BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施.     

基于实例改进的BP算法的联合应用

BP(Back Propagation)神经网络模型是当今的科学技术领域中应用最为广泛的一种，其突出优点是具有很强的非线性映射能力以及根据具体问题灵活处理的柔性的网络结构。但是目前BP网络还存在一些缺陷，如训练时间长、易陷入局部极小等。分析BP神经网络的几种优化算法，实例证明这些优化算法的联合应用可以提高网络的性能。     

改进BP算法在船舶碰撞危险度计算中的应用

在海上交通工程学的最新研究成果的基础上，提出了用一种改进的BP算法来计算船舶碰撞危险度．将该改进的BP算法应用到系统中并与普通BP算法比较，对结果作了详尽的分析．结果表明，改进的BP算法有更快的收敛速度和更好的计算精度．     

基于进化规划的BP神经网络学习

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明,本文中提出的改进的进化规划算法优于前2个算法。     

BP神经网络在城市消费预测中的应用

针对城市消费预测问题,应用一种改进的BP算法,建立了相应的BP网络模型,并设计了基于BP神经网络的城市消费预测系统.应用实例证明:该算法可以提高当前的预测精度,是一种较为有效的预测方法.     

BP神经网络在城市消费预测中的应用

针对城市消费预测问题,应用一种改进的BP算法,建立了相应的BP网络模型,并设计了基于BP神经网络的城市消费预测系统.应用实例证明:该算法可以提高当前的预测精度,是一种较为有效的预测方法.     

基于改进的BP神经网络的桥梁结构损伤诊断研究

采用改进后的BP神经网络对桥梁结构进行损伤诊断,通过与传统BP网络法的诊断结果进行对比,得出改进后的BP网络算法在实际应用中能克服传统BP网络算法收敛速度慢,存在局部极小的问题.改进后BP网络的桥梁结构损伤诊断具有较好的诊断效果,与传统的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了识别精度,具有较好的应用前景.     

基于改进的动态因子多层前馈网络学习算法

分析了学习率对BP神经网络中存在的典型问题的影响，提出了一种通过调整学习率改进BP神经网络性能的动态适应算法。仿真结果表明，此BP算法在学习速度方面有较大提高。     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法，分析了它们各自的不足。提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法，并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别，经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

BP网络的泛化能力改进方法及应用

在人工神经网络的使用中，BP神经网络是使用比较多的网络结构，简要介绍了BP网络的基本结构和BP算法，分析BP网络存在的缺陷，介绍了两种改进BP网络泛化能力的方法，并通过例子分析了两种方法的适用性。     

基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性.     

基于粗糙集-BP神经网络客户群特征与服务映射模型研究

针对客户服务项目的不确定性，基于不可分辨关系的粗糙集理论和BP神经网络算法优良的分类映射能力，提出了面向细分客户群的基于粗糙BP神经网络客户群特征与服务项目映射模型。本文将分析客户特征，运用粗糙集理论进行客户特征约简、划分等价关系、建立BP神经网络的初始拓扑结构，运用K-means算法划分客户群。通过引入粗糙集理论，改进BP神经网络算法，加快BP网络收敛的速度和逃离局部极小值点，并利用rosetta软件和Matlab编程实现面向细分客户群的客户特征与服务项目映射模型。     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型．该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点．结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比．计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景．     

基于神经网络的引线键合质量预测模型研究

针对引线键合质量与其影响参数之间存在非线性、强耦合关系的特点,提出一种基于弹性BP算法的BP神经网络引线键合质量预测模型.通过引线键合工艺过程的分析,提取了影响引线键合质量的工艺参数,采用BP神经网络结构,建立了引线键合质量预测模型.不同算法下的网络训练结果表明,弹性BP算法具有较快的收敛速度和较高的训练精度.仿真结果表明所建模型具有较高的预测精度,能够准确地反映键合质量综合指标的变化趋势.     

桥梁断面静力三分力系数的人工神经网络识别

通过风洞模型试验得到了足够的样本，在此基础上利用MATLAB神经网络工具箱构造了2个BP人工神经网络；采用BR(Bayesian regularization)算法，比较了不同坐标系下的静力三分力系数的训练结果，得出4层网络比较有效且具有较高精度的结论．最后，提出了应用人工神经网络需要注意的问题。     

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型．预报结果表明：预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值．     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

BP神经网络在桥梁焊缝收缩预测的应用研究

神经网络是一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统，BP网络算法是目前研究最为成熟的理论．被广泛应用于非线性建模，参数识别等领域。本文运用BP神经网络，对桥梁悬拼阶段施工控制中焊接收缩变形进行网络的建立，并利用现场实测数据进行网络的训练和仿真。计算结果显示，在目前对悬拼阶段箱梁的焊接收缩变形机理的研究并不十分透彻的条件下，用神经网络进行焊缝收缩的识别是一种可行的方法.     

BP神经网络在模拟非线性系统输出中的应用

概述了非线性系统输出模拟的方法，对BP神经网络及改进的BP算法作了简要介绍。以BP神经网络运用于激光焊接过程中模拟焊缝形状的典型例子，探讨了BP神经网络在非线性系统模拟输出中的可行性；通过实例分析及比较测试结果，对BP网络的结构和训练样本的选取等进行了有益的探索。     

粒子群优化BP网络建模及在缓冲包装设计中的应用

利用粒子群优化(PSO)算法取代传统BP网络算法中的梯度下降法,对参数(权值、阈值)进行优化,并将其应用于缓冲包装设计,建立缓冲包装材料特性模型.仿真数据表明:PSO优化的BP网络算法在函数逼近误差、迭代次数上均比传统BP网络算法有显著提高,可有效地解决缓冲包装中的非线性问题.