化算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,根据物种内优生优育原则和物种间相互竞争、相互学习的生物学原理,提出了一种新的基于进化算法的神经网络优化方法。该方法不但有效弥补了BP神经网络在网络结构、权值选择上的随机性缺陷,缩小了神经网络结构的解搜索空间,加快了BP网络的收敛速度,进而提高了搜索效率,而且还起到对网络的结构和权值进行同时进化的作用。实验结果表明该方法取得了良好的效果。