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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究 被引量：6
1
作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声
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基于BP神经网络的微量药品动态称重系统非线性补偿 被引量：45
2
作者 庄育锋 胡晓瑾 翟宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1914-1920,共7页
针对微量药品动态称重系统中电阻应变式称重传感器的输出电压与药品单元质量之间的非线性关系问题,提出了基于BP神经网络的非线性补偿方案。基于L-M算法建立了BP神经网络模型,实现了电阻应变式称重传感器的输入与输出非线性补偿校正,并... 针对微量药品动态称重系统中电阻应变式称重传感器的输出电压与药品单元质量之间的非线性关系问题,提出了基于BP神经网络的非线性补偿方案。基于L-M算法建立了BP神经网络模型,实现了电阻应变式称重传感器的输入与输出非线性补偿校正,并与bfgs拟牛顿算法、Scaled共轭梯度算法所建立的BP神经网络模型对比,重点比较了模型预测输出、误差性能分析、回归分析。仿真实验结果表明:基于L-M算法建立的BP神经网络模型,在收敛速度、误差性能方面具有更高效的表现,有利于微量药品动态称重系统中称重传感器的非线性特性的有效校正。 展开更多
关键词 微量 药品称重 动态 bp神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 拟牛顿算法 Scaled共轭梯度算法 误差性能分析
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几种快速BP算法的比较研究 被引量：40
3
作者 吕俊 张兴华 《现代电子技术》 2003年第24期96-99,共4页
对几种快速 BP算法的特点及性能作了归纳和对比 ,并对一个非线性函数逼近实例进行了仿真研究。结果表明对于中等规模的前向神经网络来说 ,L evenberg_ Marquardt算法收敛速度最快 ,而且学习性能最好。
关键词 神经网络 权值学习 快速bp算法 Levenberg-Marqardt算法
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基于改进PSO-BP神经网络的教学质量评价模型 被引量：8
4
作者 郭欣 殷子龙 +1 位作者 陈瑛 吴玉佳 《现代电子技术》 2023年第12期146-152,共7页
教学质量评价是教学研究中的重点之一,但已有的数学评价模型不适合解决非线性问题,神经网络模型收敛速度慢、准确率不高。针对以上问题,文中提出一种基于改进PSO(Particle Swarm Optimization)-BP(Back Propagation)神经网络的教学质量... 教学质量评价是教学研究中的重点之一,但已有的数学评价模型不适合解决非线性问题,神经网络模型收敛速度慢、准确率不高。针对以上问题,文中提出一种基于改进PSO(Particle Swarm Optimization)-BP(Back Propagation)神经网络的教学质量评价模型。通过引入动量和自适应学习率优化BP神经网络,采用惯性权重线性递减、学习因子异步变化,并引入速度收缩因子和自适应变异策略来优化PSO算法;再使用PSO粒子群优化算法计算BP神经网络的初始连接权重和阈值,从而提升模型的全局寻优能力和收敛速度、精度。为验证模型效果,使用评价体系指标层的10个指标数据作为模型的输入,评价结果作为输出,进行模型对比实验。实验结果表明,所提模型的准确率达到96.33%,比一般BP神经网络模型提高4.68%,比自适应BP神经网络模型提高4.07%,比PSO-BP神经网络模型提高1.2%,且收敛曲线平稳,整体性能优于其他模型,说明运用该模型能够有效地对教学质量进行评价。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 bp神经网络 教学质量评价 自适应变异策略 连接权重 性能对比
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BP神经网络学习算法的研究 被引量：17
5
作者 刘彩红 《西安工业大学学报》 CAS 2012年第9期723-727,共5页
文中针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的BP算法.该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,所以对未被激发... 文中针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的BP算法.该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,所以对未被激发的神经元权值阈值进行调整.利用距离来度量训练样本与神经元权值之间的关系,可以找到未被激发的神经元.文中提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,通过实验表明该算法有助于加快网络的学习速度. 展开更多
关键词 bp神经网络 学习算法 距离 权值阈值调整
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用VC实现几种BP算法性能的比较与分析 被引量：2
6
作者 陈春雁 《电脑开发与应用》 2005年第7期45-46,49,共3页
为了求得在VC环境下几种改进BP算法中整体性能最优的一种BP算法,介绍了三种改进BP算法,并在一个用VC开发的仿真平台上对传统BP算法和三种改进算法的稳定性、收敛速度等性能进行了对比和分析。结果表明,基于权值变化量的迭代算法收敛速... 为了求得在VC环境下几种改进BP算法中整体性能最优的一种BP算法,介绍了三种改进BP算法,并在一个用VC开发的仿真平台上对传统BP算法和三种改进算法的稳定性、收敛速度等性能进行了对比和分析。结果表明,基于权值变化量的迭代算法收敛速度最快,综合性能较优。仿真结果对实际工程应用中选择合适的BP训练法,有一定的指导意义。 展开更多
关键词 神经网络 权值调整 快速bp算法 性能
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神经网络的两种结构优化算法研究 被引量：11
7
作者 杨慧中 王伟娜 丁锋 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2006年第6期700-704,710,共6页
提出了一种基于权值拟熵的“剪枝算法”与权值敏感度相结合的新方法,在“剪枝算法”中将权值拟熵作为惩罚项加入目标函数中,使多层前向神经网络在学习过程中自动约束权值分布,并以权值敏感度作为简化标准,避免了单纯依赖权值大小剪枝的... 提出了一种基于权值拟熵的“剪枝算法”与权值敏感度相结合的新方法,在“剪枝算法”中将权值拟熵作为惩罚项加入目标函数中,使多层前向神经网络在学习过程中自动约束权值分布,并以权值敏感度作为简化标准,避免了单纯依赖权值大小剪枝的随机性.同时,又针对剪枝算法在优化多输入多输出网络过程中计算量大、效率不高的问题,提出了一种在级联—相关(cascade-correlation,CC)算法的基础上从适当的网络结构开始对网络进行构建的快速“构造算法”.仿真结果表明这种快速构造算法在收敛速度、运行效率乃至泛化性能上都更胜一筹.* 展开更多
关键词 神经网络结构优化 剪枝算法 权值拟熵 权值敏感度 快速构造算法 泛化性能
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一种可调参数前馈神经网络的快速学习算法 被引量：2
8
作者 彭小奇 王文 +1 位作者 宋彦坡 张建智 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期187-189,共3页
针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法。该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值... 针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法。该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索。实验表明,该算法不仅能明显提高网络的学习速度,而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败。 展开更多
关键词 可调参数 神经网络 模拟退火法 权值平衡 快速学习算法
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可调参数前馈神经网络及其启发式模拟退火法
9
作者 唐英 王文 +2 位作者 彭小奇 宋彦坡 张建智 《计算机测量与控制》 CSCD 2006年第4期539-540,544,共3页
针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷，在权值平衡算法的基础上，提出一种激励函数参数可调的前馈神经网络，并给出了相应的权值和参数快速学习算法；该算法运用文章提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值... 针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷，在权值平衡算法的基础上，提出一种激励函数参数可调的前馈神经网络，并给出了相应的权值和参数快速学习算法；该算法运用文章提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索；实验表明，该算法不仅能明显提高网络的学习速度。而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败。 展开更多
关键词 可调参数 神经网络 模拟退火法 权值平衡 快速学习算法
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