基于MATLAB的BP神经网络改进算法研究

BP算法是MLP网络的标准训练算法,虽然BP网络得到了广泛应用,但其自身也存在一些缺陷和不足,通过对BP神经网络的众多改进算法进行分析比较,在实际应用中,对同一个样本,在MATLAB中用不同的BP改进算法进行训练可以得出LMBP算法的收敛速度快,训练次数少,训练效果好。但对于复杂的问题,这种方法需要很大的内存,在MATLAB工具箱中解决了这个问题。因此,对于中等规模的网络,采用LMBP算法是最合适的。     

一种GA-BP算法的研究及性能分析

遗传算法具有搜索全局最优解的能力,并且有很强的鲁棒性,而BP算法具有很好的泛化能力和非线性映射能力,基于两种算法的特点,设计了一种GA-BP算法,该算法将遗传算法应用到神经网络中权值和阈值的优化中,将最优解的分布范围缩小,然后通过BP算法进行再次优化和精确求解,以防止神经网络陷入局部极小点,从而达到加速收敛、减少训练次数的目的;并且通过对比实验给出该算法的可行性和有效性分析,进一步验证了该算法在收敛速度和误差精度上的优越性。     

BP算法学习率自适应性研究

BP算法通过迭代地处理一组训练样本,将每个样本的实际输出与期望输出比较,不断调整神经网络的权值和阈值,使网络的均方差最小。BP算法的有效性在某种程度上依赖于学习率的选择,由于标准BP算法中学习率固定不变,因此其收敛速度慢,易陷入局部极小值。针对此问题,通过分析BP神经网络的误差曲面可知,在误差曲面平坦区域需要有较大的学...     

高层建筑结构设计BP算法的精度优化

针对传统的BP神经网络算法在对高层建筑进行结构设计时还存在精度不高、误差较大等问题,本文提出了一种基于自适应和误差修正BP神经网络算法的高层建筑结构设计模型,该模型在BP神经网络算法的基础上,首先采用自适应调整策略对其网络模型进行优化,然后采用增加动量项、误差累积处理和陡度因子优化等误差修正策略提高原算法的训练精度。仿真试验结果表明,本文提出的基于自适应和误差修正BP神经网络算法的高层建筑结构设计模型相比较传统的BP神经网络算法精度要高,具有较好的鲁棒性。     

动量梯度下降法训练BP网络

BP网络的训练就是通过应用误差反传原理不断调整网络权值使网络模型输出值与已知的训练样本输出值之间的误差平方和达到最小或小于某一期望值。应用最广的是增加了动量项的改进BP算法。本文采用的是动量梯度下降法训练BP网络。     

BP神经网络的量子学习及应用

在神经网络的训练过程当中,引入量子遗传算法,结合BP梯度下降反传训练方法构造神经网络的量子优化算法.利用量子运算的高效并行性,对神经网络实行量子编码,用量子门旋转来代替网络进化时交叉、变异等更新操作,使得网络训练收敛精度高、收敛速度快、同时避免陷入局部最优的缺点.最后提出了一种基于量子神经网络的预测方法,仿真结果表明,基于量子遗传算法的神经网络,训练次数,误差精度以及预测能力都明显优于BP神经网络.     

论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法

针对标准BP算法存在的缺陷，本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法，阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点，并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较，建议在多数BP神经网络训练时，先尝试使用Levenberg-Mqrquardt算法，其次是BFGS算法或共轭梯度法以及RPROP算法。     

基于蚁群算法的ACO-BP神经网络性能研究

BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。将蚁群算法与BP神经网络相结合,在一定程度上克服了训练网络时间长、精度不高的问题,并与GA-BP神经网络对比分析,展示了ACO-BP神经网络的性能优势。     

基于PCA-LDA与蚁群优化BP神经网络的人脸识别算法

针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

基于改进的神经网络异常声音自动识别系统研究

针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和闽值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明：在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。     

基于BP神经网络的热电偶数学建模方法研究

在利用热电偶进行温度测量时,冷端误差和非线性误差会对热电偶的测温精度产生较大影响。为了降低此两项误差对热电偶测温精度的影响,提出利用BP神经网络和两端测量电压法建立热电偶的数学模型,并利用梯度下降动量算法对网络各节点参数进行优化调整,通过LabVIEW和MATLAB编程实现了该算法。通过实验获取了足够的输入输出样本,即热电偶的冷端电压、输出电压与其对应的温度,对此BP网络模型进行训练和测试,最后通过测试验证了此模型的有效性。     

基于BP神经网络的印刷体数字识别研究

BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。     

基于LM算法的BP神经网络股价预测

介绍了一种BP神经网络的改进Levenberg-Marquardt(LM)算法原理,用这种方法对上证指数收盘价进行了训练和仿真,并将此改进算法与标准BP算法及其他三种改进算法进行了比较。结果表明,该算法稳定、快捷、预测准确,适合应用于对实时性要求比较高的股票市场。     

基于BP算法的多层感知器设计

多层感知器应用的BP算法是有导计算法的一类,根据最小均方差的误差原则进行计算。BP算法是多层感知器建立的基础算法,可以进行函数的逼近和相关的仿真运算。但BP算法也具有其自身的局限性,如收敛速度低和易陷入局部极小等。本文将介绍标准BP算法和它的改进,借此对多层次感知器的设计进行分析和建议。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强，性能稳定等特点得到了广泛应用和研究，主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络，其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点，基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项，该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

BP神经网络在股价预测中的应用

对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。     

基于BP神经网络的应用及实现

针对医学中癌细胞与正常细胞的正确分类率不高的问题,提出BP神经网络对其进行分类。本文介绍了BP神经网络的基本算法及几种改进算法。为了提高癌细胞的检测正确率,本文分别采用四种改进算法训练BP神经网络并进行测试。通过分析其训练效果的关键数据及测试结果,可以得到较高的癌细胞分类准确率。实验表明,采取合适的算法对BP网络进行训练,可以达到较好的分类效果。     

BP算法建模在共享单车出行博弈中的运用

共享单车,一个热门的话题,那么它的出现会引起什么思考呢?本文通过数学模型、市场调研和BP算法建模探索了共享单车的市场饱和度、出行效率、出行博弈等问题。得出共享单车已经饱和、出行效率得到提升的结论,并建立了一个BP博弈预测模型。     

核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型

为了提高垃圾标签检测精度,提出一种核K均值聚类和改进神经网络相融合的垃圾标签检测模型。首先核K均值聚类算法提抽取垃圾标签的特征向量,然后将特征向量集输入到BP神经网络进行训练,并采用混沌粒子群算法对BP神经网络的参数进行优化,最后建立垃圾标签检测模型,并通过仿真实验对模型性能测试。结果表明,该垃圾标签检测算法模型不仅提高了垃圾标签识别率,训练时间大幅度减少,垃圾标签检测效率得到提高,可以较好满足垃圾标签实时、在线检测要求。     

基于MATLAB的BP神经网络的设计与训练

本文介绍了BP神经网络以及运用matlab工具箱构造BP神经网络,并对该神经网络进行训练的方法及过程.并以函数逼近为例,通过改变被逼近函数的参数、BP网络隐层神经元的数目、BP网络的学习算法,比较训练效果的差别,进而得出结论.