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。     

BP网络在边坡稳定性分析中的应用

提出利用人工神经网络技术分析边坡稳定性的一种方法。考虑影响边坡稳定性分析的各种自然因素,利用BP网络的非线性映射能力,计算边坡稳定性分析的安全系数。以黄土地区边坡的工程数据为例,结果表明该方法简单可用,可以满足工程要求。     

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。     

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．     

BP算法的改进及其在股票价格预测中的应用

为加速BP算法的收敛,提出了一种物理意义明确、体现人脑优选本质的新的激励函数,通过动态调整此激励函数的参数并结合已有的一些BP改进算法,用之进行股票价格的预测,得到了满意的结果。同时,股票价格的可预测性也从另一角度证明了我国不成熟股票市场的非有效性。只要预测模型选取恰当,可获得超过市场平均盈利水平的收益。     

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.     

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。     

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。     

基于改进 BP 神经网络的铁路货运量预测

在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。     

一种改进的反向传播算法在机械故障模式识别中的应用

反向传播算法在机械故障模式识别中得到广泛的应用,但在实践中发现标准的反向传播法的收敛速度不快,模式识别能力有发,针对这些缺点进行改进,提出了一种改进的反向传播算法,大大提高了ＢＰ网络的收敛速度和模式识别能力,然后以变速箱故障模式识别为例进行了验证。     

改进的BP神经网络预测模型及其应用

针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷,引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题,以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本,分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型,对所提出的改进预测方法进行实证分析．结果表明：所提出的算法对销售量的预测精度较高,误差均小于8．8％,运算时间也有所降低,预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性．     

改进的BP神经网络在路基沉降预测中的运用

针对BP神经网络存在训练过程不确定的缺点,基于MATLAB建立改进的BP神经网络模型,该模型可克服BP神经网络模型在训练过程中收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合实体工程实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、泊松曲线模型和Compertz模型对比分析,结果表明改进的BP神经网络模型在黄土路基沉降预测中精度最高,可运用于黄土路基的沉降预测。     

改进的病毒进化遗传算法应用研究

针对车间调度中典型的作业车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem),提出了一种改进的病毒进化遗传算法.该算法选取主群体中较优秀的个体生成部分初始病毒个体,提高了病毒个体的适值和感染能力,从而也就提高了整个主群体的平均适值,并引入了静态繁殖理论,有效的避免了问题最优解的丢失,同时,将基于优先规则的启发式算法与传统的病毒进化遗传算法相结合,加快了算法的收敛性能和收敛速度.最后给出了该改进的病毒进化遗传算法的试验仿真结果.     

改进的病毒进化遗传算法应用研究

针对车间调度中典型的作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem）,提出了一种改进的病毒进化遗传算法．该算法选取主群体中较优秀的个体生成部分初始病毒个体,提高了病毒个体的适值和感染能力,从而也就提高了整个主群体的平均适值,并引入了静态繁殖理论,有效的避免了问题最优解的丢失,同时,将基于优先规则的启发式算法与传统的病毒进化遗传算法相结合,加快了算法的收敛性能和收敛速度．最后给出了该改进的病毒进化遗传算法的试验仿真结果．     

改进的BP网络在隧道锚喷支护参数设计中的应用

建立了隧道锚喷支护设计参数选择的BP网络模型，并对BP算法中的不足之处加以改进。对隧道锚喷支护的影响因素进行了分析研究，结合我国隧道的实际情况，确定了神经元网络的输入参数。同时根据计算时BP网络对于数据取值范围的要求，对输入输出参数进行了必要的变换处理。结果表明，用改进的BP网络方法选择隧道锚喷支护设计参数的效果是良好的，设计误差能够满足工程实际的需要。     

改进的BP神经网络在隧道岩爆预测中的应用

在分析岩爆主要影响因素的基础上,建立改进的BP神经网络岩爆预测模型。采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练,并利用收敛的网络进行岩爆烈度预测,预测结果与实际吻合,说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。     

基于Harris的改进SIFT算法

SIFT算法是一种具有尺度不变性的特征提取算法,能够有效地提取图像中的局部特征.为了在提高SIFT算法实时性的同时兼顾算法鲁棒性,利用Harris算法思想中使用图像灰度一阶偏导数的局部自相关函数的方法对SIFT算法进行改进,消除SIFT算法中因使用Hessian矩阵出现的边界效应.这种改进方法可以有效去除SIFT算法中因使用Hessian矩阵消除边界效应时提取出的处于边界位置或亮度不够的特征点,提高图像拼接的质量.实验证明改进的算法提高了算法的检测时间和鲁棒性,将改进的算法应用于制作虚拟漫游系统,取得了良好的效果.     

基于LabVIEW的BP算法及其在发动机故障诊断中的应用

介绍了虚拟仪器技术,应用LabVIEW软件编制了基于BP算法的训练网络和诊断网络,使之能更有效地、直观地了解BP神经网络的工作状态,从而为汽车信号系统的分析和发动机故障系统诊断提供了有效的方法。