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多级混合数据融合方法是解决目标分类识别问题的一种重要途径,研究了一种三级混合数据融合方法,该算法在不同级别使用了改进的BP算法、D-S证据理论及基于模糊综合的方法。 相似文献
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基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想. 相似文献
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在Wasserman自适应学习率算法的基础上提出一种新的BP网络改进算法--分层自适应学习率附加动量项算法,并应用该算法建立了凝汽器故障BP网络诊断模型.仿真结果表明该算法较之Wasserman自适应学习率算法能进一步提高网络的学习速度. 相似文献
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针对前馈网络BP算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷,提出一种基于U-D分解的渐消记忆推广Kalman滤波学习新方法。与EKF相比,该方法不仅大大加快了学习收敛速度,数值稳定性好,而且比BP算法需较少学习次数和隐节点数,学习效果也更好,将这种学习算法应用在船舶操纵的神经网络控制器中,仿真结果表明该方法是提高网络学习速度改善学习效果的一种有效方法,可有效解决非线性系统的控制问题。 相似文献
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本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法能保证系统具有良好的动态品质。 相似文献
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针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点. 相似文献
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神经网络用于船舶操纵动态特性学习的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文针对BP网络存在的一些问题,提出一种单层神经网络结构,通过大量的仿真试验,对两种网络在学习、预报和适应参数变化等方面的特性进行了对比。结果表明单层神经网络用于学习船舶操纵动态特性,具有收敛速度极快、预测误差较小、能快速跟踪参数变化等优点,可用于船舶操纵特性的实时学习。 相似文献
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基于误差反传神经网络的船型要素建模分析方法及应用 总被引:4,自引:1,他引:3
探讨用BP神经网络建立船型要素建模分析理论和方法。讨论了建模的处理技巧。结合算例对基于BP网络的数学模型的表达方式、网络结构模型预报精度的影响及模型中变量的重要度分析方法等基本问题作了初步分析。 相似文献
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针对标准BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点,提出了改进的BP算法——Levenberg-Marquardt算法,并将其应用到电路故障诊断问题中。实例仿真验证了改进算法在训练次数和训练时间上具有明显的优势,同时也能保证故障诊断准确率,具有良好的效果。 相似文献