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ANN Model and Learning Algorithm in Fault Diagnosis for FMS
1
作者 史天运 王信义 +1 位作者 张之敬 朱小燕 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1997年第4期45-53,共9页
The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network st... The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network structure optimization were presented for training this model ANN(artificial neural network)fault diagnosis model for the robot in FMS was made by the new algorithm The result is superior to the rtaditional algorithm 展开更多
关键词 fault diagnosis for FMS artificial neural network(ANN) improved bp algorithm optimization genetic algorithm learning speed
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基于AHGA+BP的神经网络混合学习策略 被引量:3
2
作者 吕俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第24期62-64,共3页
在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的... 在自适应递阶遗传算法(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明了混合学习策略在较大程度上改进了神经网络的学习性能和泛化能力。 展开更多
关键词 人工神经网络 学习策略 自适应递阶遗传算法 bp算法
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集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究 被引量:3
3
作者 汪璇 谢德体 +1 位作者 吕家恪 武伟 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期168-171,共4页
针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实... 针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性. 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 模拟退火算法(SA) 混合学习策略 bp神经网络
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基于BP算法的成绩预测模型 被引量:10
4
作者 邹丽娜 丁茜 《沈阳师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第2期226-229,共4页
BP网络是一种典型的多层前向网络,由输入层、隐含层和输出层组成,通过学习样本训练模型后即可用于数据的预测,适用于实现网络教学系统的成绩预测功能。训练样本作为BP网络的学习数据集,对于BP网络模型的训练具有重要的作用。模型选取网... BP网络是一种典型的多层前向网络,由输入层、隐含层和输出层组成,通过学习样本训练模型后即可用于数据的预测,适用于实现网络教学系统的成绩预测功能。训练样本作为BP网络的学习数据集,对于BP网络模型的训练具有重要的作用。模型选取网络教学系统中能够影响学习成绩的相关因素作为输入数据,包括学生在线学习时间、学生学习能力、作业成绩和测试成绩,利用已有学生成绩作为训练BP网络的期望输出。将这些数据进行归一化处理即可用于训练BP网络模型。训练过程中,全局误差基本呈下降趋势,收敛效果较好。经过训练后的模型可预测出学生的成绩,并转化为相应的等级,对学生下一步学习进行指导,提出适合的教学策略。通过测试表明该模型可以用于教学系统中的学习成绩预测,获得了预期效果。 展开更多
关键词 bp算法 人工神经网络 网络教学系统 训练样本
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基于BP神经网络的智能控制器设计及其应用 被引量:4
5
作者 张铮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期204-206,共3页
神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系,因此具有强大的控制能力。论文以工业洗衣机为控制对象,建立了BP神经网络智能控制模型,提出了BP网络的一种离线式学习方法,并在微机中实现。通过实际应用检验,其通用性强、容... 神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系,因此具有强大的控制能力。论文以工业洗衣机为控制对象,建立了BP神经网络智能控制模型,提出了BP网络的一种离线式学习方法,并在微机中实现。通过实际应用检验,其通用性强、容错性好。 展开更多
关键词 人工神经网络 bp算法 离线学习 工业洗衣机
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多策略SMA-BP神经网络的空气质量指数预测 被引量:5
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作者 文昌俊 陈洋洋 +1 位作者 何永豪 陈凡 《电子测量技术》 北大核心 2023年第22期78-86,共9页
针对BP神经网络预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进黏菌算法(ISMA)优化BP神经网络的预测模型,引入Tent混沌映射克服初始种群分布不均的缺点,针对黏菌算法位置更新的随机性和后期容易陷入局部最优等问题引入领导者策略和莱维... 针对BP神经网络预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进黏菌算法(ISMA)优化BP神经网络的预测模型,引入Tent混沌映射克服初始种群分布不均的缺点,针对黏菌算法位置更新的随机性和后期容易陷入局部最优等问题引入领导者策略和莱维飞行策略,利用自适应反向学习策略扩大搜索空间并用23组基准函数加以测试。随后利用ISMA算法优化BP网络模型的初始权值和阈值,构建ISMA-BP空气质量指数预测模型,最后将收集到的779组空气质量指数数据代入预测模型中进行测试分析,实验结果表明,与BP神经网络模型、GWO-BP、SMA-BP模型相比,ISMA-BP模型对AQI的预测具有更高的精度,其预测的均方误差为3.8402,平均绝对误差分别为1.5078。 展开更多
关键词 黏菌算法 Tent混沌映射 反向学习策略 bp神经网络 灰色关联 度空气质量预测
原文传递
BP 神经网络训练的函数变步长搜索调整法 被引量:7
7
作者 潘昊 钟珞 陈杰 《湖北工学院学报》 1997年第2期1-4,共4页
通过深入分析BP神经网络的步长调整,采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度,提出一种新的改进的BP算法。
关键词 神经网络 bp算法 网络训练 函数变步长搜索
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用BP算法建立ANN模型时学习率的选取 被引量:2
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作者 张忠典 李学军 +1 位作者 杜涛 赵广辉 《焊接》 2004年第12期14-16,共3页
对于用BP算法学习的神经元网络 ,不同层中神经元进入饱和状态后对网络学习过程的危害程度是不同的。以 3 -3 -1结构的网络及其用BP算法修正连接权值的过程 ,对比分析了输出层和隐含层神经元进入饱和后对网络学习过程的影响。
关键词 学习率 bp算法 连接权 神经元网络 输出层 权值 过程 网络学习 ANN模型 同学
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动态环拓扑多机系统上DBP学习算法并行计算模型的构造与实现
9
作者 管惠维 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第2期111-118,共8页
人工神经网络模型的软件模拟,其并行算法的设计、实现及性能评价对于神经网络计算机和各种专用神经网络VLSI芯片的研制具有十分重要的意义.本文首先构造了一个分布式存储器、信息传递方式的多机系统作为软件模拟人工神经网络的平... 人工神经网络模型的软件模拟,其并行算法的设计、实现及性能评价对于神经网络计算机和各种专用神经网络VLSI芯片的研制具有十分重要的意义.本文首先构造了一个分布式存储器、信息传递方式的多机系统作为软件模拟人工神经网络的平台,并用一个环拓扑结构的多Transputer网络予以实现.接着提出并实现了一个适用于动态环拓扑形式的DBP并行计算模型,它主要包括神经元的划分和映射策略;DBP中活性值、误差反向传播及权值修改的多机并行算法.然后讨论该DBP算法的时间复杂度和加速比. 展开更多
关键词 神经网络 学习算法 并行算法 环拓扑 多机系统
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一种改进的BP算法
10
作者 周红晓 《金华职业技术学院学报》 2002年第4期35-37,14,共4页
】BP算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。本文提出了一种改进的BP算法,该算法基于黄金分割法自适应调整网络学习速率。仿真结果表明:该算法比传统的BP算法具有更快的学习速度和更高的学习精度。
关键词 bp算法 神经网络算法 黄金分割法 学习速率 ANN
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基于IAFSA-BP并行集成学习算法的大学生就业预测模型 被引量:1
11
作者 蒋正婷 袁章帅 闫瑞林 《价值工程》 2019年第19期232-234,共3页
随着我国高校毕业人数逐年增加,大学生“就业难”问题越发突出,其已然成为了社会广泛关注的热点之一。准确预测大学生的就业前景,提高当代大学生的就业率及就业质量引起了党中央和国家的高度重视。因此,本文通过将改进的人工鱼群算法优... 随着我国高校毕业人数逐年增加,大学生“就业难”问题越发突出,其已然成为了社会广泛关注的热点之一。准确预测大学生的就业前景,提高当代大学生的就业率及就业质量引起了党中央和国家的高度重视。因此,本文通过将改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的权值和阈值,提出了基于IAFSA-BP神经网络并行集成学习算法的大学生就业预测模型,并将整理的数据集在matlab中进行仿真实验时达到了极佳的预测效果,以期该模型能为推动大学生高质量就业提供参考意见。 展开更多
关键词 bp神经网络 人工鱼群算法 并行集成学习 大学生就业预测模型
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基于遗传算法的人工神经网络 被引量:69
12
作者 李伟超 宋大猛 陈斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第2期316-318,共3页
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。
关键词 bp算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值
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前向多层神经网络的步长搜索调整研究 被引量:8
13
作者 潘昊 田捷 钟珞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期17-18,共2页
该文在深入分析BP神经网络的步长调整算法的基础上,提出了函数变步长搜索法。实践证明,这种算法既能保证在网络训练中,随着迭代次数的增加,误差改变速度减慢的态势,又能在每次迭代中,求出近似最优步长,从而有效提高网络的学习速度,收敛... 该文在深入分析BP神经网络的步长调整算法的基础上,提出了函数变步长搜索法。实践证明,这种算法既能保证在网络训练中,随着迭代次数的增加,误差改变速度减慢的态势,又能在每次迭代中,求出近似最优步长,从而有效提高网络的学习速度,收敛到全局最小点的概率也更大。 展开更多
关键词 人工神经网络 bp算法 步长搜索
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神经网络学习算法存在的问题及对策 被引量:21
14
作者 姜万录 刘庆平 刘涛 《机床与液压》 北大核心 2003年第5期29-32,共4页
BP算法是前馈神经网络训练中应用最多的算法 ,但其具有收敛慢和陷入局部极值的严重缺点。为了克服其缺点 ,近年来人们做了大量的工作。本文从改进的BP算法、智能优化算法、混合学习策略等方面评述了目前应用于前馈神经网络优化的算法 ,... BP算法是前馈神经网络训练中应用最多的算法 ,但其具有收敛慢和陷入局部极值的严重缺点。为了克服其缺点 ,近年来人们做了大量的工作。本文从改进的BP算法、智能优化算法、混合学习策略等方面评述了目前应用于前馈神经网络优化的算法 ,对各种算法的优缺点进行了分析 ,并给出克服现有算法缺陷的对策。 展开更多
关键词 前馈神经网络 bp算法 智能优化算法 混合学习策略
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遗传算法在人工神经网络中的应用 被引量:4
15
作者 李伟超 李志刚 杨旭海 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2008年第S2期170-173,共4页
为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算... 为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算时间,是一种比较有效的方法。 展开更多
关键词 bp算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值
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基于前视声纳信息的AUV局部路径规划研究 被引量:3
16
作者 刘和祥 边信黔 +1 位作者 李娟 王宏健 《微计算机信息》 北大核心 2007年第23期243-245,共3页
针对水下环境的不确定性,建立了前视声纳的视域模型。主要采用强化学习的方法对自治水下机器人(AUV)进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络法、人工势场法对AUV进行局部路径规划。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功与失败经... 针对水下环境的不确定性,建立了前视声纳的视域模型。主要采用强化学习的方法对自治水下机器人(AUV)进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络法、人工势场法对AUV进行局部路径规划。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功与失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力。并设计了AUV局部路径规划器,实现AUV在不确定环境下的避障任务。半实物仿真证明了算法的可行性与可靠性。 展开更多
关键词 AUV 前视声纳 Q-learning bp神经网络 人工势场 局部路径规划
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改善遗传神经网络收敛性的研究 被引量:1
17
作者 李享梅 赵天昀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第12期2789-2791,共3页
针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(HybridIntelligencelearningalg... 针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(HybridIntelligencelearningalgorithm),简称HI算法,并将其应用到优化多层前馈型神经网络连接权问题。对该算法进行了设计和实现,从理论和实际两方面证明混合智能学习法神经网络与BP神经网络和基于遗传算法的神经网络相比有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。 展开更多
关键词 遗传算法 遗传神经网络 人工神经网络 bp神经网络 梯度下降法 混合智能学习法
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L-M算法在高层结构体系选型中的应用 被引量:5
18
作者 郑浩 王全凤 《四川建筑科学研究》 2003年第3期22-24,共3页
采用L-M算法人工神经网络进行高层建筑结构体系选择的研究。与传统的BP算法和改进的带动量自适应学习率BP算法比较表明,L-M算法可以解决高层建筑结构体系选择的问题,算法快,精度高,是运用人工神经网络解决高层建筑结构体系选择的较好网络。
关键词 高层结构 L—M算法 人工神经网络 bp算法
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基于改进径向基神经网络的船舶设备故障诊断方法 被引量:4
19
作者 韩珂 谢强 丁秋林 《计算机与现代化》 2017年第6期8-14,19,共8页
针对目前船舶设备故障诊断方法存在适用性不广、准确度不高等问题,引入径向基神经网络船舶设备故障诊断方法。提出一种基于反向学习和自适应搜索策略结合的改进人工蜂群算法,通过反向学习策略进行蜜源初始化,提高初始解的质量,并在迭代... 针对目前船舶设备故障诊断方法存在适用性不广、准确度不高等问题,引入径向基神经网络船舶设备故障诊断方法。提出一种基于反向学习和自适应搜索策略结合的改进人工蜂群算法,通过反向学习策略进行蜜源初始化,提高初始解的质量,并在迭代过程中自适应调整搜索步长,提升原算法的收敛性能和局部寻优能力。将该算法与径向基神经网络的参数寻优相结合,构造性能良好的故障诊断分类器。实验结果表明,该方法有效提高了故障诊断的准确性和适用性,满足船舶设备故障诊断的实时性能要求。 展开更多
关键词 船舶设备故障诊断 径向基神经网络 人工蜂群算法 反向学习策略 自适应策略
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一种基于学习型人工免疫算法的股价预测模型 被引量:2
20
作者 蒋继平 季芳 《计算机与现代化》 2017年第11期122-126,共5页
针对传统的人工免疫算法中的克隆变异无差异化和BP神经网络容易陷入局部极小的缺点,提出一种结合学习型人工免疫算法与BP算法的新股价预测模型,利用该模型对股票进行股价预测和投资策略分析。该模型克服了人工免疫算法中抗体克隆和抗体... 针对传统的人工免疫算法中的克隆变异无差异化和BP神经网络容易陷入局部极小的缺点,提出一种结合学习型人工免疫算法与BP算法的新股价预测模型,利用该模型对股票进行股价预测和投资策略分析。该模型克服了人工免疫算法中抗体克隆和抗体变异无差异化的缺陷,并在模型中加入抗体学习功能,提高抗体优化的收敛速度和精度。仿真结果表明,学习型人工免疫算法的股价预测(Stock Price Prediction—Learning Artificial Immune System,SPP-LAIS)模型在投资策略上成功率要优于BP股价预测模型。 展开更多
关键词 神经网络 学习型人工免疫算法 投资策略 股价预测模型
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