神经网络反传改进算法及其用于分析复方药物 被引量：6

1

作者 李志良 曾鸽鸣 +4 位作者 邱细敏 吴筱屏 吉田英 石乐明 李梦龙 《分析测试学报》 CAS CSCD 1996年第4期23-28,共6页

提出了一种反向传播改进算法ＭＢＰ，能加快神经网络ＮＮ的收敛速度，增强反传算法的实用性。用于分析多元复方药物，结果良好，操作简便。

关键词 神经网络 反传改进算法 药物分析 复方药物

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扩展隐层的误差反传网络训练算法研究 被引量：4

2

作者 刘新平 唐磊 金有海 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2284-2288,共5页

为提高神经网络的预测精度,对现有的误差反传网络训练算法进行了改进。对三层误差反传网络进行了结构扩展,在训练过的三层网络中,动态增加一个具有线性激活函数的辅助隐层,形成一种新的网络扩展模型。用改进的蚁群算法对新增权值参数进... 为提高神经网络的预测精度,对现有的误差反传网络训练算法进行了改进。对三层误差反传网络进行了结构扩展,在训练过的三层网络中,动态增加一个具有线性激活函数的辅助隐层,形成一种新的网络扩展模型。用改进的蚁群算法对新增权值参数进行训练,着重阐述算法的实现过程及算法分析。最后,设计了一组催化剂活性预测实验,对算法改进前后的预测能力及训练误差进行了对比。结果表明,采用该模型及训练算法,可以在不影响网络表达能力的基础上提高网络的训练精度及预测精度,改善了网络的泛化能力。 展开更多

关键词 误差反传 神经网络 扩展隐层 训练算法 预测精度

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神经网络中误差反传算法的分析与改进 被引量：3

3

作者 申挺 金云程 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 1998年第1期118-123,共6页

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因，提出了改进算法ＢＰＧ，以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索，并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．

关键词 BP算法 共轭梯度 神经网络 误差反传算法

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使用最速下降算法提高极大似然估计算法的节点定位精度 被引量：15

4

作者 石琴琴 霍宏 +1 位作者 方涛 李德仁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期2038-2040,共3页

阐述了极大似然估计算法用于无线传感器网络节点自定位的原理;阐述了最速下降算法求非线性方程组最优解的原理;提出在距离测量误差较大的情况下,使用最速下降算法优化极大似然估计算法所得的节点定位值,并通过模拟实验证实其可行性。实... 阐述了极大似然估计算法用于无线传感器网络节点自定位的原理;阐述了最速下降算法求非线性方程组最优解的原理;提出在距离测量误差较大的情况下,使用最速下降算法优化极大似然估计算法所得的节点定位值,并通过模拟实验证实其可行性。实验结果表明,在无须多余通信代价的条件下,优化处理使定位精度得到很大提高,且算法收敛快,计算代价小,适用于无线传感器网络的节点自定位。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点自定位 极大似然估计算法 最速下降算法

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弹性反传神经网络法预测烷基苯的疏水性常数

5

作者 刘二东 杨更亮 +2 位作者 田宝娟 李志伟 陈义 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期216-218,共3页

介绍了应用人工神经网络预测烷基苯分子疏水性常数的方法。该法同传统方法相比 ,具有操作简便 ,适用范围广的特点。基于误差反传神经网络 ,建立了分子连接性指数 (χ)、范德华表面积 (Aw)和疏水性常数 (logP)之间的数学模型。应用该模... 介绍了应用人工神经网络预测烷基苯分子疏水性常数的方法。该法同传统方法相比 ,具有操作简便 ,适用范围广的特点。基于误差反传神经网络 ,建立了分子连接性指数 (χ)、范德华表面积 (Aw)和疏水性常数 (logP)之间的数学模型。应用该模型对烷基苯分子的疏水性常数进行预测 ,其平均相对偏差为 0 6 7%。并且通过与标准误差反传算法和自适应学习算法相比较 ,发现弹性反传算法具有训练速度快 。 展开更多

关键词 预测 人工神经网络 弹性反传算法 疏水性常数 烷基苯 分子连接性指数 范德华表面积

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基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计

6

作者 段海滨 王道波 +1 位作者 于秀芬 朱家强 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期267-271,共5页

针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案。在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字... 针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案。在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字解算后的位置信号;隐含层单元数为12 个;输出层设为2 个输出单元,即经在线学习误差反传算法学习训练后的数字位置和速度,其中位置控制器采用自调节比例积分微分(PID)控制,速度通过数字/模拟(D/A)转换后传送到速度控制器,设定精度误差指标为0.05,训练样本数为30。用研制的UAV仿真伺服系统对UAV光纤陀螺传感器进行含实物半物理实时仿真实验,结果表明,该在线学习误差反传算法控制方案的UAV仿真伺服系统具有收敛性好、动态响应快、鲁棒性强的特点。 展开更多

关键词 误差反传算法 BP神经网络 仿真伺服系统 在线学习 无人机

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基于BP网络的压力传感器信息融合 被引量：27

7

作者 李国玉 孙以材 +1 位作者 潘国峰 何平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期168-171,176,共5页

压力传感器输出特性容易受环境温度、电压扰动等各种非目标参量的影响 ,从而大大降低了其性能。BP算法是一种最速下降的静态寻优算法 ,而对其改进的算法LMBP算法克服了标准BP算法的固有缺点 ,不但学习速度快 ,而且精度高。利用LMBP算法... 压力传感器输出特性容易受环境温度、电压扰动等各种非目标参量的影响 ,从而大大降低了其性能。BP算法是一种最速下降的静态寻优算法 ,而对其改进的算法LMBP算法克服了标准BP算法的固有缺点 ,不但学习速度快 ,而且精度高。利用LMBP算法对压力传感器的输出进行融合 ,有效地消除了非目标参量特别是温度对压力传感器输出的影响 ,最后利用MATLAB软件对样本数据进行训练和仿真 ,通过对融合结果分析可知 :BP网络的LMBP算法不仅提高了压力传感器的精度 ,而且提高了压力传感器的稳定性和可靠性。 展开更多

关键词 压力传感器 BP网络 信息融合 LMBP算法 MATLAB软件 环境温度 输出特性 电压扰动 寻优算法 最速下降 学习速度 样本数据 可靠性 稳定性 精度 仿真

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一种改进的量子神经网络训练算法 被引量：7

8

作者 张翼鹏 陈亮 郝欢 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1630-1635,共6页

针对训练多层激励函数量子神经网络(MAF-QNN)时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同... 针对训练多层激励函数量子神经网络(MAF-QNN)时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同时引入Levenberg-Marquardt(LM)算法降低目标函数陷入局部极小值的概率,实现了对量子神经网络的高效训练。实验结果表明,该文提出的训练算法有效减少了迭代次数,显著提高了网络收敛精度,可应用于数据分类、函数逼近等场合,扩展了多层激励函数量子神经网络的应用领域。 展开更多

关键词 量子神经网络 多层激励函数 Levenberg-Marquardt(LM)算法 最速下降

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一种基于LM的量子神经网络训练算法 被引量：4

9

作者 张翼鹏 陈亮 郝欢 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期221-224,共4页

针对量子神经网络的训练结果易陷入局部极小值的问题,将Levenberg-Marquardt(LM)算法引入到原训练算法中,从而提高网络收敛速度与训练效果。并通过改进原训练算法的迭代步骤,解决训练过程中网络权值与量子间隔不同的目标函数相互冲突引... 针对量子神经网络的训练结果易陷入局部极小值的问题,将Levenberg-Marquardt(LM)算法引入到原训练算法中,从而提高网络收敛速度与训练效果。并通过改进原训练算法的迭代步骤,解决训练过程中网络权值与量子间隔不同的目标函数相互冲突引起的输出均方误差和波动的问题。实验结果表明,相比原训练算法,引入LM后的训练算法可以大幅减少迭代次数,显著降低网络收敛值,提高量子神经网络的分类效果。 展开更多

关键词 量子神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 最速下降 量子间隔

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神经网络Kalman滤波算法及多组分光度分析应用 被引量：4

10

作者 李志良 曾鸽鸣 +4 位作者 吴筱屏 吉田英 邱细敏 李梦龙 石乐明 《分析测试学报》 CAS CSCD 1996年第4期29-34,共6页

前馈神经网络ＮＮ误差反向传播算法（ＢＰ）收敛速度较慢且常陷入局部极优值等，针对此种缺陷提出了一种基于扩展Ｋａｌｍａｎ滤波的快速学习新算法（ＥＦ）。与ＢＰ相比，ＥＦ法不仅学习效率高收敛速度快，数值稳定性好，而且所需学习... 前馈神经网络ＮＮ误差反向传播算法（ＢＰ）收敛速度较慢且常陷入局部极优值等，针对此种缺陷提出了一种基于扩展Ｋａｌｍａｎ滤波的快速学习新算法（ＥＦ）。与ＢＰ相比，ＥＦ法不仅学习效率高收敛速度快，数值稳定性好，而且所需学习次数少，调节参数少，由非线性系统建模与辨识的模拟结果表明，ＥＦ是提高网络收敛速度改善神经学习性能的一种有效方法，谈谈用于多组分光谱分析，结果良好。 展开更多

关键词 神经网络 反传算法 卡尔曼滤波算法 光度分析

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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量：14

11

作者 王华 程海青 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第6期1297-1300,共4页

为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变... 为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势。仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法。 展开更多

关键词 盲均衡 误差反传算法 神经网络 自适应算法 动量项

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柔性神经网络训练算法的研究 被引量：4

12

作者 薛福珍 赵鑫 赵灿 《控制工程》 CSCD 2008年第6期665-668,共4页

针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优... 针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优点是可以用高效矩阵库LAPACK来编写程序,提高了数值计算的精度和速度。仿真结果表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 柔性神经网络 最速下降法 LM算法 矩阵库

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基于泰勒级数展开的蜂窝TDOA定位新算法 被引量：40

13

作者 张令文 谈振辉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期7-11,共5页

在蜂窝移动通信系统中,TDOA(到达时间差)是目前最有发展潜力的无线定位技术。其中的泰勒级数展开算法因为具有精度高和顽健性强等特点在求解非线性定位方程组中得到了广泛的应用,但它对初始值有很强的依赖性。在此基础上,提出一种混合... 在蜂窝移动通信系统中,TDOA(到达时间差)是目前最有发展潜力的无线定位技术。其中的泰勒级数展开算法因为具有精度高和顽健性强等特点在求解非线性定位方程组中得到了广泛的应用,但它对初始值有很强的依赖性。在此基础上,提出一种混合优化算法(HOA,hybrid optimizing algorithm)将泰勒级数展开算法和最速下降法有机结合,扬长避短,既继承了泰勒级数展开算法的精确性和顽健性,又具备最速下降法迭代前期收敛速率快,计算量小的优点。仿真结果表明HOA算法能显著提高传统的泰勒级数展开算法的定位精度和定位效率。 展开更多

关键词 定位 混合优化算法 最速下降法 蜂窝网络

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建立点焊质量神经网络监测模型时作用函数的选取 被引量：7

14

作者 张忠典 李冬青 +1 位作者 赵洪运 范伟光 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期49-62,共14页

多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓... 多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓慢的主要原因之一 ,也是减小点焊质量监测模型误差的主要障碍。为了减少BP算法学习过程中出现“假饱和”的可能性、加快学习速度 。 展开更多

关键词 点焊质量 监测模型 神经元网络 误差反传算法 作用函数

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神经网络与紫外光谱法同时测定芳香类化合物 被引量：7

15

作者 曾鸽鸣 胡芳 +2 位作者 李治章 李梦龙 李志良 《分析科学学报》 CAS CSCD 1996年第2期121-124,共4页

测定了苯酚、苯胺、α萘胺、间二硝基苯及对氧基苯甲醛混合体系的紫外光谱，用神经网络法直接对混合体系紫外光谱数据进行处理，成功地测定了混合体系各组分含量。

关键词 神经网络 反传算法 紫外光谱 芳香族化合物

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人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识 被引量：4

16

作者 李志良 刘曙琼 +4 位作者 石乐明 潘忠孝 楼蔓藤 李梦龙 余般梅 《应用科学学报》 CAS CSCD 1995年第2期179-183,共5页

将人工神经网络（ＡＮＮ）用于光谱分析校正与定量分辨中。采用三层节点模型和反向传播学习算法对模拟与实测数据处理结果表明，人工神经网络对光谱分析校正与定量辨识是可行的，从而为光谱辨识与多元校正提供了一条新途径。

关键词 反传算法 校正 分辨 人工神经网络 光谱分析

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脂肪醇沸点的神经网络估算与预测 被引量：3

17

作者 陈刚 胡芳 +2 位作者 向建南 周冰 李志良 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第1期27-30,共4页

利用神经网络ＮＮ多层模型及误差反向传插算法（ＢＰＮＮ）研究了脂肪醇沸点与结构的定量关系．并用所提出的方法对多种脂肪醇沸点进行估算和预测，获得良好结果．

关键词 神经网络 反传算法 脂肪醇类 沸点

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BP网络在边坡稳定性分析中的应用 被引量：17

18

作者 张吉萍 陈虬 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期648-651,共4页

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实用 ,可以满足工程要求。

关键词 BP神经网络 边坡稳定性 安全系数 非线性映射能力 路堤工程 反传学习算法

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前向神经网络参数估计中的进化规划 被引量：3

19

作者 陈小平 于盛林 刘文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第5期35-37,共3页

人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神... 人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法，BP算法是前向多层神经网络的典型算法，但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术，它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神经网络参数估计中的应用，结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明采用进化规划得到的网络参数是最优的，神经网络的性能优于基于BP算法的神经网络性能。 展开更多

关键词 进化规划 神经网络 参数估计 BP算法 误差反传训练算法

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船用柴油机PID神经网络控制系统的设计 被引量：4

20

作者 郭江华 梁述海 李雁飞 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第2期97-100,共4页

给出了PID NN控制器的结构形式、计算公式,并将其应用于船舶柴油机的转速控制系统中.从仿真结果可知,该算法的控制性能和鲁棒稳定性良好,具有较好的自学习和自适应性.

关键词 船用柴油机 转速控制系统 PID控制 PID神经网络 PID-NN 反传算法 仿真

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