基于径向基函数神经网络的泥石流危险性评价*

泥石流危险性的主要评价指标与危险程度之间有着某种复杂的非线性的关系,通常采用统计分析、模糊评价、BP神经网络等评价方法,但这些方法均存在不足之处,难以进行准确评价。为了克服以上方法的不足,结合泥石流危险性评价指标,建立了基于径向基函数神经网络的泥石流危险性评价模型,并将该模型结果与BP神经网络的评价结果进行了对比。实验结果表明,径向基函数神经网络的模拟结果比BP神经网络更接近测量数据,精度更高,训练所需时间更少。因此,径向基函数神经网络经过充分训练后,能够较为准确地对泥石流的危险性进行评价,具有较好的应用     

蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型.利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络.结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP冲经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率.     

基于BP神经网络的汽包建模及其控制器设计

针对锅炉汽包系统的强耦合性和非线性及传统的PID控制方法存在控制精度低、调节时间长等问题,提出了利用基于数据的建模方法,对汽包系统进行误差反向传播(BP)神经网络建模,并对神经网络模型进行泛化能力测试,然后利用基于BP神经网络的PID控制方法设计汽包液位优化控制器.实验仿真结果表明,基于BP神经网络建立的汽包模型具有较好的泛化能力,神经网络PID优化控制器在控制精度高、收敛速度快和鲁棒性强等方面都优于传统PID控制器.     

径向函数网络对国民经济生产总值预测研究

为了建立国民经济生产总值（GDP）神经网络预测模型,构造了双层网络结构的基于径向基网络,通过学习训练,确定径向基数神经网络参数和结构。仿真结果表明,生成的径向基函数模型应用于国民经济预测比BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的泛化能力。     

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度;该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值;仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。      

计算机网络安全综合评价的神经网络模型

灰色评价法、模糊综合评价等需确定隶属函数、各指标权重,明显受人为因素的影响。尝试应用神经网络技术进行网络安全的综合评价,并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BP网络建模基本原则和步骤的情况下,建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。16个实例研究表明：提出的样本生成方法、建模过程是可靠的,并能有效地避免出现“过训练”和“过拟合”现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力,不受人为因素的影响,各评价指标与网络安全等级之间存在明显的非线性关系,网络安全策略对网络安全的影响最大。     

改进PSO-BP神经网络对储层参数的动态预测研究

为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力,防止其陷入局部最优值,在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进,具体包括：设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数,并把改进粒子群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化。之后利用改进粒子群算法优化的BP神经网络实现对储层参数的动态预测,具体步骤为：确定神经网络的输入、输出神经元,定量化时间参数[T],利用训练样本构建神经网络模型并进行检验。最后通过平均训练误差对仿真过程进行分析,结果表明改进PSO-BP算法的收敛性与泛化能力均优于BP算法和PSO-BP算法。     

基于BP训练数据选取的压气机特性曲线计算

基于BP神经网络方法,研究了压气机特性曲线的拟合及BP神经网络结构设计。对不同训练数据选取方法和比例情况下的BP神经网络进行了计算,分析BP神经网络数据选取与网络泛化能力之间的关系。分析结果表明,均匀顺序选择的BP神经网络在压气机特性曲线仿真上具有更优的泛化能力。     

贝叶斯神经网络在股票时间序列预测中的应用

针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化（Bayesian Regularization,BR）算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络的泛化能力得到提升。在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高42.81%。     

BP神经网络的研究进展

通过对传统BP神经网络缺点的分析,从参数选取、BP算法、激活函数、网络结构4个方面综述了其改进方法,介绍了各种方法的原理、应用背景及其在BP神经网络中的应用,同时分析了各种方法的优缺点。指出不断提高网络的训练速度、收敛性和泛化能力仍是今后的研究方向,并展望了BP神经网络的研究重点。     

分段学习的双隐层BPNN对交通流量预测的研究

智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤,交通流量的预测是智能交通系统的关键技术之一。在各种预测方法中,BP神经网络的应用最普遍,并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度,采用了基于分段学习的双隐层BP神经网络对济南市经十路的交通流量进行了预测,并与相同结构未使用分段学习方法的BP神经网络预测所得结果进行了比较。实验数据显示采用分段学习的方法比未采用该方法的所得结果平均相对误差减少了2.52%。因此分段学习的双隐层BP神经网络可应用于预测道路交通流量。     

基于Levenberg-Marquardt算法的主机入侵检测系统研究

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点,在保障信息安全方面起着重要的作用。对BP神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用Lvenberg-Marquardt 算法对传统BP算法进行改进,成功地将LMBP算法运用到基于Windows操作系统的主机入侵检测中去,建立LMBP-HIDS入侵检测系统模型。实验结果表明,运用Levenberg-Marquardt算法优化BP神经网络进行主机入侵检测．可以较好地提高学习速率,缩短训练过程。     

基于神经网络的优化算法在异常入侵检测中的应用

本文描述了一种采用人工神经网络技术的高效异常入侵检测模型,对网络流量处理、神经网络的训练及其算法、神经网络的检测及其算法进行了详细的论述,利用Levenberg-Marquardt算法对传统BP算法进行改进,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。     

BP神经网络在机器人足球比赛系统中的应用

足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,控制机器人运动需对机器人未来的方位进行实时预测。为了解决RoboCup小型组比赛系统的延迟和准确定位问题,将BP神经网络应用于决策系统的局势预测中。建立了基于BP神经网络的线性预测模型,确定了神经网络的拓扑结构,并将训练好的网络应用于现有比赛系统,预测机器人的就位效率、协调及配合能力,进行仿真实验。实验证明,方法对机器人的位置、方向等预测比较准确,证明了预测算法的可行性和优越性。     

基于布谷鸟搜索优化BP神经网络的网络安全态势评估方法

针对现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率低等问题,提出基于布谷鸟搜索（CS）优化反向传播（BP）神经网络（CSBPNN）的网络安全态势评估方法。首先,根据态势输入指标数和输出态势值确定BP神经网络（BPNN）的输入输出节点数,根据经验公式和试凑法计算出隐含层节点数;然后,随机初始化各层的连接权值和阈值,使用浮点数编码方式将权值与阈值编码成布谷鸟;最后,使用CS算法对权值和阈值进行优化,得到用于态势评估的CSBPNN模型并对其进行训练,将网络安全态势数据输入到CSBPNN模型中,获取网络的安全态势值。实验结果表明,与BPNN和遗传算法优化BP神经网络方法相比,基于CSBPNN的网络安全态势评估方法的迭代代数分别减少943和47且预测精度提高8.06个百分点和3.89个百分点,所提方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

基于Fuzzy ARTMAP神经网络的高分辨率图象土地覆盖分类及其评价

主要讨论了基于Fuzzy ARTMAP神经网络的高分辨率遥感图象土地覆盖分类方法及其实践．首先介绍了Fuzzy ARTMAP神经网络的原理，然后用SPOT XS图象试验数据进行土地覆盖分类．分类结果与传统的最大似然监督分类(MLC)、反馈式(Back Propagation，BP)神经网络的分类结果进行了比较．通过抽取500个样点对3种分类结果进行精度评价表明，Fuzzy ARTMAP神经网络相对其他两种方法，分类精度均有不同程度的改善，具有更好的分类结果，总分类精度比MLC和BP算法分别提高17．41％、7．32％．最后，对不同分类方法对于土地覆盖分类结果的影响进行了评价和分析．试验表明，Fuzzy ARTMAP神经网络用于高分辨图象土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果．     

广义神经网络系统与广义BP算法

本文在传统的神经网络理论基础上,将传统的神经元拓广为广义神经元,描述了以广义神经元为基础的广义神经网络系统的组成原理,提出了适应于广义神经网络系统的一种广义BP算法。并给出了该算法的数学推导,最后简要地介绍了广义神经网络系统原理在汉字识别中的应用。     

在数据库中一种基于QPSO与BP神经网络的重复记录检测算法

在检测数据库重复记录的研究中,基于BP神经网络的检测（Duplicate Record Detection based on BP Neural Network,简称DRDBPNN）算法的性能与初始的参数设置有很大的关系,从而造成其性能不稳定的缺陷,因此本文提出了一种基于QPSO与BP神经网络的重复记录检测算法（Duplicate Record Detection based on Quantum Particle Swarm Optimization and BP Neural Network,简称DRDQPSQBPNN）。仿真表明,该算法能够有效地提升重复记录的检测效率。     

停车诱导系统中车位预测模型的研究

研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题.首先提出基于BP神经网络的车位占有预测模型,同时将自适应学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本BP神经网络,优化了学习速率,减少了训练过程的震荡趋势,改善了网络的收敛性.以此为基础实现了停车位的智能预测.最后,进行了多种方法比对实验.