基于BP网络的中文文本分类技术

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法.该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行精简.此外,我们在TanCorp12数据集上测试了特征项数目和训练次数对于分类器的宏平均和微平均性能的影响.     

基于神经网络的大学生自主创业数据挖掘

通过介绍神经网络以及数据挖掘技术,针对目前大学生自主创业中存在的种种困难,利用数据挖掘中的神经网络方法实现对上海地区商户的分析．从而挖掘出比较适合大学生自主创业的选择。     

基于BAS-BP-Bagging模型的光纤陀螺温度补偿

为提高光纤陀螺的输出精度,以天牛须搜索算法(BAS)优化后的BP神经网络模型为基学习器,采用Bagging并行集成学习算法建立了BAS-BP-Bagging温度补偿模型,并对某型号光纤陀螺进行了温度补偿实验。实验结果表明,在-40～+60℃温度变化环境下,该方法补偿后的光纤陀螺温度漂移相较于补偿前减小了近80%,相较于多项式补偿算法减小了55%,相较于BP神经网络补偿算法减小了30%左右。同时该模型在对新鲜样本的补偿过程中表现出了较为优越的泛化性能。     

混合遗传蚁群算法优化BP神经网络预测空气质量

为了进一步提高空气质量指数预测精度,提出一种混合遗传蚁群算法优化BP神经网络的方式对空气质量指数进行预测.首先初始化蚁群算法的信息素分布,对不满足适应度条件的进行遗传算法的交叉、变异操作,进而计算蚁群的状态转移概率和信息素浓度,当适应度值满足条件要求时,将寻优结果作为BP神经网络的最优权值和阈值,来改善单一BP神经网络的不足.最后通过运用西安市的空气质量指数日历史数据进行验证,实验表明,本文所提模型的各个评价指标相对其他对比模型误差更小,在预测精度方面具有更高的说服力,因此能够有效地预测空气质量指数.     

BP神经网络结合变量选择方法在牛奶蛋白质含量检测中的应用北大核心CSCD

牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。     

模拟电路故障诊断的约束聚类集成BP网络算法

针对通用BP网络对于高纬度、大数据量训练收敛困难的问题,在使用动量因子、自适应调整学习速率等方法的基础,引入约束聚类,构造集成神经网络,以提高网络的训练速度及诊断效果;首先,采用约束聚类算法将训练样本集划分为若干个规模相当的子样本集,分别训练生成相应子网络;此外,在诊断过程中除各子网络的输出变量外,还加入了诊断数据相对各子训练样本集的隶属度因子;最后通过一个实际电路板25维采样数据、38类故障的BP网络诊断实例验证了算法的可行性。     

基于BP网络的SO_2排放预测模型研究

多数大型企业具有高能源消耗、高资源消耗的特点,这些企业的发展引发了经济发展和环境保护之间的冲突,本文通过BP网络技术发现了大型企业的能源消耗数据与SO2排放之间的非线性关系,为大型企业节能减排指标实现提供了理论依据。     

高校教学质量评价的BP神经网络模型

高校教学质量的评价是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。文章运用BP神经网络建立了教学质量评价的数学模型,通过matlab神经网络工具箱学习训练网络,并经测试数据验证。结果表明,基于BP神经网络建立的教学质量评价模型,克服了评价中主观因素的影响,得到了较满意的评价结果,具有广泛的应用前景。     

基于神经网络的变流量管路摩阻系数计算

应用改进的BP神经网络算法对过渡区内流量变化下的蒸汽管路摩阻系数进行了预测,解决了因蒸汽流量变化而使得摩阻系数值计算过程复杂繁琐、效率低下的问题。实例表明,该方法得到的仿真值与Colebrook方程计算值符合较好,所产生的误差平均水平能够满足工程计算的精度要求。     

基于混合神经网络的车辆路径模型研究

为有效解决现代物流配送中的车辆路径问题,发挥BP神经网络在解决分类问题和Hopfield神经网络在解决组合优化问题中的优势,依据"分而治之"策略提出了基于混合神经网络的优化模型。通过BP神经网络对一个配送中心范围内的多个配送点进行区域划分,在各子区域内使用Hopfield神经网络求得最优配送路径,从而得到质量较高的解和较快的收敛速度。基于Matlab的仿真实验结果表明,与传统的爬山算法、遗传算法相比,该模型能够获得性能更好的全局最优解。