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1.
色彩空间转换的BP神经网络模型 总被引：2，自引：0，他引：2
测量了WESCOM显示器中RGB和Yxy对应的实验资料,建立了色彩转换的BP网络模型,模型中同时考虑了各色彩空间的分量. 利用测量数据样本对网络进行训练,然后用测试样本对BP网测试,取得了较好的效果,表明BP神经网络用于色彩转换是可行的. 相似文献
2.
刘俊 《绵阳师范学院学报》2015,(2):79-83
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. 相似文献
3.
为提高BP神经网络的预测精度,克服自身容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺陷,将AdaBoost算法和BP神经网络结合起来,建立基于AdaBoost算法的BP神经网络模型。该模型将多个BP神经网络作为弱预测器,然后采用AdaBoost算法将多个弱预测器组成强预测器进行预测。将该模型应用于软件老化测试,实验结果表明,该模型相比单个BP神经网络具有更好的预测精度。 相似文献
4.
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
5.
《实验室研究与探索》2017,(12):65-68
建立一种基于改进型BP神经网络的卫星钟差高精度预报方法。使用PSO算法对BP神经网络结构参数和连接权值阈值进行优化;引入自适应变异因子,以一定概率初始化部分变量改进PSO算法。通过实验验证本文提出的改进BP神经网络算法对于解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收敛速率低等问题,以及常规PSO算法早熟收敛等问题具有较好的效果。选用取自IGS网站提供的4颗GPS卫星钟差数据进行288次连续5 min、24次连续1h以及连续7次1 d的预报研究。结果表明,研究预报方法的预报精度和稳定性要明显优于使用常规BP神经网络和LSSVM算法建立的模型。 相似文献
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7.
鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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为了提高大坝变形分析模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究了大坝变形分析的BP神经网络模型,并基于神经网络BP算法和传统的统计模型建立了大坝变形分析的融合模型．结合陈村大坝多年的变形观测数据,对上述3种模型进行了试算及分析．分析结果表明,统计模型的平均预测精度为±0．477mm．BP神经网络模型的平均预测精度为±0．390mm,融合模型的平均预测精度为±0．318mm,相比统计模型和BP神经网络模型分别提高了33％和18％,且泛化能力较强,具有广泛的适用性． 相似文献
10.
《东南大学学报》2020,(2)
为了解决模型更新混合试验中BP神经网络算法泛化能力较差的问题,引入了一种新方法——AdaBoost回归树算法作为混合试验中的模型更新算法.在学习阶段,选择回归树作为弱回归模型进行训练,然后将多个弱回归模型集成为一个强回归模型,最后对训练结果进行表决输出.利用在线AdaBoost回归树算法和BP神经网络算法作为模型更新算法,对一个二自由度非线性结构进行了数值模拟.结果表明,在线AdaBoost回归树算法的预测精度比神经网络高48.3%,证实了AdaBoost回归树算法比BP神经网络算法具有更好的泛化能力,并且有效消除了权重初始化的影响,提高了混合试验中恢复力的预测精度. 相似文献