一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性，提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机，得到RBF网络较优的初始结构和参数；随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明，混合学习算法学习效率高，网络性能优良，应用于函数逼近时效果优良．     

基于BP神经网络的水稻培矮64S育性转换光温指标研究

根据培矮64S的自交结实率与育性敏感期的温度、光长呈非线性关系的特点,利用Levenberg-Marquardt优化算法改进的四层前馈反向传播网络BP神经网络,研究水稻培矮64S的育性转换光温指标。研究结果表明,改进的BP神经网络训练速度快,评估效果好,模拟准确率高。     

基于BP神经网络的葡萄病害诊断方法研究

根据葡萄病害的特点,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型,经测试其诊断结果正确率为100%,BP模型的诊断准确率为95.39%。研究结果表明BP神经网络技术适合应用于解决病害诊断这一复杂问题。     

基于模拟退火和遗传算法的神经网络在精确施肥的研究

为了更加精确地描述农作物产量与土壤和施肥量中的N、P、K浓度之间的复杂的非线性关系,对原始的BP神经网络进行了改进。首先采用模拟退火算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,提高了网络的整体逼近性能,再用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行改善,并对这两种方法的优化效果进行了比较,结果表明模拟退火和遗传算法的神经网络能产生很好的效果。     

BP神经网络局限性及其改进的研究

针对神经网络的发展状况,利用概率及其它数学的方法,对神经网络中BP算法进行了分析,对BP算法的学习速度慢、容错能力差、算法不完备等缺点进行了讨论,得出BP神经网络的这些局限性均是BP算法本身固有的。在此基础上提出新的算法TFP,并讨论了网络假吸引中心的问题,在网络性能上,对保持知识的稳定性也作了探讨。     

BP神经网络算法的一种改进及在小麦赤霉病预测中的应用

针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,提出了动量法和批处理梯度下降学习算法相结合的BP神经网络改进算法,用以提高BP网络训练速度。该方法成功地实现了小麦赤霉病流行程度预测,效果显著。     

基于AM—MCMC的RAGA—BP网络在灌区水质评价中的应用

BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高.建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能够选出最优的BP网络初始结构;AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价.实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的RAGA-BP网络收敛速度提高约20%,评价结果与实际水质比较更为客观、合理.基于AM-MCMC的RAGA-BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好的样本,快速有效地对灌区水质进行评价.此外,基于AM-MCMC的RAGA-BP模型还可用于洪灾损失评价、地震灾害评价及其他评价问题,具有广泛的实用性.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

基于人工神经网络的农民收入预测模型的应用分析——以陕西省为例

阐述了神经网络及其BP算法的工作原理,将神经网络的BP算法引入农民收入研究领域,并应用MATLAB神经网络工具箱对陕西省农民纯收入进行了预测研究。预测模型在预测精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果,对未来农民收入的研究具有重要意义。     

基于改进小波神经网络的滚动轴承故障诊断

根据轴承故障产生的机理和常用故障特征参数的分析与提取方法,针对滚动轴承系统的非线性和表面振动信号的非平稳特性,采用小波分析法,并对小波分析中容易产生频率混淆而进行改进小波包快速算法。试验结果表明,改进的小波分析能减少频率混淆现象,克服传统小波包快速算法中高低频重迭难以分辨的问题,并利用小波频带分析技术对故障信号中含有的噪声信号进行分离。结合小波和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,研究小波神经网络的学习算法,解决传统BP算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题,从学习率和连接权值两个方面对算法进行改进。以N205型滚动轴承在试验台上所测取的试验数据进行网络训练,用振动信号为网络输入向量给出训练结果。仿真实例分析结果表明,采用改进的小波神经网络能够对滚动轴承故障进行分类,且其收敛速度明显快于相同条件下的小波神经网络和改进的BP网络,可有效实现滚动轴承的故障诊断。     

基于遗传算法改进 BP 神经网络的遥感影像分类研究

遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段,是目前遥感技术中的热点研究内容,有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。BP神经网络具有收敛快和自学习、自适应性强的特点。在遥感图像分类中,BP神经网络能充分利用样本集的信息,自动建立分类模型,但由于BP神经网络的权值和阀值能直接影响BP神经网络模型的分类精度,因此该研究通过遗传算法来确定BP神经网络的最优权值和阀值,从而提高BP神经网络的分类精度。以LandsatTM遥感图像作为数据源,以长江中游一武汉市为研究地区,建立了基于BP神经网络模型的遥感分类模型和基于遗传算法改进BP神经网络模型的分类模型,对分类结果进行了定量分析。结果表明：在样本相同的情况下,基于遗传算法改进BP神经网络的遥感影像分类精度要高于BP神经网络的遥感影像分类精度。     

基于GA-BP算法的玉米品种识别系统研究

介绍一种基于GA-BP学习算法的人工神经网络,利用神经网络具有的自适应性、并行性、鲁棒性以及分类能力强等优势,构造玉米品种学习和识别系统。选用3层BP网络自动识别玉米品种,遗传算法进行粗精度的学习以选取网络权值,用BP算法完成给定精度的学习,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷。结果表明,提出的GA-BP学习算法有效提高了BP算法的收敛速度。     

BP神经网络和遗传算法相结合在洞庭湖氨氮浓度预测中的应用

BP算法具有寻优精确的特点,而遗传算法具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能。因此将遗传算法与BP神经网络相结合,训练时先用遗传算法进行寻优,将搜索范围缩小后,再利用BP神经网络来进行精确求解,可以达到全局寻优和快速高效的目的。设计了一种利用遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法,并对洞庭湖氨氮浓度的预测进行了研究。结果表明,丰水期(9月份)数据分布比较均匀,遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法的3种学习算法计算值与实际值接近,并优于BP神经网络的计算结果,说明该方法具有较好的预测效果。     

优化BP神经网络算法在油茶产量预测中的应用

针对标准的BP神经网络模型对我国南方的重要木本油料树种油茶产量进行预测过程中存在的缺陷,采用相对误差逐步优化回溯算法在迭代过程的参数,使原始的BP神经网算法在运算精度和计算速度上均得到显著的提高,即一种改进的回溯算法优化BP神经网络预测模型。经过试验效验与仿真证明,得到的改进算法不仅能提高油茶产量预测的收敛速度,而且在油茶产量预测精度上也有很大的提高。优化后的BP神经网络算法为多要素因子之间相互影响事件的结果预测,提供了新的设计思路和更好的解决方法。     

基于遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断

应用遗传算法优化BP神经网络进行水稻氮素营养诊断，为水稻的合理施氮提供理论指导。水稻田间试验供试品种为‘两优培九’，设置4个施氮水平（0、210、300、390 kg·hm-2）。在水稻幼穗分化期，扫描获取水稻顶部第三完全展开叶图像，并通过图像处理技术获取19维水稻图像中的颜色和几何形态特征，采用归一化处理、离散小波变换及主成分分析对原始数据进行预处理，并应用遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断。该方法建立的水稻氮素营养诊断模型较单一BP神经网络模型和传统遗传算法优化BP神经网络模型好，模型测试所得4个施氮水平的平均识别率分别为100.000%、99.000%、97.000%、100.000%，测试集样本平均总识别率达到99.000%。基于遗传算法优化的BP神经网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较强的学习能力和泛化能力，能够很好地识别出水稻氮素营养的缺失，表明运用该方法能够很好地进行水稻氮素营养诊断识别。     

基于BP人工神经网络的土壤含水量预测模型的研究

土壤含水量是制约植物生长的主要因子之一,因此科学地预测土壤含水量对充分利用土壤水资源具有十分重要的意义。提出了基于BP人工神经网络的土壤含水量预测模型,BP人工神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量-自适应学习速率调整算法。并通过基于这种模型的土壤含水量预测实验,结果表明BP人工神经网络预测模型提高了收敛速度和减少陷入局部最小的可能,并且提高了预测精度。     

基于正交基函数对向传播过程神经网络的语音识别方法

针对特定人孤立词识别任务,传统的语音识别系统中构造的神经网络模型主要采用BP神经网络和径向基函数网络,为了解决这两种神经网络构造下的语音识别系统对训练样本需求量较大和识别率较低问题,提出了一种基于正交基函数展开的混合学习算法,并应用于语音识别中,同时与传统的BP神经网络、径向基函数网络进行了比较.仿真结果表明,采用对向...     

基于遗传神经网络的采暖季PM10浓度预测

用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高了预测精度。     

基于改进MNN的森林健康评价方法研究

为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法.与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络（Modular Neural Networks,MNN）在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法.此外,常被用来训练神经网络的反向传播（Back Propagation,BP）算法存在收敛速度慢且易陷入局部极小值等不足.为了解决这一问题,将具有极强全局寻优能力的人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法与BP算法相结合,形成一种混合ABC-BP算法的改进MNN模型,并将其用作构成MNN的单一神经网络的学习算法.通过试验对比分析,验证了改进MNN模型的有效性.     

基于遗传神经网络的陕西省土地利用结构模型研究

针对土地利用结构变化的复杂特征与BP人工神经网络在预测应用上的缺陷,利用遗传算法来优化BP人工神经网络模型,形成了遗传算法与BP网络结合的遗传神经网络模型,通过运用matlab软件编制神经网络和遗传神经网络程序,实现模型的建立。证明遗传神经网络用于土地利用结构的预测是可行和有效的,有着良好的前景。