基于遗传BP算法的手写体识别

神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果.     

改进粒子群算法对BP神经网络的优化

介绍一种基于改进粒子群算法优化BP网络的权值调整综合方法。该算法在传统BP算法的误差反传调整权值的基础上,引入粒子群算法的权值修正,并且在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型。结果表明,改进算法不仅可以克服传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部权值的局限,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力。     

基于PSO神经网络的故障诊断方法研究

将粒子群优化算法和BP算法相结合,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.该方法分阶段实施神经网络的训练,有效地加强了算法的全局搜索能力,采用PSO优化了传播中的权值、阈值以及网络结构.这不仅弥补了BP算法的不足,而且删除了冗余连接,提高了故障模式识别的能力.仿真结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度,提高了故障模式的识别正确率,可以有效地应用于设备的故障诊断.     

基于BP神经网络的说话人识别技术的实现

说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法。BP（Back-propagation Neural Network）是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成。首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型。同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别。     

GA-BP神经网络在下肢运动步态识别中的应用研究

为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性,提出了一种基于遗传算法（GA）优化的BP神经网络分类器设计方法。首先,对采集的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征值提取,其次,构造基于GA优化的BP神经网络分类器,然后,以提取的表面肌电信号特征作为输入对分类器进行训练,最后利用训练好的分类器进行测试。实验结果表明,基于GA优化的BP神经网络分类器能成功识别下肢正常行走的五个步态,平均识别率达到98%以上,效果明显优于BP神经网络分类器的识别效果。     

基于GA-BP神经网络的环境质量评估方法

应用神经网络技术进行环境质量评估,为了提高评估的准确度和科学性,涉及多目标的复杂系统,因此对环境保护和正确决策制定具有重要意义.利用一种基于遗传算法优化BP神经网络进行环境质量评估的新方法.利用遗传算法优化BP神经网络初始权值,充分发挥GA全局寻优的能力和BP算法局部细致搜索优势.并通过MATLAB工具进行仿真模拟计算.结果表明,基于GA-BP算法的神经网络系统对环境质量评估有着良好的性能,与标准BP网络相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,并提高了评估准确率对保护环境提供依据.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

基于PCA技术的神经网络说话人识别研究

针对当提取以整段语音的多维语音特征参数为BP 神经网络输入而带来的说话人识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于BP 网络的基于主分量分析的PCA新方法。将该方法得到的降维语音特征参数用于BP 网络中,其识别率和训练速度都得到较大提高,使得基于BP 神经网络的说话人识别得到更好效果。     

用于神经网络说话人识别的PCA-GA研究

针对用于神经网络说话人识别的海量特征参数带来的识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于神经网络的基于语音特征参数的PCA新方法.该方法提取出的新特征参数在神经网络中的识别率和训练速度得到较大提高.结合GA能有效防止网络收敛于局部极小点,缩短训练时间,提高网络稳定性.从而全面提高了基于NN的说话人识别效果.     

基于主成分的SFLABP网络模型在帕金森氏病分类中的应用

针对BP神经网络学习效率低、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于主成分分析的混合蛙跳算法(Shuffle FrogLeaping Algorithm)优化的BP神经网络模型。使用主成分分析法对高维数据进行特征提取,作为网络输入;采用混合蛙跳算法优化BP神经网络的权系数和阈值,构建基于混合蛙跳算法神经网络的帕金森病分类模型。最后,以UCI中Parkinson数据为例,实验表明,新模型优于传统的BP网络。     

基于混合遗传神经网络的百米跑成绩预测方法

在遗传算法(Genetic ALgorithm)与BP(Back Propagation)网络结构模型相结合的基础上，设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，并把这种方法用于运动员百米跑成绩预测。与BP算法和LM(Levenberg Marquardt)算法相比，基于混合遗传算法的神经网络不仅有较快的学习速度和较好的学习精度，而且网络的泛化能力(Generalization Ability)得到了很大提高。     

基于遗传小波神经网络的白酒识别电子鼻

为研究不同品质白酒快速识别的电子鼻技术,利用自制的电子鼻采集四种白酒样品的气味数据,建立了BP神经网络分类模型。针对BP算法普遍存在的收敛速度慢、易陷入局部极小且网络参数需要人工设定的缺陷,提出一种将遗传算法的自适应全局优化搜索能力、小波分析的非线性逼近能力和BP算法自学习能力结合在一起的遗传小波神经网络白酒识别模型。仿真结果表明,与BP神经网络和小波神经网络相比,GA-WNN分类模型的收敛速度和分类准确率都得到了较大提高,可应用于白酒识别电子鼻。     

基于遗传算法优化神经网络的多用户检测

利用遗传算法全局搜索能力强和反向传播(BP)算法局部搜索速度快的特点,采取两段式训练方法,既避免陷入局部最小,又加快收敛速度。提出基于遗传算法优化神经网络权值的多用户检测算法。采用实数编码方式,将传统神经网络的能量函数作为适应度函数,选择算子选用轮盘赌算子,交叉算子选用单点交叉算子,变异算子选用正态变异算子。仿真结果表明,该算法的误码率、信干比和信道跟踪能力等方面的性能与传统前馈神经网络多用户检测算法相比均有一定的改善。     

粒子群优化算法训练神经网络辨识混沌系统

提出利用粒子群优化算法训练神经网络的算法,进行混沌系统辨识,并与神经网络、遗传神经网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用粒子群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,在不明显增加执行时间的基础上,寻求最优解的质量有显著提高,并且原理简单,容易实现,可有效用于混沌系统的辨识。     

基于遗传神经网络的地震预测研究

分析遗传算法(GA)及BP神经网络的结构特性,提出利用具有全局搜索能力的遗传算法来弥补BP网络的不足,克服BP(Error Back Propagation)算法收敛速度慢,易陷入局部极小点的缺点,优化神经网络的连接权值和阈值.针对地震预测中,震级预测的困难性等问题,将具有全局搜索能力的遗传算法和具有深度搜索能力的BP算法相结合实现地震震级预测建模.通过实验比较得到了较好的预测结果,该模型是可行、有效的.     

基于注意力模型的混合学习算法

为了解决传统BP(back-propagation)算法收敛速度慢,训练得到的网络性能较差的问题,在借鉴生理学中"选择性注意力模型"的基础上,将遗传算法与误差放大的BP学习算法进行了有机的融合,提出了基于注意力模型的快速混合学习算法.该算法的核心在于将单独的BP训练过程划分为许多小的切片,并对每个切片进行误差放大的训练和竞争淘汰机制的选择.通过发现收敛速率较快的个体和过滤陷入局部极值的个体,来保证网络训练的成功率和实现快速向全局最优区域逼近的目的.仿真结果表明,该算法有效地解决了传统BP算法中由于初始权值的随机性造成的训练失败问题,并能有效解决饱和区域引起的后期训练缓慢问题,在不增加网络隐层节点数的情况下,显著地提高了网络的收敛精度和泛化能力.这将使神经网络在众多实际的分类问题上具有更广泛的应用前景.     

An optimizing BP neural network algorithm based on genetic algorithm

A back-propagation (BP) neural network has good self-learning, self-adapting and generalization ability, but it may easily get stuck in a local minimum, and has a poor rate of convergence. Therefore, a method to optimize a BP algorithm based on a genetic algorithm (GA) is proposed to speed the training of BP, and to overcome BP’s disadvantage of being easily stuck in a local minimum. The UCI data set is used here for experimental analysis and the experimental result shows that, compared with the BP algorithm and a method that only uses GA to learn the connection weights, our method that combines GA and BP to train the neural network works better; is less easily stuck in a local minimum; the trained network has a better generalization ability; and it has a good stabilization performance.     

案例系统特征权值优化算法的仿真研究

研究案例系统特征权值优化问题,传统特征权值确定方法过分依赖主观判断和经验,而单一遗传算法或禁忌算法存在各自的不足,因此案例分类精度低。为了提高案例分类精度,提出一种遗传算法和禁忌算法相融合的案例系统特征权值优化方法。利用遗传算法全局搜索能力、并行性和禁忌算法局部搜索和记忆能力,有效地解决了案例系统特征权值优化问题。仿真结果表明,混合方法利用了遗传算法和禁忌算法的优点,很好地优化了案例系统特征权值,从而加快案例系统检索速度,提高了案例分类精度。     

Improved shuffled frog leaping algorithm-based BP neural network and its application in bearing early fault diagnosis

This paper reports on a new back propagation (BP) neural network based on an improved shuffled frog leaping algorithm (ISFLA) and its application in bearing fault diagnosis. The ISFLA is developed on the basis of a chaotic operator and the convergence factor of particle swarm optimization to overcome the shortcomings of conventional shuffled frog leaping algorithm (SFLA). Testing results show that the proposed algorithm can effectively improve the solution accuracy and convergence properties and exhibits an excellent ability of global optimization in high-dimensional space. The presented ISFLA is then employed to optimize the weights and threshold values of BP neural network. An ISFLA-BP network model is established for the early fault diagnosis of rolling bearings. The proposed ISFLA-BP scheme has been compared with BP and SFLA-BP networks through experimental studies. Results indicate that the developed new model demonstrates better generalization capability and stronger robustness. It is able to effectively improve the efficiency of network training and the accuracy of early fault pattern recognition in bearing fault diagnosis tasks.