扩展隐层的误差反传网络训练算法研究 被引量：4

1

作者 刘新平 唐磊 金有海 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2284-2288,共5页

为提高神经网络的预测精度,对现有的误差反传网络训练算法进行了改进。对三层误差反传网络进行了结构扩展,在训练过的三层网络中,动态增加一个具有线性激活函数的辅助隐层,形成一种新的网络扩展模型。用改进的蚁群算法对新增权值参数进... 为提高神经网络的预测精度,对现有的误差反传网络训练算法进行了改进。对三层误差反传网络进行了结构扩展,在训练过的三层网络中,动态增加一个具有线性激活函数的辅助隐层,形成一种新的网络扩展模型。用改进的蚁群算法对新增权值参数进行训练,着重阐述算法的实现过程及算法分析。最后,设计了一组催化剂活性预测实验,对算法改进前后的预测能力及训练误差进行了对比。结果表明,采用该模型及训练算法,可以在不影响网络表达能力的基础上提高网络的训练精度及预测精度,改善了网络的泛化能力。 展开更多

关键词 误差反传 神经网络 扩展隐层 训练算法 预测精度

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基于误差反传小波神经网络的船舶横摇时间序列预报 被引量：5

2

作者 李晖 郭晨 李晓方 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第11期1634-1636,1641,共4页

结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预... 结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预报,亦可用于纵摇、艏摇的时间序列预报。 展开更多

关键词 误差反传 小波神经网络 船舶横摇运动 时间序列预报

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多层前传神经网的广义误差反传训练与模式分类 被引量：1

3

作者 陈亚秋 陈德钊 胡上序 《计算机应用与软件》 CSCD 1999年第3期58-64,共7页

本文以天然留兰香的组分构成与其品质的关系为例,讨论人工神经元方法用于复杂信息模式分类的问题。提出一种广义的误差反传训练策略,将网络的训练范围从联接权扩大到神经元模型。这种新的训练方法(GBP)能提高多层前传网络的学习效率,加... 本文以天然留兰香的组分构成与其品质的关系为例,讨论人工神经元方法用于复杂信息模式分类的问题。提出一种广义的误差反传训练策略,将网络的训练范围从联接权扩大到神经元模型。这种新的训练方法(GBP)能提高多层前传网络的学习效率,加快收敛的速率。实际运行的结果表明,所需训练时间仅为普通误差反传(BP)训练方法的1/15,并能达到较高的预报精度。 展开更多

关键词 留兰香 天然香料 神经网络 广义误差反传

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基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计

4

作者 段海滨 王道波 +1 位作者 于秀芬 朱家强 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期267-271,共5页

针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案。在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字... 针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案。在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字解算后的位置信号;隐含层单元数为12 个;输出层设为2 个输出单元,即经在线学习误差反传算法学习训练后的数字位置和速度,其中位置控制器采用自调节比例积分微分(PID)控制,速度通过数字/模拟(D/A)转换后传送到速度控制器,设定精度误差指标为0.05,训练样本数为30。用研制的UAV仿真伺服系统对UAV光纤陀螺传感器进行含实物半物理实时仿真实验,结果表明,该在线学习误差反传算法控制方案的UAV仿真伺服系统具有收敛性好、动态响应快、鲁棒性强的特点。 展开更多

关键词 误差反传算法 BP神经网络 仿真伺服系统 在线学习 无人机

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基于误差反传算法的时间序列非线性预测方法 被引量：1

5

作者 郭静波 戴逸松 《长春邮电学院学报》 1996年第1期1-6,共6页

讨论了基于误差反向传播算法的时间序列非线性预测方法，给出了用该方法预测的时间序列程序框图并对太阳黑子预测问题进行了计算机仿真。仿真结果表明该非线性预测方法有较好的预测效果．

关键词 时间序列分析 非线性预测 误差反传算法

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神经网络中误差反传算法的分析与改进 被引量：3

6

作者 申挺 金云程 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 1998年第1期118-123,共6页

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因，提出了改进算法ＢＰＧ，以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索，并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．

关键词 BP算法 共轭梯度 神经网络 误差反传算法

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基于遗传算法-误差反传神经网络的变风量空调系统空调箱故障诊断 被引量：11

7

作者 张善兴 何金凝 +2 位作者 杜志敏 何军 晋欣桥 《制冷技术》 2019年第5期15-21,共7页

本文针对变风量空调系统空调箱常见的8种软硬故障,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合误差反传(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。通过变风量空调系统硬件在环仿真平台获取了不同故障工况下的数据;在BP神经网络... 本文针对变风量空调系统空调箱常见的8种软硬故障,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合误差反传(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。通过变风量空调系统硬件在环仿真平台获取了不同故障工况下的数据;在BP神经网络模型的基础上,利用遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立了GA-BP神经网络故障诊断优化模型;分析比较了BP模型和GA-BP优化模型的故障诊断性能。结果表明:GA-BP优化模型可以有效分离出8种故障,较BP模型有更好的故障诊断性能,准确率提高至90.7%;在相同神经元个数的情况下,GA-BP优化模型的故障诊断准确率更加稳定。 展开更多

关键词 变风量空调系统 故障诊断 遗传算法 误差反传 神经网络

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多块神经网络误差反传的新概念

8

作者 周苏 许立俭 孙学瑞 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 1995年第2期9-20,共12页

连接型网络的误差反传学习通常只是改变网络的权系数，所学的知识仅存储子所用网络内部神经元的连接之中，而神经元的作用函数在学习过程中保持不变．人脑中的神经无处理信息的方式对变化的信息环境应该具有相应的自适应性，这样的观点... 连接型网络的误差反传学习通常只是改变网络的权系数，所学的知识仅存储子所用网络内部神经元的连接之中，而神经元的作用函数在学习过程中保持不变．人脑中的神经无处理信息的方式对变化的信息环境应该具有相应的自适应性，这样的观点用于连接型网络的学习便意味着，在学习过程中，不仅网络内部神经元的连接，表示神经无处理信息方式的作用函数也应该可以变化，参与学习．本文对具有上述功能的多块神经网络以矢量一矩阵的形式给出了一般性的描述，并介绍了相应的误差反传学习算法．多块神经网络及其学习算法的矢量一矩阵描述有助于网络的稳定性分析和学习算法的收敛性分析． 展开更多

关键词 误差反传 连接权系数 神经网络

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前馈网误差反传的显式及网络的鲁棒性分析 被引量：1

9

作者 傅鹂 《重庆大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1996年第6期23-32,共10页

给出了前馈神经网络误差反传的一种紧凑显式表达，并据此对前馈神经网络的鲁棒性进行了分析．提出了设计鲁棒的前馈网所应遵循的若干参考原则。

关键词 神经网络 误差反传 鲁棒性 前馈神经网络

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反重力铸造装备的模糊建模与预测控制 被引量：2

10

作者 曹兴华 韩勇 杨煜普 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2011年第5期49-52,共4页

工业中的反重力装备在铸造过程中具有时滞性、强非线性和时变性的特点,传统的控制算法难以达到满意的效果,由此提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制方法。该方法根据T-S模型的描述来设计神经网络结构,利用误差反传算法离线辨识前件参... 工业中的反重力装备在铸造过程中具有时滞性、强非线性和时变性的特点,传统的控制算法难以达到满意的效果,由此提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制方法。该方法根据T-S模型的描述来设计神经网络结构,利用误差反传算法离线辨识前件参数和后件参数,使用加权最小二乘递推方法进一步在线修正模型的后件参数,并将T-S模型转化为状态空间模型,使用丢番图方程推导出预测控制律。仿真结果表明此方法具有良好的动态特性。 展开更多

关键词 神经网络 预测控制 最小二乘法 T-S模型 误差反传 铸造业

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减小点焊质量神经网络监测模型误差的措施 被引量：1

11

作者 张忠典 李冬青 +1 位作者 唐大平 李学军 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期113-116,共4页

点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性 ,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系 ,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化。在建立点焊质量神经网... 点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性 ,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系 ,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化。在建立点焊质量神经网络监测模型的过程中 ,发现 ,训练过程中的”假饱和”现象是减小网络模型误差的主要障碍。为此 ,分析了各种减小网络模型误差的可能途径 ,提出了相应的改善措施 ,并通过试验证明 ,所提出的观点是正确的。 展开更多

关键词 假饱和 神经元网络 误差反传算法 点焊质量监测

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基于多层前传网络的异步电机转子磁链和转速辨识

12

作者 张伟 陈丹江 《浙江万里学院学报》 2006年第5期52-55,共4页

文章利用多层前传网络对异步电机转子磁链和转速进行直接辨识,多层前传网络具有良好的函数逼近能力,利用误差反传算法对多层前传网络进行训练,使神经网络准确地反映电机转子磁链和转速,在此基础上建立了一个异步电机矢量控制系统.系统... 文章利用多层前传网络对异步电机转子磁链和转速进行直接辨识,多层前传网络具有良好的函数逼近能力,利用误差反传算法对多层前传网络进行训练,使神经网络准确地反映电机转子磁链和转速,在此基础上建立了一个异步电机矢量控制系统.系统仿真结果表明,这种方法能较好地辨识电机转子磁链信号和转速,系统具有良好的动态性能. 展开更多

关键词 多层前传网络 误差反传算法 转子磁链 异步电机

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融合遗传算法和BP神经网络对基坑地表沉降预测的应用研究 被引量：12

13

作者 张彬 《北京测绘》 2018年第10期1152-1155,共4页

随着基坑开挖的范围和深度越来越大,如何保证在基坑开挖过程中地表的沉降安全至关重要。本文利用遗传算法对BP神经网络预测模型进行权值和阈值优化,对基坑地表沉降监测时间序列进行预测处理,同时将预测结果与遗传算法和神经网络预测模... 随着基坑开挖的范围和深度越来越大,如何保证在基坑开挖过程中地表的沉降安全至关重要。本文利用遗传算法对BP神经网络预测模型进行权值和阈值优化,对基坑地表沉降监测时间序列进行预测处理,同时将预测结果与遗传算法和神经网络预测模型进行了定量性的比较和分析,结果表明融合模型比BP神经网络能够更加快速精确的预测基坑地表的沉降趋势,与此同时,本文将地下水的沉降时间序列和基坑地表的沉降进行了相关性分析,结果表明,地下水的沉降对基坑地表的沉降的影响较大,为基坑地表沉降预测提供了技术支持和参考。 展开更多

关键词 遗传算法 误差反传(BP)神经网络 基坑 沉降预测

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基于云计算平台的光通信网络信道均衡分配方法 被引量：1

14

作者 廖俊东 刘丹 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第9期161-165,共5页

以降低光通信网络干扰程度、实现信道均衡分配为目的,提出基于云计算平台的光通信网络信道均衡分配方法。构建基于云平台的光网络通信数据交互模型,使用改进粒子群算法计算光通信网络信道节点适应度函数值,选取光通信网络信道内连通性节... 以降低光通信网络干扰程度、实现信道均衡分配为目的,提出基于云计算平台的光通信网络信道均衡分配方法。构建基于云平台的光网络通信数据交互模型,使用改进粒子群算法计算光通信网络信道节点适应度函数值,选取光通信网络信道内连通性节点,求解信道动态邻域决策函数,实现光通信网络信道均衡分配。实验结果表明:该策略具备可靠性较强,可均衡分配聚集的光信号,使其呈现小堆聚集且规则分布状态,实现了信道均衡分配;该策略有效提升了光通信网络的吞吐量,降低了光通信节点对网络产生干扰程度。 展开更多

关键词 云计算平台 光通信网络 信道均衡分配 粒子群算法 误差反传方法

原文传递

基于声学特性的鸡蛋蛋壳裂纹检测 被引量：11

15

作者 林颢 赵杰文 +2 位作者 陈全胜 蔡健荣 周平 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期199-202,共4页

通过自行研制的一套禽蛋裂纹检测装置,采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹鸡蛋。采用基于归一化最小均方算法的自适应滤波器对信号进行去噪处理。结果表明:经自适应滤波后,敲击响应信号的分辨率和灵敏度均有显著提高。提取经滤... 通过自行研制的一套禽蛋裂纹检测装置,采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹鸡蛋。采用基于归一化最小均方算法的自适应滤波器对信号进行去噪处理。结果表明:经自适应滤波后,敲击响应信号的分辨率和灵敏度均有显著提高。提取经滤波去噪后的鸡蛋敲击响应信号功率谱的5个特征参数,作为误差反传人工神经网络模型的输入向量进行判别。判别模型对实验鸡蛋的交互验证训练集和独立样本预测集的判别率均为97%。 展开更多

关键词 鸡蛋 裂纹 声音响应信号 归-化最小均方算法 误差反传人工神经网络

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建立点焊质量神经网络监测模型时作用函数的选取 被引量：7

16

作者 张忠典 李冬青 +1 位作者 赵洪运 范伟光 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期49-62,共14页

多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓... 多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓慢的主要原因之一 ,也是减小点焊质量监测模型误差的主要障碍。为了减少BP算法学习过程中出现“假饱和”的可能性、加快学习速度 。 展开更多

关键词 点焊质量 监测模型 神经元网络 误差反传算法 作用函数

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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量：14

17

作者 王华 程海青 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第6期1297-1300,共4页

为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变... 为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势。仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法。 展开更多

关键词 盲均衡 误差反传算法 神经网络 自适应算法 动量项

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基于气象因素的短期电力负荷ANN预报模型 被引量：7

18

作者 刘运红 姜铁兵 +2 位作者 陈丰华 梁年生 杨立常 《水电能源科学》 2001年第4期51-54,共4页

提出了一种基于气象因素 ,利用人工神经元网络进行电力系统短期负荷预报的方法 .该方法比较全面地考虑了气象因素对电力系统负荷的影响 ,操作方便、易用 .仿真计算和实际预报结果表明 ,预报准确度较高 .

关键词 负荷预报 人工神经元网络 误差反传算法 电力系统 预报模型 气象因素

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前向神经网络参数估计中的进化规划 被引量：3

19

作者 陈小平 于盛林 刘文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第5期35-37,共3页

人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神... 人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神经网络参数估计中的应用，结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明采用进化规划得到的网络参数是最优的，神经网络的性能优于基于BP算法的神经网络性能。 展开更多

关键词 进化规划 神经网络 参数估计 BP算法 误差反传训练算法

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航空发动机的智能神经网络自适应控制研究 被引量：6

20

作者 赵俊 陈建军 王灵刚 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1913-1920,共8页

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差... 针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性. 展开更多

关键词 航空发动机 智能神经网络 模糊PID控制 混沌蚁群优化 误差反传算法 最小二乘支持向量机

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