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1.
混沌优化方法的改进及其收敛性分析 总被引：2，自引：1，他引：2
针对混沌优化方法存在的问题提出了一种改进方法。在神经网络训练问题中的应用表明 ,改进的混沌优化方法对复杂优化问题搜索效率更高 ,效果更好。对算法的全局渐进收敛性分析说明 ,算法具有全局渐近收敛性 相似文献
2.
提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小，并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法，使学习过程能有效地逃离局部极小，即，梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来，就构成了本文的基本混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性，将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习，产生了良好的应用效果。 相似文献
3.
针对萤火虫群优化(GSO)算法在解决全局优化问题时出现的易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种改进的混沌萤火虫群优化(ICGSO)算法,修改了GSO算法动态决策域半径更新公式,并采用自适应动态步长,引入混沌优化算法提高局部搜索能力。实验结果表明将ICGSO算法应用于建立在神经网络预测模型上的瓦斯突出预测中的有效性。 相似文献
4.
使用机器人进行焊接作业是提升工业生产效率的重要手段，合理的工艺参数是保障机器人焊接质量的关键。针对现有焊接工艺参数优化方法易陷入局部最小、训练时间长、拟合精度不高的问题，提出了一种混沌麻雀搜索算法优化双权值神经网络的新算法。该方法利用混沌麻雀搜索算法的全局搜索能力为双权值神经网络的方向权值、核心权值、幅值选取最优参数。提出了基于新算法的焊接工艺参数优化方法，建立焊接工艺参数与焊接质量之间的映射模型，获取最优焊接参数。分别采用模拟数据与实测激光焊接实验数据对所提方法进行测试，结果表明，混沌麻雀搜索算法优化的双权值神经网络迭代速度快、拟合精度高，较传统的双权值神经网络和径向基神经网络性能更优，适用于工业生产中焊接机器人工艺参数的高效设定。 相似文献
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6.
在分析基本PSO算法早熟收敛原因的基础上,提出一种基于混沌思想和自适应邻域探测机制的粒子群优化算法（CANE-PSO）.该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,以提高初始种群的多样性,再引入随机的邻域探测机制,并引入全局极值变异算子,增强了算法的全局搜索能力.通过与其它三个改进算法比较,结果表明CANE-PSO优化效率有较大的提高,较有效地避免了早熟收敛问题. 相似文献
7.
针对遗传算法优化SOFM神经网络的不足,提出利用合作型协同进化遗传算法实现SOFM神经网络优化的方法。其基本思想是：针对SOFM神经网络中存在的“死神经元”现象,在SOFM神经网络中引入全局搜索能力很强的合作型协同进化遗传算法,这样既解决了分类结果对样本输入顺序的过分依赖,又实现了SOFM神经网络在竞争过程中的全局最优性。将新算法用于矿井突水水源判定问题,结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,且可在很大程度上避免“死神经元”现象。 相似文献
8.
全局优化神经网络拓扑结构及权值的遗传算法 总被引：12，自引：0，他引：12
提出将前馈多层神经网络的全局优化表述作为启发式遗传搜索的问题．设计了遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,并利用该方法求解了洪水预报问题,给出了实例预报结果 相似文献
9.
以泰斯公式为基础,将单纯形-混沌优化算法应用于分析抽水试验数据,求解含水层参数函数优化问题。采用具有搜索速度快、局部搜索能力强等优点的单纯形算法与全局搜索能力强的混沌优化算法结合的单纯形-混沌优化算法。数值实验结果表明：单纯形-混沌优化算法可有效地应用于求解含水层参数函数优化问题;待估参数导水系数的初始取值范围、粗搜索次数和混沌序列长度对算法的收敛速度有一定的影响,但不会影响算法的收敛性。 相似文献
10.
林博艺 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(20):15-19
针对基本PSO算法在全局优化中收敛精度低和易陷入局部极值的不足,提出一种基于混沌思想的多步搜索的新型的粒子群优化算法（CMPSO）。该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,然后再引入多步搜索,最后引入概率条件的选择性重新初始化。通过与其它三个改进算法比较,结果表明CMPSO算法的有效性。 相似文献
11.
针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
12.
杨素萍 《湖南第一师范学报》2009,9(3):119-121
采用模拟退火与神经网络相结合的方法,建立了一个更为客观、可操作性强的高校后勤管理信息化水平评价模型。测试结果表明,模拟退火算法具有对评价样本进行自学和全局寻优能力,有效地解决了BP算法局部收敛的问题。评价模型能有效应用于高校后勤管理信息化度量。 相似文献
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张莹 《蒙自师范高等专科学校学报》2014,(2):36-38
为了提高异步电机故障诊断的准确性,引入了一种基于模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP算法)的故障诊断方法.根据电机转子振动频谱中所提取的特征参数与故障类型之间的关系数据,利用模拟退火粒子群算法来优化BP神经网络的权、阈值参数,再由优化好的BP网络进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较好的故障模式的识别效果,明显提高了异步电机故障诊断的准确性. 相似文献
15.
防晒用品属于快速消费品,其销售情况受季节变动影响,具有非线性特征。人工神经网络强大的学习能力使其在销售量预测领域显示出非线性预测的应用优势。作为新兴智能算法,鲸鱼群算法具有快速收敛、全局优化等特点。为精准预测上海某化妆品公司防晒产品销量,基于鲸鱼算法,构建优化网络权值的门控循环神经网络模型。实验结果表明,经鲸鱼算法优化后的门控循环神经网络训练相对误差比优化前降低 0.6 个百分点,测试相对误差比优化前降低约 2 个百分点。 相似文献
16.
A new chaos control method is proposed to take advantage of chaos or avoid it. The hybrid Internal Model Control and Proportional Control learning scheme are introduced. In order to gain the desired robust performance and ensure the system's stability, Adaptive Momentum Algorithms are also developed. Through properly designing the neural network plant model and neural network controller, the chaotic dynamical systems are controlled while the parameters of the BP neural network are modified. Taking the Lorenz chaotic system as example, the results show that chaotic dynamical systems can be stabilized at the desired orbits by this control strategy. 相似文献
17.
INTRODUCTIONOneoftheoldestresearchesofchaosincon trolfieldscanbeseeninthepaperbyKalman(1956) ,whofirstfoundnon synchronousoscil lationsinatwo dimensionalsampled datacontrolsystem .IntheOGYmethoddevelopedbyOttetal.(1990 ) ,chaoticphenomenawaseliminatedbyadjustingparametersofthesystemswhenthechaoticorbitcomesnearaperiodicalorbit.ButtheOGY’smethodrequiresmonitoringthesys temlongenoughtodeterminealinearizationmodeintheneighborhoodofthedesiredunstableperiodicorbitbeforeitcanbeapplied .Besi… 相似文献
18.
范秋生 《黄冈职业技术学院学报》2010,12(6):17-19
蚁群算法是继模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法、人工神经网络算法等启发式搜索算法之后的又一种应用于组合优化问题的算法。根据蚁群算法的特性,求解旅行商问题,利用仿真实验程序对蚁群求解旅行商问题进行模拟。 相似文献
19.
阐述与分析遗传算法的原理与技术特点,并通过在某地区电网的优化规划,仿真结果表明,该算法能够带来较大的经济效益。 相似文献