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1.
BP神经网络原理及MATLAB仿真 总被引：3，自引：0，他引：3
盛仲飙 《渭南师范学院学报》2008,23(5):65-67
BP网络在人工神经网络中应用最为广泛．它理论完善、结构直观．本文首先介绍了BP神经网络的原理、进行训练的过程、存在的问题;接着探讨了几种先进的BP训练方法．最后,用Matlab语言,以函数逼近为例实现了BP网络的仿真训练． 相似文献
2.
神经网络逼近任意非线性函数的能力在基于神经网络的系统辨识和控制之中发挥着重要作用。重点研究常用的BP(Back Propagation)人工神经网络的工作原理和学习算法,同时利用Matlab进行仿真。仿真结果表明,基于BP网络的控制算法具有良好的应用性。 相似文献
3.
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
4.
张敬玲 《石家庄职业技术学院学报》2015,(4):34-36
回顾了人工神经网络的发展史,分析了BP神经网络的结构,对BP神经网络在函数逼近、模式识别、分类应用、数据压缩等方面的应用进行了综述. 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
郝中华 《洛阳师范学院学报》2008,27(4):51-55
BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称,是目前应用最为广泛和成功的神经网络模型之一。它的最大特点是提供了一个处理非线性问题的模型,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题。 相似文献
7.
8.
黎红 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2015,15(1)
BP神经网络模型是一种发展较为成熟的网络模型,近年来在各个领域都得到广泛应用.在介绍神经网络及BP神经网络的基础上,将之用于图像答卷的改卷处理,并在Matlab平台上进行了仿真实验.结果表明,所设计的BP网络具有不错的泛化能力,效果较好. 相似文献
9.
将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出。通过专家评分获得训练样本,用trainlm函数训练网络,并对测试数据进行网络仿真。实验表明网络仿真训练值与实际评价结果误差很小,验证了该评价模型的适用性。该模型可以利用已有较成功的实验室安全评价案例信息,使专家的评价经验得到积累,为实验室安全评价提供较科学的量化标准。 相似文献
10.
贾厚林 《黄冈职业技术学院学报》2007,9(2):66-71
本文研究了基于小波变换平滑降噪,ANN(人工神经网络)实现的含噪图像数字识别。本文从数字识别的主要原理、小波变换图像降噪以及BP神经网络的实现等方面进行了探讨。阐述了BP神经网络的网络的原理,设计BP网络的过程及其实现和改进方案,并附有大量的实验数据。 相似文献
11.
提出了基于人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）对动力结构进行系统辨识的方法，即应用人工神经网络预测结构地震响应．采用ＢＰ算法的前馈网络（简称ＢＰ网络）对剪切模型结构进行系统辨识．首先用实际地震波及相应的模拟地震响应训练本文提出的ＢＰ网络，然后用“已学会”的ＢＰ网络预测其它地震波激励下的结构地震响应．还讨论了网络拓扑结构、输入单元数等对网络学习和预测的影响．通过本文可以发现，合适的人工神经网络结构能准确地辨识结构动力特性和预测结构动力响应 相似文献
12.
13.
对BP型ANN网络用于模拟电路故障诊断的特点进行了介绍,探讨了利用遗传算法确定BP型ANN网络参数的方法,并给出了遗传算法与BP型ANN相结合实现模拟电路故障诊断的应用.实践表明,该方法的诊断精度、诊断速度以及建立诊断模型的自动化程度都有了较大的提高． 相似文献
14.
Influence of measurement errors on structural damage identification using artificial neural networks
The effect of measurement errors on structural damage identification using artificial neural networks (ANN) was investigated
in this study. By using back-propagation (BP) networks with proper input vectors, numerical simulation tests for damage detection
on a six-storey frame were conducted with measurement errors in deterministic as well as probabilistic senses. The identifiability
using ANN for damage location and extent was studied for the cases of measurement errors with different degrees. The results
showed that there exists a critical level of measurement error beyond which the probability of correct identification is sharply
decreased. The identifiability using the neural networks in the presence of modeling and measurement errors is finally verified
using experimental data on a two-storey steel frame.
Project supported by Hong Kong Polytechnic University. 相似文献
15.
INFLUENCE OF MEASUREMENT ERRORS ON STRUCTURAL DAMAGE IDENTIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS 总被引：2，自引：0，他引：2
ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｒｏｍｔｈｅｖｉｅｗｐｏｉｎｔｏｆｓｅｒｖｉｃｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓａｆｅ ｔｙｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ,ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｄａｍ ａｇｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｓｕｅｆｏｒｃｉｖｉｌｅｎｇｉｎｅｅｒｓ.Ｉｎｔｈｅｐａｓｔｔｗｏｄｅｃａｄｅｓ,ｍａｎｙｅｆｆｏｒｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅｔｏｍｏｎｉｔｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｉｎｔｅｇｒｉｔｙｕｓｉｎｇｃｈａｎｇｅｓｉｎｍｏｄａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｈｒｏｕｇｈｖｉｂｒａｔｉｏｎｍｅ… 相似文献
16.
Artificial neural network modeling of water quality of the Yangtze River system: a case study in reaches crossing the city of Chongqing 总被引：2，自引：0，他引：2
An effective approach for describing complicated water quality processes is very important for river water quality management. We built two artificial neural network （ANN） models, a feed-forward back-propagation （BP） model and a radial basis function （RBF） model, to simulate the water quality of the Yangtze and Jialing Rivers in reaches crossing the city of Chongqing, P. R. China. Our models used the historical monitoring data of biological oxygen demand, dissolved oxygen, ammonia, oil and volatile phenolic compounds. Comparison with the one-dimensional traditional water quality model suggest that both BP and RBF models are superior; their higher accuracy and better goodness-of-fit indicate that the ANN calculation of water quality agrees better with measurement. It is demonstrated that ANN modeling can be a tool for estimating the water quality of the Yangtze River. Of the two ANN models, the RBF model calculates with a smaller mean error, but a larger root mean square error. More effort to identify out the causes of these differences would help optimize the structures of neural network water-quality models. 相似文献
17.
基于主成分分析的GA-BPNN遥感图像分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在高原山地地区,传统遥感分类方法分类精度低,而标准BP神经网络分类方法在实际应用中也难以胜任.探讨对数据源主成分分析特征选择的基础上,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目、初始权重.并以香格里拉县ETM+遥感图像为例,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真输出.结果表明,其分类总精度为84.52%,Kappa系数为0.8317,比最大似然法分类精度提高了9.08个百分点,验证了GA优化的BP网络遥感图像分类的可行性和有效性. 相似文献
18.
Thomas F. Rienzo Kuriakose K. Athappilly 《Decision Sciences Journal of Innovative Education》2012,10(4):515-520
Business students taking data mining classes are often introduced to artificial neural networks (ANN) through point and click navigation exercises in application software. Even if correct outcomes are obtained, students frequently do not obtain a thorough understanding of ANN processes. This spreadsheet model was created to illuminate the roles of the following ANN parameters: weights, learning rates, threshold functions, and transformation functions. The spreadsheet ANN model project is given early in the semester, just after ANN is introduced. Students can see effects of ANN parameters as they make changes to spreadsheet model inputs, greatly enhancing discussion of ANN processes. After working with the spreadsheet model, students have expressed an appreciation for decisions based on patterns of historic data, and they like the ability to peek “behind the curtain” at processes of predictive software packages. 相似文献
19.
NN智能诊断系统通过把计算机技术、NN技术、ES、GA与力学模型融合在一起,建立一种新型的智能诊断系统。将GA与改进的BP网络相结合,利用GA宏观寻优特点,用来克服BP网络的缺点,二者结合起来相得益彰。与传统的BP算法相比较,GA—BP网络训练速度和预测精度都得到了很大的提高。NN与ES互补,结合ES经验。预测使用寿命。应用MATLAB软件编制的具有自学习功能的智能化监测诊断软件,结合VC＋＋6．0和MATLAB的各自优点和功能,实现了VC＋＋6．0与MATLAB的混合应用,软件设计比较简单。根据系统的分析、设计、编程和仿真实验,系统运行效果很好。应用本系统对混凝土结构进行诊断,能给出结构受损程度,损伤位置及结合ES预测使用寿命,具有高度棒性、高精度、快速的特点。 相似文献
20.
文章对BP神经网络中较为常用的梯度函数进行比较分析。对这几个梯度函数在UCI数据集上的分类以及对非线性函数的回归预测进行matlab仿真,并分析比较分类准确率和非线性函数回归预测精确度。最后给出应用BP神经网络进行仿真时梯度函数的选择方法。 相似文献