BP神经网络实现函数逼近的应用分析

在简单分析BP神经网络数学原理的基础上,指出了BP神经网络存在的问题.接着选择了一个具体的目标函数,利用Matlab的神经网络工具箱进行系统仿真.通过改变系统的隐层神经元数目、训练函数和激励函数,分别比较了系统在模型发生改变后在实现函数逼近性能方面的差异,并提出了要使BP神经网络在函数逼近方面具有良好的性能,在隐层神经元数目、训练函数以及传递(激励)甬数三个方面需要注意的问题.     

智能优化算法优化BP神经网络的函数逼近能力研究

在工程应用中经常遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法精确建模。BP神经网络可以描述这些非线性系统的输入输出映射关系,但其自身也存在较明显的缺陷。应用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行优化,可弥补BP神经网络寻优时的缺陷。通过实例比较分析,两种优化算法有效提高了拟合精度。     

BP神经网络算法改进及应用

针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。     

利用BP神经网络实现函数逼近

人工神经网络是一种非线性的动态数学模型,具有很强的函数逼近功能.本文先介绍BP网络结构,然后介绍MATLAB神经网络工具箱中关于神经网络系统设计的函数,并在此基础上设计一个BP网络来验证神经网络的函数逼近能力.     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性.     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性。     

用BP神经网络实现函数逼近的方法及其讨论

构造一个三层BP神经网络,实现了连续函数的逼近.讨论了函数值在非[0,1]区间时,样本的归一化问题,提出了新的变换关系式,加快了算法的收敛速度.     

基于BP神经网络的函数逼近实验及MATLAB实现

基于人工神经网络的理论,用BP神经网络逼近一组给定的数值,并在MATLAB的环境下得出实验结果。分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络性能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据,并对两种方法的实验结果进行了分析。     

基于人工蜂群算法的BP神经网络研究

BP神经网络具有实现非线性映射特点和较强的容错能力、泛化能力等优点。然而,因为其采用了最速下降梯度寻优算法,在实际应用中往往出现收敛速度缓慢、时常陷入局部极小值等缺陷。人工蜂群算法是受蜂群个体间通过相互协作对既定目标进行寻优的群体行为启发提出的一种新型群智能优化算法,具有很好的全局收敛特性,其次有较强的自适应性、协作性、鲁棒性、快速性等特点。文中探讨用人工蜂群算法来优化BP神经网络算法,进一步提高BP神经网络性能。     

一种改进的基于加权模式的BP算法

反向传播算法（BackPropagation）是一种有监督神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值,精度不高等问题．文中提出了一种加权和引入参数改进的神经网络BP算法,某种程度上克服了以上缺点．对文中的改进算法用VC平台编程,并利用真实数据,对大学生就业能力进行了预测．实验表明,改进算法有效,也为高校解决大学生就业能力提供了决策支持．     

基于BP网络的锅炉炉膛温度测量算法

分析了火焰辐射图像的炉膛温度场的测量原理,建立了针对测量对象的非线性优化数学模型,提出了一种基于BP网络的温度场测量算法。通过构造BP神经网络,输入图像样本,输出温度样本和选择合适的样本训练网络,可得出炉膛的温度场分布情况。经过实验验证,该测试算法能有效提高测量精度,具有较好的应用前景。     

BP算法改进方法的研究进展

从BP神经网络的优点与缺点入手,对于其所存在的问题进行了探讨,并根据BP神经网络的问题,较全面地罗列了数种对BP神经网络训练优化的方法,如:数据的初始化、初始权值、隐层数的确定方法,传递函数、学习率和权值修改的优化方法,以及其它优化方法·     

一种改进的BP算法

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。     

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。     

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。     

基于人工神经网络BP算法的黄冈市房价预测

利用2003年至2010年黄冈市区人均地区生产总值、房地产开发投资、城镇居民人均住房使用面积等相关数据,根据人工神经网络BP算法,预测出2011年和2012年黄冈市区房价,与已经公布的这两年房价数据比较,符合预期误差范围。在此基础上,预测出2013年的房价,可以看出黄冈市区房价总体保持增长趋势,结合预测结果,给出合理化的解释。     

基于BP网络在图像压缩中性能的研究

研究了一个3层BP网络的图像压缩方案,分别采用了不同的传输函数、不同的隐含层神经元数目和同一幅图像不同大小的分块方式,分析和总结BP网络压缩性能与各种网络参数之间的关系。结果表明：BP网络传输函数、隐含层神经元数目以及对原图像分块大小的不同,都会直接影响收敛时间和压缩性能。     

BP神经网络改进算法研究

通过分析标准BP算法的原理发现,BP标准算法所形成的误差曲面存在着饱和区域,并且在饱和区域,误差梯度变化缓慢,使得训练次数多、学习效率低、收敛速度慢。通过在标准BP算法中调整激活函数,可以缩小饱和区域,进而减少训练次数。实验结果表明,该方法有效地减少了BP算法的迭代次数。     

基于BP神经网络算法对手写数字识别系统的设计

构建手写数字识别系统,并对系统中BP网络反传学习速率进行改进,提高了识别率并缩短了学习时间;在特征提取上针对数字综合采用二值化并统一规格化的方法,优化了系统的识别精度并提高了识别速度。采用BP算法增强了数字识别的容错性、鲁棒性。