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基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺
1
作者 朱明 张德权 +5 位作者 李少博 陈丽 侯成立 程成鹏 于江颖 关文强 《肉类研究》 北大核心 2024年第6期42-50,共9页
采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最... 采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。 展开更多
关键词 羊皮 羊皮胶原蛋白 高压-超声-酶解法 遗传算法-反向传播神经网络 响应面法
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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
2
作者 柴立平 孟壮壮 +1 位作者 石海峡 李强 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p... 文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成群
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基于改进粒子群优化-反向传播神经网络算法的小麦储藏品质预测模型 被引量：8
3
作者 蒋华伟 郭陶 杨震 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第21期8951-8956,共6页
在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化... 在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化的BPNN预测模型。采用非线性函数动态调整粒子群算法中的惯性权重和学习因子,优化BPNN中的权值参数,进而构建IPSO-BPNN预测模型。为验证该模型的准确性和稳定性,将其与BPNN模型、PSO-BPNN模型进行对比,结果表明:IPSO-BPNN模型预测的均方误差显著降低,有助于提高小麦储藏品质预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 小麦储藏品质 多指标分析 粒子群算法 改进粒子群优化-反向传播神经网络(IPSO-BPNN) 预测模型
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基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型 被引量：17
4
作者 张玲 王玲 吴桐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期775-779,共5页
针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传... 针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 热舒适度 预测 反向传播神经网络 粒子群优化算法 模型
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基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术 被引量：1
5
作者 孙长敏 戴宁 +5 位作者 沈春娅 徐开心 陈炜 胡旭东 袁嫣红 陈祖红 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期72-77,共6页
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特... 为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。 展开更多
关键词 织布车间 织物质量 K-近邻算法 粒子群-反向传播神经网络算法 织物质量预测
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基于PSO-BP神经网络的SiC MOSFET模块寿命预测方法研究与实现
6
作者 毛明波 孟昭亮 +1 位作者 高勇 杨媛 《电源学报》 北大核心 2025年第1期229-235,258,共8页
针对目前碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管Si CMOSFET(siliconcarbidemetal-oxide-semiconductor field-effect transistor)实际工况中在线寿命预测难度大的问题,提出1种基于粒子群优化-反向传播PSO-BP(particle swarm optimization-... 针对目前碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管Si CMOSFET(siliconcarbidemetal-oxide-semiconductor field-effect transistor)实际工况中在线寿命预测难度大的问题,提出1种基于粒子群优化-反向传播PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)神经网络的SiC MOSFET模块寿命预测数字化实现方法。首先,利用导通压降平台提取Si CMOSFET的导通压降作为温敏电参数,建立基于实验数据的结温预测方案;其次,利用功率循环加速老化实验平台,提取老化特征数据,建立基于PSO-BP神经网络的寿命预测方案;然后,将结温预测方案与寿命预测方案移植到可编程阵列逻辑中,实现SiC MOSFET寿命预测数字化;最后,设计了验证电路。实验表明,数字化显示的结温与真实结温的误差为4.73℃,与真实寿命次数的误差百分比为4.1%,证明所提寿命预测方法得到了数字化实现,并能够准确预测SiC MOSFET模块的寿命次数。 展开更多
关键词 SiC MOSFET 粒子群优化-反向传播 寿命预测 数字化
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基于AHP-熵权法的正交试验和GA-BP神经网络优选关节止痛汤提取工艺
7
作者 白淑贤 王单单 +3 位作者 吴作敏 于晓涛 金少举 王瑞 《中国现代中药》 2025年第2期310-317,共8页
目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过... 目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过正交试验和遗传算法(GA)-反向传播(BP)神经网络法优选关节止痛汤的提取工艺参数,并对2种方法所得工艺参数进行验证比较。结果:正交试验所得最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次,综合评分为90.21(RSD为1.38%);GA-BP神经网络优化得到的最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间1.5 h、提取4次,综合评分为99.26(RSD为0.09%),结合实际生产需求,最终确定关节止痛汤的最佳提取工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次。结论:采用正交试验结合GA-BP神经网络所优选的提取工艺参数稳定、可靠,可为后续研发提供参考。 展开更多
关键词 关节止痛汤 层次分析法-熵权法 正交试验 遗传算法-反向传播神经网络
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基于粒子群算法与反向传播神经网络的呼吸运动预测研究 被引量：1
8
作者 常盼春 杨济民 +1 位作者 杨娟 游涛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期714-719,共6页
在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害。因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作。由于具备较好的非线性拟合能力,优化... 在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害。因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作。由于具备较好的非线性拟合能力,优化反向传播神经网络(BP-NN)已经被广泛应用于呼吸的预测,然而BP-NN容易陷入局部最优值。提出一种应用粒子群算法(PSO)优化BP-NN的方法减少陷入局部最优值的机率,提高呼吸运动预测的精度。首先,应用PSO算法寻找神经网络的最佳初始权值与阈值;然后,应用最优的初始权值与阈值建立神经网络(PSO-NN);最后,利用建立的PSO-NN网络进行呼吸预测。结果表明,11组肺癌病人呼吸运动预测实验对比结果表明,此算法(PSO-NN)相比单纯应用BP-NN算法的平均绝对误差由0.24减少到0.18(25%),互相关系数由0.82提高到0.86。所提出的算法可以有效地减少BP-NN陷入局部最优值的机率,提高预测的精度。 展开更多
关键词 呼吸预测 粒子群算法 反向传播神经网络 放射治疗
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神经网络和粒子群算法优化γ-氨基丁酸发酵培养基的研究 被引量：13
9
作者 夏江 梅乐和 +3 位作者 黄俊 盛清 许静 吴晖 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期997-1001,共5页
通过进行过的预实验,已知葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰这三种发酵培养基成分对乳酸菌产GABA有重大影响。今运用神经网络和粒子群算法,对这三种成分进行了摇瓶发酵优化。首先,通过逐一单因素实验,来确定神经网络建模时三个输入参数的... 通过进行过的预实验,已知葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰这三种发酵培养基成分对乳酸菌产GABA有重大影响。今运用神经网络和粒子群算法,对这三种成分进行了摇瓶发酵优化。首先,通过逐一单因素实验,来确定神经网络建模时三个输入参数的合适取值区域:葡萄糖10～30g·L-1,L-谷氨酸钠50～80g·L-1,四水硫酸锰2～20mg·L-1。然后按照Hybrid设计进行实验,选取11组训练样本来建立人工神经网络模型,得到三种培养基成分浓度和GABA产量之间的关系模型。最后依赖于建立好的ANN模型,由PSO进行全局搜索寻优得到使GABA产量最大时的培养基浓度。在优化后的条件下,GABA积累浓度平均达到(33.42±1.35)g·L-1,较优化前提高96.5%。 展开更多
关键词 Γ-氨基丁酸 优化 神经网络 粒子群算法
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基于量子粒子群优化反向传播神经网络的手势识别 被引量：6
10
作者 杨志奇 孙罡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A01期137-140,共4页
反向传播(BP)神经网络算法在手势识别中得到了广泛的应用。为了对算法进行改进以提高BP神经网络的学习效率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络的手势识别训练算法。在手势识别过程中,首先采用量子粒子群算法(QPSO)训练BP神经网络,... 反向传播(BP)神经网络算法在手势识别中得到了广泛的应用。为了对算法进行改进以提高BP神经网络的学习效率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络的手势识别训练算法。在手势识别过程中,首先采用量子粒子群算法(QPSO)训练BP神经网络,获得优化的BP神经网络权值和阈值;合理地定义并提取BP神经网络的手势识别样本;最后采用训练过的BP神经网络对动态手势进行识别。该算法简单,不依赖初始值,并且收敛速度快,尤其对于高维复杂问题,能保证收敛到最优解。实验结果表明,该算法平均训练时间达到5.15 s,识别正确率达到95.1%,效果明显优于一般的BP神经网络算法。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 量子粒子群算法 手势识别 权值 阈值
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多特征反向传播-人工神经网络微钻阻力年轮识别方法
11
作者 姚建峰 吴振洋 +4 位作者 胡雪凡 孙艳歌 田文静 路一曼 李晓 《信阳师范学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期460-469,共10页
峰谷年轮识别算法仅使用峰谷差值这一个特征进行年轮识别,因此该算法的误判率和漏判率较高。为了进一步提高微钻阻力年轮识别精度,提出了一种基于多个波峰特征的反向传播-人工神经网络(BP-ANN)年轮识别方法。首先使用峰谷年轮算法识别... 峰谷年轮识别算法仅使用峰谷差值这一个特征进行年轮识别,因此该算法的误判率和漏判率较高。为了进一步提高微钻阻力年轮识别精度,提出了一种基于多个波峰特征的反向传播-人工神经网络(BP-ANN)年轮识别方法。首先使用峰谷年轮算法识别有效波峰,然后使用波峰阻力值、波峰与前波谷和后波谷的阻力差值、波峰与前波谷和后波谷的距离、前波谷与后波谷的距离等6个参数描述波峰特征;然后根据阻力图与圆盘图像确定有效波峰的类型,如果该波峰是一个年轮信号,则标记为“1”,否则标记为“0”;最后使用BP-ANN算法构建有效波峰分类模型。结果显示,BP-ANN模型的准确率比峰谷年轮识别算法提高了1.26个百分点,误判率和漏判率比峰谷年轮识别算法分别减少了1.06和1.38个百分点。结果表明:基于多个波峰特征的BP-ANN模型的年轮识别方法可行;与传统的峰谷年轮识别算法相比,该方法可有效提高年轮识别精度,有效降低年轮误判率和漏判率. 展开更多
关键词 反向传播-人工神经网络(BP-ANN) 微钻阻力仪 峰谷年轮识别算法 年轮
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基于帝国竞争反向传播神经网络的断块油田开发顺序优化
12
作者 徐庆岩 孙晓飞 +3 位作者 翟光华 王瑞峰 雷诚 张瑾琳 《石油地质与工程》 CAS 2024年第3期77-81,89,共6页
明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合... 明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合模糊评判法等,这些方法在选择评价指标和指标权重上带有较强的主观性,无法做到完全客观的评价。因此本文提出一种基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型,首先采用Spearman相关系数法确定影响断块油田开发的主控因素,其次使用分段三次Hermite插值方法实现断块油田群开发数据库的扩充,最后在扩充后的大量数据库训练样本的基础上,基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型可以确定影响开发效果参数的权重并预测断块油田群中各断块油田的净现值,根据净现值大小可以确定每个断块的开发顺序。该方法以实际断块油田群的地质油藏数据库作为评价依据,断块油田的开发顺序更加的科学合理,项目整体的净现值也明显高于依靠传统方法确定的开发顺序组合,避免了人为主观性,也节省了数值模拟和经济评价的工作量,克服了现有方法的局限性,对于提高断块油田群开发综合效益具有重要意义。 展开更多
关键词 帝国竞争算法 反向传播神经网络 开发参数权重 投产顺序优化 断块油田群 净现值
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基于粒子群算法–反向传播神经网络自适应的氧调器控制系统 被引量：6
13
作者 范俞超 孙青林 +1 位作者 董方酉 陈增强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期687-695,共9页
氧气面罩中的核心部件是氧气调节器(氧调器).针对当前氧气调节器的大流量、低吸气阻力、快速响应的性能需求,本文在分析了电子氧气调节器工作原理的基础上,介绍了氧气调节器的数学模型,采用了反向传播(BP)神经网络自适应控制算法,并使... 氧气面罩中的核心部件是氧气调节器(氧调器).针对当前氧气调节器的大流量、低吸气阻力、快速响应的性能需求,本文在分析了电子氧气调节器工作原理的基础上,介绍了氧气调节器的数学模型,采用了反向传播(BP)神经网络自适应控制算法,并使用粒子群算法(PSO)对BP神经网络自适应控制算法的初值进行筛选.最后,对算法的性能进行了仿真.仿真结果表明,系统具有鲁棒性,且与传统的比例–积分–微分(PID)控制方法和自抗扰控制(ADRC)方法相比, PSO–BP神经网络自适应控制方法实现了更精确的吸气阻力调节、更快的响应速度.此外,当呼吸频率变化或者外界干扰变化时,相比于常规PID算法和ADRC算法则需要人工调整控制参数, PSO–BP神经网络自适应算法则可以自动在线学习训练并调整控制参数,应用前景广阔. 展开更多
关键词 氧气面罩 氧气调节器 氧气控制 粒子群算法 反向传播神经网络 PSO–BP神经网络自适应算法 参数自适应
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关于系统级故障诊断的烟花-反向传播神经网络算法 被引量：5
14
作者 归伟夏 陆倩 苏美力 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1102-1109,共8页
为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略... 为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。 展开更多
关键词 系统级故障诊断 烟花算法 反向传播神经网络 PMC模型 烟花-反向传播神经网络算法
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基于粒子群优化算法优化反向传播神经网络构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型 被引量：4
15
作者 张沁宇 胡志刚 +4 位作者 徐子健 王子豪 蒋亚军 付丹丹 陈艳 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第22期200-209,共10页
目的 基于机器学习算法构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型。方法 采集连续冷藏6d的草鱼片的新鲜度指标,并进行方差分析。选择受冷藏天数影响最大的指标—总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)进行定量预测。运用... 目的 基于机器学习算法构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型。方法 采集连续冷藏6d的草鱼片的新鲜度指标,并进行方差分析。选择受冷藏天数影响最大的指标—总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)进行定量预测。运用x-y距离结合的样本划分(samplesetpartitioningbasedonjointx-y distance,SPXY)方法进行数据集的划分,并采用正交信号校正法(orthogonalsignalcorrection,OSC)、Savitzky-Golay(SG)、一阶导数及其组合算法进行光谱预处理。再运用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptivereweightedsampling,CARS)、连续投影算法(successiveprojectionsalgorithm,SPA)、主成分分析(principal component analysis, PCA)对光谱变量进行选择和降维。最后结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、反向传播(backpropagation,BP)神经网络和粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)优化BP神经网络(PSO-BP),建立草鱼(Ctenopharyngodonidella)片新鲜度定量预测模型。结果 各线性和非线性模型均得到了良好的预测效果,预测集相关系数均超过了0.95。PLSR表现较为稳定, BP神经网络虽提高了校正集预测性能,但是预测集性能不如PLSR。PSO-BP既保证了校正集预测性能,也提高了预测集性能。基于OSC+D1预处理和CARS变量选择后的PSO-BP模型性能最优(R2P=0.987,预测集的均方根误差为0.108,相对分析误差为7.778)。结论 基于PSO-BP算法和近红外光谱的定量预测模型可以很好地预测冷藏鱼肉的新鲜度指标。 展开更多
关键词 近红外光谱 冷藏 草鱼 新鲜度 总挥发性盐基氮 粒子群优化算法 反向传播神经网络 正交信号校正法
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基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测 被引量：1
16
作者 甄文冬 陈进 张莉莉 《机械制造》 2019年第3期88-90,共3页
为了精准预测制造业产能,对粒子群优化算法和反向传播神经网络进行研究,进而提出基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测方法。在这一预测方法中,通过粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行优化搜索,同时引... 为了精准预测制造业产能,对粒子群优化算法和反向传播神经网络进行研究,进而提出基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测方法。在这一预测方法中,通过粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行优化搜索,同时引入自适应变异算子,避免粒子群优化算法陷入局部极值,并通过MATLAB软件对制造业产能进行预测。研究结果表明,改进粒子群优化-反向传播神经网络的预测效果优于粒子群优化-反向传播神经网络和反向传播神经网络。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 反向传播神经网络 制造业 产能
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基于蚁群算法优化反向传播神经网络的软件质量预测 被引量：5
17
作者 朱嘉豪 郑巍 +2 位作者 杨丰玉 樊鑫 肖鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期3568-3573,共6页
针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质... 针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化(ACO)算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。 展开更多
关键词 软件质量预测 蚁群优化算法 反向传播神经网络 网络结构评价
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对比研究响应面法和BP神经网络-粒子群算法优化调理松板肉加工工艺 被引量：10
18
作者 胡欣颖 李洪军 +3 位作者 李少博 曾令英 李俊宏 贺稚非 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第24期179-187,共9页
为优化调理松板肉加工工艺,提升松板肉品质,采用超声-真空协同处理以提升肉的质构特性和成品率。在单因素的基础上,应用Box-Behnken试验设计,对比分析响应面法和BP神经网络-粒子群算法对调理松板肉成品率的影响。试验结果表明,响应面法... 为优化调理松板肉加工工艺,提升松板肉品质,采用超声-真空协同处理以提升肉的质构特性和成品率。在单因素的基础上,应用Box-Behnken试验设计,对比分析响应面法和BP神经网络-粒子群算法对调理松板肉成品率的影响。试验结果表明,响应面法优化的超声-真空协同处理最佳工艺为液肉百分比48.10%、超声功率246.04 W、真空度61.11 kPa,成品率理论预测值为94.82%,验证值为92.84%,相对误差值为2.09%。BP神经网络-粒子群算法分析的最佳工艺为液肉百分比51.00%、超声功率235.36 W、真空度66.11 kPa,成品率理论预测值为95.48%,验证值为94.96%,相对误差值为0.54%。BP神经网络-粒子群算法优化出的成品率更高,误差更小,说明该方法在食品加工领域应用前景更广阔,同时也为食品研究提供了新思路。 展开更多
关键词 调理肉制品 超声-真空协同处理 响应面法 BP神经网络 粒子群算法
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递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用 被引量：1
19
作者 吕俊 高慧萍 杨慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期227-229,243,共4页
将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学... 将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。 展开更多
关键词 递阶遗传算法 粒子群算法 误差反向传播(BP)算法 人工神经网络 优化 混沌时间序列
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基于层次分析法-熵权法结合遗传算法-反向传播神经网络优化金蒲橘泡腾片提取工艺
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作者 许玲 牛晓静 +5 位作者 吴延娆 岳亚楠 徐立然 段晓颖 沙薇 余萍 《中医研究》 2023年第11期75-81,共7页
目的:采用正交试验及层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-熵权法结合遗传算法(genetic algorithm,GA)-反向传播(back propagation,BP)神经网络优选金蒲橘泡腾片提取工艺。方法:以绿原酸、木犀草苷、菊苣酸提取量和出膏率为指标... 目的:采用正交试验及层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-熵权法结合遗传算法(genetic algorithm,GA)-反向传播(back propagation,BP)神经网络优选金蒲橘泡腾片提取工艺。方法:以绿原酸、木犀草苷、菊苣酸提取量和出膏率为指标,采用AHP-熵权法确定各指标的复合权重系数,根据L9(34)正交实验对加水倍数、提取时间、提取次数进行考察,并结合GA-BP模型进一步优选金蒲橘泡腾片提取工艺。采用高效液相法测定绿原酸、木犀草苷、菊苣酸含量,以Agilent ZORBAX SB-Aq(5μm,4.6 mm×250 mm)为色谱柱,以乙腈-4 mL/L磷酸水溶液为流动相梯度洗脱,柱温25℃,流速为1.0 mL/min,检测波长为350 nm,进样量为10μL。结果:绿原酸、木犀草苷和菊苣酸分别在24.6~787.2 mg/L、0.9~14.4 mg/L和5.4~172.8mg/L范围内线性关系良好,平均加样回收率分别为101.58%、99.60%、105.31%,RSD分别为1.87%、1.99%、1.15%。正交试验筛选出最优提取工艺为加12倍水,提取2次,每次0.5 h,综合评分为95.59分;GA-BP模型优选的最优提取工艺为加12倍水,提取2次,每次1 h,综合评分为96.86分。工艺验证表明,正交试验所得最优工艺RSD为3.15%,GA-BP模型所得最优工艺的RSD为2.75%,与预测值相对误差仅有0.14%。结论:GA-BP模型结合AHP-熵权法优选的金蒲橘泡腾片提取工艺稳定,有较好的预测性,可为其制剂工艺研究提供新的思路。 展开更多
关键词 金蒲橘泡腾片 提取工艺 绿原酸 木犀草苷 菊苣酸 层次分析法-熵权法 遗传算法-反向传播神经网络 正交试验
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