浅议BP网络的优缺点及改进

当前，神经网络的研究是一个热点，尤其是BP网络以其独有的特点在各行各业得到广泛的应用。但BP网络也不是非常完美的，考了更好的理解应用神经网络进行问题求解，文章对它的优缺点展开讨论，并提出了几种改进算法。     

神经网络改进BP算法的DSP实现

研究一种前向型神经网络的改进学习算法并基于TI的TMS320C5402定点数字信号处理器开发系统实现该算法的训练学习：测试结果表明：网络学习速率提高，网络的输出动态响应具有超调小、响应快和鲁棒性强的优点，为DSP在实时性控制系统中的应用奠定了一定基础。     

基于BP神经网络改进算法的数据压缩方案

论述了BP神经网络进行图像数据压缩的基本原理;为了进一步提高算法的收敛速度,分析了样本数据输入顺序对权值的影响、学习参数的选择及局部极小这三个影响算法收敛速度的重要问题;提出了消除样本数据输入顺序对权值的影响、如何避免局部极小的问题、学习参数自适应调整的改进算法．     

BP神经网络的算法及改进

本文介绍了目前人工神经网领域中BP神经网络的特点及其算法原理,通过分析BP网络算法的缺点,提出BP算法的改进方法。从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的应用进行了讨论。     

BP神经网络训练算法的改进

BP神经网络被广泛应用于分类模式识别、图像处理和系统控制等领域。 人们对BP网络算法进行了许多的研究,但尚有其不足之处,为完成其权的训练,问题的关键在于如何避免陷入局部极小及在此前提下如何提高学习速度。为此,就如何选取学习率η和动量矩α提出了改进方案,并应用于数字识别,得到了较为满意的结果。     

BP神经网络算法的改进及其在手写体汉字识别中的应用

分析BP算法的基本原理,指出BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源.针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法.应用实例利用MATLAB软件对标准BP算法及其改进的算法进行语言编程、仿真.实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛性,避免陷入局部最小点.同时,将改进的BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率.     

基于Matlab的改进BP神经网络及其应用

讨论了BP神经网络及几种改进BP神经网络性能的算法．用Matlab编制出相应的BP神经网络算法程序，并将其用于处理紫外分光光度法同时测定Fe，Co，Ni，Cu，V的实验数据，结果表明L—M法收敛最快，精度最高．     

一种改进的神经网络BP算法

提出同时对神经元温度常数Ｔ、位置常数θ、联接权值Ｗ进行调整的观点,并推导出相应的学习算法公式。对比试验表明：所给出的改进算法能有效地减少节点数、加速训练进程认识精度。     

BP神经网络训练算法的改进

BP神经网络被广泛应用于分类模式识别、图像处理和系统控制等领域人们对BP网络算法进行了许多的研究,但尚有其不足之处为完成其权的训练,问题的关键在于如何避免陷入局部极小及在此前题下如何提高学习速度为此,就如何选取学习率η和动量矩α提出了改进方案,并应用于数字识别,得到了较为满意的结果     

多层神经网络BP算法的改进

多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题，但ＢＰ网络的学习过程是对一个高...     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

改进BP神经网络在郑州市需水量预测中的应用

水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点．需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾．基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14．41亿m3和14．84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测．     

BP神经网络在GDP预测中的应用研究

在经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对经济运行进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,得到了较为满意的预测结果。     

BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。     

一种改进的BP算法神经网络

讨论了BP神经网络学习过程中的假饱和现象和激励函数对输出值的影响，将修改激励函数和构建假饱和预防函数相结合，实现加快网络学习速率。通过引入距离熵揭示了实际输出值、期望输出值以及能量函数三者的内在关联。对BP网络的应用实例编制了仿真程序，并与标准的BP算法进行比较。结果表明改进算法的学习收敛性大大地优于标准BP算法。     

BP神经网络在材料领域中的应用(综述)

成分一结构一性能之间的关系始终是材料科学研究的主题,传统的试错法等经验或半经验的材料研究方法造成了资源、人力和时间上的极大浪费,因此需要从理论上解决材料设计、评价、预报等方面问题．人工神经网络是具有在线学习、记忆和分析推理功能能力的数学方法,它能够获得输入与输出之间的相互关系．其中BP神经网络结构简单、理论研究比较成熟．在材料研究领域中,BP神经网络已用于材料性能的研究与预测,复合材料工艺参数优化和预报,以及对金属的腐蚀研究等方面．     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

一种改进的BP网络图象压缩方法

本文提出了一种改进的ＢＰ网络图象压缩方法．该方法对输入图象矢量进行分类，不同类别的图象矢量分别由不同的ＢＰ网络来实现压缩和恢复．因为同一类别图象矢量间离散度较小，所以可降低ＢＰ网络的映射复杂度，从而达到改善图象质量的目的．实验结果表明，这种改进能有效提高恢复图象的信噪比和视觉质量，对数据压缩比影响很小．     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.