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用于前馈神经网络的一种相继逼近训练算法 总被引：1，自引：1，他引：0
林洪燕 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(3):26-27
本文提出了一种用于前馈神经网络的基于隐单元递增的相继逼近训练算法,利用N维奇偶问题数值实验来比较基于隐单元递增的相继逼近训练算法的BP网络与标准BP网络,结果表明,基于新算法的BP网络是收敛的. 相似文献
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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。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1)
采用BP神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验,通过MINIST数据库中的10 000个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程中的参数,用训练所得神经网络参数进行手写体数字识别仿真测试。比较4种算法的仿真效果,BP网络识别效果最好、训练速度最慢,原始极限学习机训练速度最快,正则极限学习机和傅里叶变换极限学习机优化算法识别正确率高于原始极限学习机,但增加了算法的时间复杂度。将该手写体数字字符识别仿真实验用于学生实验教学,可加强学生对神经网络相关知识的学习和理解,提高学生编程和工程应用能力。 相似文献
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模糊规则提取和隶属度函数学习是模糊推理系统设计过程中重要而困难的问题。针对该问题,提出一种基于人工蜂群算法（ABC算法）训练自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的新方法。神经网络采用5层ANFIS网络结构,并且描述了基本思想和算法实现过程。在ANFIS中引入ABC算法进行参数训练和优化,该方法适用于非线性系统辨识。实验结果表明,加入ABC算法之后,ANFIS训练和参数优化等取得了良好效果。 相似文献
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为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 相似文献
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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． 相似文献
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为提高自动气象站温度传感器观测数据精度,对不同型号的自然通风防辐射罩所产生的辐射误差进行分析,提出一种基于BP神经网络算法对不同表面反射率的防辐射罩进行误差修正。将BP神经网络应用于温度传感器防辐射罩辐射误差的预测:将太阳辐射强度、风速、表面反射率作为BP神经网络的输入,利用计算流体动力学分析防辐射罩在不同大气环境下的辐射误差作为BP神经网络的训练输出。分析训练输出与样本输出,两者的绝对误差仅在[-0. 001,0. 002],可见BP神经网络的预测精度在理想值内。最后将BP神经网络得到的辐射误差修正方程用Java进行封装,并开发Web平台实现算法应用。 相似文献
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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。 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(2):21-24
提出了一种基于全连接神经网络(FNN)的图像重新着色算法。该算法提取着色线条所在区域的像素RGB颜色特征值和相应的着色线条分类为数据集,为了减少神经网络的训练时间,对数据集进行了采样;把FNN作为一个像素级的多分类神经网络,利用这些训练数据训练FNN,将待重新着色图像中逐个像素的特征值作为神经网络的输入,获得每个像素属于着色线条的似然概率;根据神经网络输出的每个像素属于着色线条的似然概率,计算最终的图像重新着色结果。与现有的基于卷积神经网络的图像重新着色方法相比,该方法避免了神经网络在训练阶段需要大规模的训练样本的弊端,且能够达到近实时的交互性能,同时用户只需输入少量的用户着色线条,就能获得高质量的图像重新着色效果。 相似文献
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焦振 《安阳师范学院学报》2008,(5):47-49
本文主要研究了人工神经网络中误差反向传播神经网络（BP网络）的算法及学习规则,并针对BP网络算法不具有动态信息处理能力,提出了算法的启发式改进。 相似文献
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用BP神经网络对电站锅炉运行数据进行训练、测试,并在此基础上使用粒子群算法对已建立的锅炉BP神经网络模型做进一步优化。通过对网络预测输出值与实际值之间的比较,明确PSOBP可以更好地提升BP神经网络的泛化能力。 相似文献
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由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 相似文献
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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。 相似文献
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人工神经网络在火灾探测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于人工神经网络技术的火灾自动探测系统,即采用黄金分割优选法对网络隐含层节点数进行优选,采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练。实验结果表明不仅这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点,且探测效率良好。 相似文献
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提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断船舶主柴油机冷却系统故障的新方法.介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP算法,其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值,不仅考虑了误差在梯度上的作用而且考虑了在曲面上变化趋势的影响;自适应学习速率根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整,可以保证网络总是以最大的学习速率学习.给出了仿真实例,实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率,也具有较好的故障诊断能力. 相似文献
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INTRODUCTION An Artificial Neural Network (ANN) is an in-formation-processing paradigm that is inspired by the way biological nervous systems, such as the brain, process information. It is composed of a large number of highly interconnected processing elements (neu-rons) working in unison to solve specific problems. In recent years, neural network has been widely applied in the field of engineering construction as a large dimensional nonlinear dynamic system, because of its support for … 相似文献
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利用BP神经网络实现函数逼近 总被引：4，自引：0，他引：4
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. 相似文献