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基于改进BP神经网络的钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度预测模型研究
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作者 孙治国 刘云华 +2 位作者 刘瑜丽 张春辉 Uzdin A M 《防灾科技学院学报》 2025年第4期72-81,共10页
为提高钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度的预测精度,收集整理了133组钢筋混凝土桥墩抗震试验数据,构建了包含桥墩高度、截面尺寸、混凝土抗压强度、纵筋直径、纵筋屈服强度、纵筋配筋率、箍筋屈服强度、体积配箍率和轴压比等10个影响因素... 为提高钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度的预测精度,收集整理了133组钢筋混凝土桥墩抗震试验数据,构建了包含桥墩高度、截面尺寸、混凝土抗压强度、纵筋直径、纵筋屈服强度、纵筋配筋率、箍筋屈服强度、体积配箍率和轴压比等10个影响因素的数据集。在传统BP神经网络基础上,引入动量算法与RMSprop自适应学习率算法,建立了改进的BP神经网络预测模型,用以预测钢筋混凝土墩柱的等效塑性铰长度。为验证模型预测精度与样本量合理性,开展5次随机划分实验,结果显示各性能指标变异系数均小于15%, 133组样本量足以支撑稳定预测。将改进的BP神经网络预测模型与传统BP神经网络、动量BP神经网络及6种经验公式模型进行了对比分析,结果表明:改进BP神经网络模型在预测精度与稳定性方面均显著优于其他模型,能够更为准确地预测钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度。 展开更多
关键词 桥梁抗震 等效塑性铰长度 bp模型预测 动量 RMSprop算法
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基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为评价方法 被引量:25
2
作者 程卫民 周刚 +2 位作者 王刚 吴立荣 亓玉栋 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期101-105,共5页
根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数... 根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数学工具确定了与矿工安全行为状况紧密相关的63条测量指标作为评价因素集合,建立了基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为状况的综合评价模型。通过实践应用表明,该方法能对矿工安全行为状态进行较为准确的评价,能满足生产现场矿工不安全行为预测的要求。 展开更多
关键词 灰色-模糊-改进动量bp算法 安全行为 评价 心理测量
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基于动量因子技术的BP神经网络改进算法及应用 被引量:18
3
作者 李季 严东超 赵虎城 《电气应用》 北大核心 2005年第6期42-44,86,共4页
介绍了基于动量因子技术的改进BP网络训练算法,并将其应用于飞机电气设备故障诊断。以飞机交流异步电动机为例,建立了故障诊断模型,仿真结果表明该算法的应用具有可行性,有较强的推广前景。
关键词 动量因子 bp神经网络 改进算法 应用 技术 交流异步电动机 网络训练算法 设备故障诊断 故障诊断模型 仿真结果 推广前景 飞机
原文传递
BP神经网络改进算法在电气故障诊断系统中的应用 被引量:21
4
作者 李季 严东超 《电力科学与工程》 2005年第1期69-72,共4页
文章将人工神经网络技术、基于动量因子技术的改进BP网络训练算法应用于飞机电气设备故障诊断。以飞机交流异步电动机为例,建立了故障诊断模型。仿真结果表明该算法的应用是可行的,具有较强的推广前景。
关键词 电气设备 故障诊断 神经网络 动量bp算法 专家系统
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应用动量BP算法对地下水水位进行动态预测 被引量:7
5
作者 过仲阳 陈中原 +2 位作者 宋保平 张先林 方正 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2000年第3期79-84,共6页
作者在收集已有观测井地下水位资料的基础上 ,利用人工神经网络技术中的动量BP算法对上海地区第Ⅲ承压含水层的地下水水位进行了动态预测 ,结果表明 ,该法具有较高的预测精度。
关键词 地下水水位 人工神经网络 bp算法 动态预测
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动态流量软测量中BP算法平坦区问题 被引量:3
6
作者 唐勇 马卉宇 王益群 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期89-92,共4页
传统的流量测量是采用物理流量计进行测量,物理流量计具有价格昂贵,不易维修的缺点。采用神经网络技术对流量进行动态测量不仅可以降低价格,更有易于维修的优点,在液压技术中有十分重要的意义。目前使用比较广泛的神经网络BP算法存在易... 传统的流量测量是采用物理流量计进行测量,物理流量计具有价格昂贵,不易维修的缺点。采用神经网络技术对流量进行动态测量不仅可以降低价格,更有易于维修的优点,在液压技术中有十分重要的意义。目前使用比较广泛的神经网络BP算法存在易陷入局部极小点、收敛速度慢的难题,而收敛速度慢有一部分原因是由于存在平坦区而产生的。针对BP算法收敛速度慢以及陷入平坦区难以逃离的难题,提出了附加奇数的动量BP算法。算法首先用公式求出权值修正的初始值,而后使用增加幂指数的梯度下降函数将权值修正函数值根据误差反馈值作动态改正,使之在遇到平坦区时增大梯度下降步伐,及时跳出平坦区。同时,通过降低计算量来提高计算速度、节省计算时间,加快收敛速度。通过理论证明了算法的正确性。试验结果表明,附加奇数的动量BP算法在保证网络较高的收敛率、达到训练精度的情况下,比传统的动量BP算法节省了9.65%的时间,训练步数也减少了31.13%,更加适合动态流量软测量中网络训练的实时性要求。 展开更多
关键词 流量测量 神经网络 动量bp算法 收敛
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改进动量BP算法计算围岩风流不稳定传热系数 被引量:3
7
作者 程卫民 诸葛福民 +1 位作者 周刚 王刚 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2009年第12期35-37,53,共4页
针对围岩与风流之间不稳定传热系数Aτ的理论值解法的计算过程繁杂、容易出错等缺点,提出了基于改进动量BP算法的不稳定传热系数Aτ的预测计算模型,并以淄博矿业集团唐口煤矿的实测数据为例对网络进行了训练和学习,结果表明,该方法的使... 针对围岩与风流之间不稳定传热系数Aτ的理论值解法的计算过程繁杂、容易出错等缺点,提出了基于改进动量BP算法的不稳定传热系数Aτ的预测计算模型,并以淄博矿业集团唐口煤矿的实测数据为例对网络进行了训练和学习,结果表明,该方法的使用可从多个方面改善网络的总体收敛性,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 动量bp算法 不稳定传热系数 预测计算
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一种BP网的学习速率与动量项自适应算法 被引量:8
8
作者 宫宁生 钱春阳 张媛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1872-1876,共5页
针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率... 针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取. 展开更多
关键词 AB网络 bp算法 动量项 学习速率 梯度下降法
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基于改进BP神经网络车型识别的研究 被引量:8
9
作者 王智文 刘美珍 +1 位作者 黄秋凤 蔡启先 《广西工学院学报》 CAS 2008年第3期23-26,共4页
在分析了BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。利用小波多尺度边缘检测对汽车车型图像进行分割和特征提取,利用矩不变量特征和改进BP神经网络对汽车车型进行自动识别和分类。提高了汽车车型自动... 在分析了BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。利用小波多尺度边缘检测对汽车车型图像进行分割和特征提取,利用矩不变量特征和改进BP神经网络对汽车车型进行自动识别和分类。提高了汽车车型自动识别和分类的速度和正确率。 展开更多
关键词 bp网络 动量项 遗传算法 矩不变量 汽车车型自动识别
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改进BP算法在模糊神经网络中的应用 被引量:14
10
作者 房振勇 游文虎 冯汝鹏 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1321-1324,共4页
引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现... 引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 bp算法 模糊神经网络 动量因子
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一种基于总量风险函数的改进BP算法 被引量:3
11
作者 陈为龙 李晓宁 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1023-1026,共4页
为了能设计出一个优良的神经网络结构使得网络在保持良好性能的同时使规模最小化,作者引入了一种新的目标函数,希望能在模型的可靠性和规模之间找到一个适当的折中.基于此新的目标函数提出一种改进的BP算法,同时在改进的算法中采用自适... 为了能设计出一个优良的神经网络结构使得网络在保持良好性能的同时使规模最小化,作者引入了一种新的目标函数,希望能在模型的可靠性和规模之间找到一个适当的折中.基于此新的目标函数提出一种改进的BP算法,同时在改进的算法中采用自适应调整动量和学习率的方法以加快收敛速度和避免误差陷入局部极小值.将改进BP算法用于手写数字识别实验,结果表明,新算法有很好的实用价值. 展开更多
关键词 神经网络 bp算法 学习率 动量
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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量:15
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作者 王华 程海青 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第6期1297-1300,共4页
为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变... 为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势。仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法。 展开更多
关键词 盲均衡 误差反传算法 神经网络 自适应算法 动量项
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基于改进BP神经网络的车牌字符识别研究 被引量:7
13
作者 王智文 《广西工学院学报》 CAS 2006年第3期86-88,共3页
分析BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。提高了车牌字符识别的正确率。
关键词 bp网络 动量项 遗传算法 车牌字符识别
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基于改进BP神经网络的车牌字符识别 被引量:7
14
作者 王智文 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第9期66-69,共4页
在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高... 在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率. 展开更多
关键词 bp网络 动量项 遗传算法 车牌字符定位 车牌字符分割 车牌字符识别
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一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
15
作者 刘慧敏 王宏强 +2 位作者 黎湘 付耀文 沈荣骏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1726-1730,共5页
针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以... 针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以保证权值的调节功能、使误差减小的特点。仿真结果表明:RGMOBP在学习性能上优于其它已有经典全局算法,是一种简单有效的神经网络特征层融合识别算法。 展开更多
关键词 全局自适应bp算法 特征层融合识别 回弹全局自适应动量bp算法 动量bp算法
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神经网络动量-自适应学习率BP算法与BP算法的性能比较及其应用 被引量:7
16
作者 金仁杰 《微型电脑应用》 2001年第7期30-32,共3页
动量 -自适应学习率 BP算法是对标准 BP算法的改进 ,本文对这两种算法进行了分析 ,并利用计算机程序对其性能进行了比较测试 ,利用 VISU AL C++和 MATL
关键词 神经网络 动量-自适应学习率 bp算法 数学模型
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BP网络学习参数模糊自适应算法的实现 被引量:9
17
作者 冯天瑾 陈哲 顾方方 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 2000年第1期137-141,共5页
前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)... 前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)的实现为例,验证了这种算法的改进、加速了BP网络的学习过程。 展开更多
关键词 前馈神经网络 bp算法 模糊自适应算法
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动量因子对BP算法的影响 被引量:3
18
作者 马玉梅 武玉厚 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2008年第4期35-40,共6页
本文对BP神经网络算法进行了讨论,并通过实例分析了几种改进算法的实用性.结果表明,适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛性,提高预测能力.
关键词 人工神经网络 bp算法 动量因子
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一种采用增加动量项的改进BP算法实现 被引量:3
19
作者 马永强 霍振宇 杨珠 《科技情报开发与经济》 2006年第8期157-158,共2页
介绍了反向传播网络算法(BackPropagationnetworkalgorithm,简称BP算法)的基本思想和存在的问题,阐述了增加动量项改进算法的实现方案,用VC++6.0实现的三层网络结构可改进算法的部分程序,并对这两算法的学习速度进行了测试和比较。
关键词 bp算法 动量项 程序实现 测试比较
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动量化GA-BP算法的全局极小值搜索
20
作者 葛淑杰 史健婷 佟佳颖 《黑龙江科技学院学报》 CAS 2006年第6期374-377,共4页
针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行“粗”搜索。当搜索到... 针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行“粗”搜索。当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,这样避免陷入局部极小,从而得到了全局最优解。煤矿安全等级预测的实验表明:动量化GA-BP算法能快速、精确地收敛,最终得到问题的全局极小值,取得了满意的预测结果。 展开更多
关键词 动量化 GA-bp算法 全局极小值
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