人工神经网络几种学习算法的对比

神经网络专家系统的设计重点在于模型的构成和学习算法的选择，对神经网络算法的了解是非常重要的。文章讨论分析了感知器、有监督Hebb算法、梯度算法、BP算法等前向网络的学习结构和算法，并对这几种算法作了对比和总结，提出了这几种算法的异同。     

GA优化神经网络思想

概述了神经网络的概念、神经网络的基本元素和BP算法的基本原理,同时在BP算法的基础上用遗传算法来优化BP算法的权值,并且改变了BP算法的传播方向。     

运用BP算法神经网络拟合传感器的输出特性

首先介绍了BP算法神经网络的基本原理，然后将BP算法神经网络应用于拟合传感器的输出特性，并在MATLAB下通过训练和仿真验证了应用BP算法神经网络拟合传感器的输出特性的优越性。     

遗传算法和神经网络在图像识别中的应用

针对BP算法在神经网络学习中的一些缺点,将遗传算法应用于BP神经网络的网络学习中,提出了一种BP-GA算法。最后,应用神经网络对图像进行智能识别,实验结果证明它比单纯的BP算法有更佳的结果。     

基于BP神经网络的交通事故预测

交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均GDP作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用LM算法或GALM算法优化的BP神经网络模型对交通事故进行预测。实验表明,GALM算法优化的BP神经网络模型与BP神经网络或LM算法优化的BP神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测。     

思维进化算法在BP神经网络拟合非线性函数中的应用研究

直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间.     

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。     

一种改进的神经网络算法在销售预测中的应用

本文针对传统神经网络算法的不足之处给出了一种改进算法，且将该算法应用于销售预测中，获得了良好的预测结果，可作为预测商品销售的一种手段。     

基于神经网络的数据挖掘算法

数据挖掘涉及多学科技术的集成,包括数据库技术、神经网络、模式识别、信息检索、图像与信号处理和空间数据分析等.神经网络在数据挖掘中的应用也越来越广泛,尽管神经网络具有结构复杂、网络训练时间长、结果表示不容易理解等缺陷,但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点是其他方法所不及的,并在数据挖掘所采用的方法中具有优势.本文对基于BP神经网络的数据挖掘算法进行了详细的讨论,并提出了算法改进方法.     

SSAS神经网络算法在呼叫中心运营中的预测应用

介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算法挖掘模型所发现的模式,理解数据和其中的趋势,为提高客户对呼叫中心满意度提供有力的参考和辅助。     

基于Bagging算法的水位预测模型

传统的统计分析在小样本预测中的效果不佳,虽然神经网络一定程度上解决了传统方法所遇到的问题,但样本的数量又影响了神经网络的泛化能力,神经网络集成的方法较好地解决了这一问题.在运用智能计算技术建立BP网络的基础上,再利用Bagging算法构造神经网络的集成模型.用珠江三角洲天河水文站的数据进行训练和预测,结果表明,基于Bagging算法的神经网络集成的预测不仅解决了样本数据量少、偏差大、不确定性的问题,而且比单一神经网络具有更强的泛化能力,预测更为可靠.     

粒子群与差异演化的混合进化算法研究

将标准粒子群（PSO）算法和差异演化（DE）算法混合进行进化,把差异演化算法的优势带入到粒子群算法中,利用差异演化算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使标准粒子群算法种群保持寻优所需的多样性．并将这种算法与标准粒子群算法、G-PSO算法等进行了对比研究,通过混合进化的方法使粒子群种群保持多样性,实验结果表明新算法避免陷入“早熟”或“停滞”的能力大大提高．     

Elevator group-control policy based on neural network optimized by genetic algorithm

Aiming at the diversity and nonlinearity of the elevator system control target, an effective group method based on a hybrid algorithm of genetic algorithm and neural network is presented in this paper. The genetic algorithm is used to search the weight of the neural network. At the same time, the multi-objective-based evaluation function is adopted, in which there are three main indicators including the passenger waiting time, car passengers number and the number of stops. Different weights are given to meet the actual needs. The optimal values of the evaluation function are obtained, and the optimal dispatch control of the elevator group control system based on neural network is realized. By analyzing the running of the elevator group control system, all the processes and steps are presented. The validity of the hybrid algorithm is verified by the dynamic imitation performance.     

基于模拟植物生长的BP神经网络学习算法研究

针对标准BP神经网络在训练过程中,网络容易陷入局部极小点,使得进一步调整失去作用的问题,提出了一种有助于提高BP神经网络逼近精度的方法一基于模拟植物生长的学习算法,使BP网络在训练时能有效避开局部最小点,达到全局极小点,并保证了网络有较好的收敛速度。通过一个用Matlab编程的仿真实验表明了这一算法的有效性。     

一种改进的前馈神经网络算法

介绍了前馈神经网络算法,讨论了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,并通过仿真实验证明了结合BFGS算法的神经网络具有更好的收敛性,误差更小。     

基于LM—BP神经网络的GDP预测模型及其应用

讨论了基于Levenberg—Marquardt（LM）算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯一牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM—BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。     

基于遗传神经网络的水电机组故障诊断模型

将遗传神经网络引入水电机组的故障诊断中,建立基于遗传神经网络的水电机组故障诊断模型,通过Matlab的相关工具箱进行仿真.结果表明遗传神经网络诊断的正确性高于BP网络.     

基于深度学习改进的机器人轨迹规划算法

在公路环境巡逻机器人轨迹规划问题中,实时准确的交通流量预测对机器人轨迹规划尤为重要。然而由于车流量的随机非线性,使得机器人轨迹规划任务仍然充满挑战。提出一种深度神经网络与轨迹规划算法相结合的融合算法。通过深度学习预测短期交通流量,优化交通网络图并运用轨迹规划算法完成路径规划。实验表明,改进的机器人能够更快、更安全地完成道路巡逻任务。     

Multiple Faults Simultaneous Diagnosis Based on Ellipsoidal Unit Networks for Rotating Machine

ＭｕｌｔｉｐｌｅＦａｕｌｔｓＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＤｉａｇｎｏｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＥｌｉｐｓｏｉｄａｌＵｎｉｔＮｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒＲｏｔａｔｉｎｇＭａｃｈｉｎｅＨｅＹｏｎｇｙｏｎｇ（何永勇）ＺｈｏｎｇＢｉｎｇｌｉｎ（钟秉林）ＨｕａｎｇＲｅｎ（黄...     

基于向量空间模型的文档聚类算法研究

随着网络信息的迅速增长，文档聚类技术成为了人们研究的热点课题．探讨了几种基于向量空间模型的文档聚类算法，如常见的k—means算法和凝聚层次算法，针对它们的不足提出了改进的BK-means算法和多层CFK-means算法．最后，根据一定的评价标准，得出Bk—means算法是文档聚类算法中较好的算法．