基于神经网络的BFS误差估算方案及影响因素研究

1

作者 赵丽娟 陈永辉 +1 位作者 徐志钮 张旭哲 《计量学报》 北大核心 2025年第6期853-861,共9页

随着人工智能技术成熟,人工神经网络(ANN)被大量用于从布里渊谱提取布里渊频移(BFS)。对比激活函数为线性函数的ANN(ANN-P)、激活函数为非线性函数的ANN及经典谱拟合方法,发现ANN-P准确性与非线性ANN接近,但训练耗时少;其准确性与经典... 随着人工智能技术成熟,人工神经网络(ANN)被大量用于从布里渊谱提取布里渊频移(BFS)。对比激活函数为线性函数的ANN(ANN-P)、激活函数为非线性函数的ANN及经典谱拟合方法,发现ANN-P准确性与非线性ANN接近,但训练耗时少;其准确性与经典谱拟合算法相当,计算时间仅为洛伦兹谱拟合算法的0.70%、伪Voigt谱拟合算法的0.43%。通过理论推导得出基于ANN-P的BFS误差估算方案,依据该方案、布里渊增益误差、权重矩阵和扫频范围可快速估算BFS误差;还推导了线宽、信噪比和扫频点数对BFS误差的影响规律。经数值产生和实测不同线宽、信噪比、扫频点数的大量布里渊数据计算,验证了方案和规律的正确性。对于实测谱,所提BFS误差估算方案平均绝对误差为7.99×10^(-2)MHz,平均相对误差为15.87%。 展开更多

关键词 光学计量 分布式光纤传感 人工神经网络 布里渊频移 误差估算

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基于误差反传小波神经网络的船舶横摇时间序列预报 被引量：6

2

作者 李晖 郭晨 李晓方 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第11期1634-1636,1641,共4页

结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预... 结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预报,亦可用于纵摇、艏摇的时间序列预报。 展开更多

关键词 误差反传 小波神经网络 船舶横摇运动 时间序列预报

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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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人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识 被引量：4

4

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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人工神经网络在岩溶水资源评价中的应用 被引量：9

5

作者 周翔 朱学愚 《中国岩溶》 CAS CSCD 1999年第4期337-341,共5页

本文通过采用并加以改进的误差反向传播人工神经网络(BPN)算法,使网络收剑速度加快和避免局部极小。在此基础上建立了岩溶水模拟模型,同时以济南为例对模型进行了应用验证。拟合结果表明,该方法对于岩溶水资源评价具有较大的适用性。

关键词 人工神经网络 误差后传算法 岩溶水 水资源评价

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人工神经网络在双向板弹性内力计算中的应用 被引量：3

6

作者 雷汲川 白绍良 《重庆建筑大学学报》 CSCD 2002年第4期31-34,共4页

将人工神经网络技术应用于结构内力分析。介绍了前馈型BP神经网络的模型及其算法 ,在分析双向板弹性内力时 ,建立了一个三层的BP网络 ,将该网络进行训练后计算四边简支双向板跨中弹性最大弯矩。在分析时 ,为了增强网络的推广能力 ,还以... 将人工神经网络技术应用于结构内力分析。介绍了前馈型BP神经网络的模型及其算法 ,在分析双向板弹性内力时 ,建立了一个三层的BP网络 ,将该网络进行训练后计算四边简支双向板跨中弹性最大弯矩。在分析时 ,为了增强网络的推广能力 ,还以权值的修正量作为参考的收敛标准 ;同时 ,为了加快学习速率而不导致振荡 ,还采用了增加动量系数的方法来修改反传中的学习速率。BP网络的分析程序采用Matlab编制。 展开更多

关键词 人工神经网络 双向板 弹性 内力计算 误差反传算法

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人工神经网络模型在水稻群体分蘖动态模拟中外推能力的测试 被引量：2

7

作者 邹应斌 米湘成 石纪成 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第12期2967-2972,共6页

研究利用人工神经网络模型 ,以水稻群体分蘖动态为例 ,采用交互验证和独立验证的方式 ,对水稻生长 BP网络模型进行了训练与模拟 ,其结果与水稻群体分蘖的积温统计模型、基本动力学模型和复合分蘖模型进行了比较。研究结果表明 ,神经网... 研究利用人工神经网络模型 ,以水稻群体分蘖动态为例 ,采用交互验证和独立验证的方式 ,对水稻生长 BP网络模型进行了训练与模拟 ,其结果与水稻群体分蘖的积温统计模型、基本动力学模型和复合分蘖模型进行了比较。研究结果表明 ,神经网络模型具有一定的外推能力 ,但其外推能力依赖于大量的训练样本。神经网络模型具有较好的拟合能力 ,是因为有较多的模型参数 ,因此对神经网络模型的训练需要大量的参数来保证其参数不致过度吻合。具有外推能力神经网络模型的最少训练样本数应大于 6 .75倍于神经网络参数数目 ,小于 13.5倍于神经网络参数数目。因此在应用神经网络模型时 ,如果神经网络模型包括较多的输入变量时 ,可考虑采用主成分分析、对应分析等技术对输入变量进行信息综合 ,相应地减少网络模型的参数。另一方面 ,当训练样本不足时 ,最好只用神经网络模型对同一系统的情况进行模拟 ,应谨慎使用神经网络模型进行外推。神经网络模型给作物模拟研究的科学工作者提供了一个“傻瓜”式工具 ,对数学建模不熟悉的农业研究人员 ,人工神经网络可以替代数学建模进行仿真实验 ;对于精通数学建模的研究人员来说 。 展开更多

关键词 水稻 群体分蘖动态 人工神经网络 作物模型 误差逆传

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弹性反传神经网络法预测烷基苯的疏水性常数

8

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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GBP人工神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：2

9

作者 马歆 潘力强 綦科 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第S1期86-90,共5页

人工神经网络在电力变压器故障诊断中得到应用．本文利用广义误差反传（ＧＢＰ）人工神经网络建立了相应的故障诊断神经网络模型，对变压器的故障诊断进行了新的探索．这种方法能克服普通反向传播算法所存在的容易陷入局部极小点，对初... 人工神经网络在电力变压器故障诊断中得到应用．本文利用广义误差反传（ＧＢＰ）人工神经网络建立了相应的故障诊断神经网络模型，对变压器的故障诊断进行了新的探索．这种方法能克服普通反向传播算法所存在的容易陷入局部极小点，对初值要求较高等缺点．实例诊断结果证明，这是一种比较理想的方法． 展开更多

关键词 人工神经网络 广义误差反传 故障诊断 电力变压器

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多层前传神经网的广义误差反传训练与模式分类 被引量：1

10

作者 陈亚秋 陈德钊 胡上序 《计算机应用与软件》 CSCD 1999年第3期58-64,共7页

本文以天然留兰香的组分构成与其品质的关系为例,讨论人工神经元方法用于复杂信息模式分类的问题。提出一种广义的误差反传训练策略,将网络的训练范围从联接权扩大到神经元模型。这种新的训练方法(GBP)能提高多层前传网络的学习效率,加... 本文以天然留兰香的组分构成与其品质的关系为例,讨论人工神经元方法用于复杂信息模式分类的问题。提出一种广义的误差反传训练策略,将网络的训练范围从联接权扩大到神经元模型。这种新的训练方法(GBP)能提高多层前传网络的学习效率,加快收敛的速率。实际运行的结果表明,所需训练时间仅为普通误差反传(BP)训练方法的1/15,并能达到较高的预报精度。 展开更多

关键词 留兰香 天然香料 神经网络 广义误差反传

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减小点焊质量神经网络监测模型误差的措施 被引量：1

11

作者 张忠典 李冬青 +1 位作者 唐大平 李学军 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期113-116,共4页

点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性 ,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系 ,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化。在建立点焊质量神经网... 点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性 ,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系 ,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化。在建立点焊质量神经网络监测模型的过程中 ,发现 ,训练过程中的”假饱和”现象是减小网络模型误差的主要障碍。为此 ,分析了各种减小网络模型误差的可能途径 ,提出了相应的改善措施 ,并通过试验证明 ,所提出的观点是正确的。 展开更多

关键词 假饱和 神经元网络 误差反传算法 点焊质量监测

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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

12

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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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量：14

13

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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扩展隐层的误差反传网络训练算法研究 被引量：4

14

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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前向神经网络参数估计中的进化规划 被引量：3

15

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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基于神经网络的弹道修正弹落点预测方法 被引量：5

16

作者 曹红锦 常思江 《四川兵工学报》 CAS 2015年第1期17-20,27,共5页

为了分析神经网络运用于弹道预测的可行性,构建了实用的弹道预测工具,建立了基于神经网络理论的弹道预测模型。利用二自由度质点弹道模型,选取BP网络和Elman网络进行神经网络弹道预测仿真。基于误差反向传播理论,比较了带动量项算法与... 为了分析神经网络运用于弹道预测的可行性,构建了实用的弹道预测工具,建立了基于神经网络理论的弹道预测模型。利用二自由度质点弹道模型,选取BP网络和Elman网络进行神经网络弹道预测仿真。基于误差反向传播理论,比较了带动量项算法与自适应学习率算法这2种网络权值训练速度。对2种网络不同隐层节点数的学习误差和预测误差进行了对比分析。数值仿真计算结果表明,神经网络具有较高的预测精度,36.7 km射程仅有不足100m的射程误差,12.3 km射高仅有不足70 m的高度误差,预测结果满足要求,利用神经网络进行弹道预测是合理可行的。 展开更多

关键词 弹道预测 神经网络 误差反传 数值仿真

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基于神经网络的S参数估计法 被引量：1

17

作者 周力 毛钧杰 姚德淼 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期304-307,共4页

该文讨论了神经网络用于微波电路的一种新的训练算法,是基于误差反传算法与模拟退火算法相结合的。本算法可以解决BP网的局部最小问题。并且不用对神经网络模型的结构作任何改动。通过一个具体算例的计算验证了这种算法。

关键词 神经网络 误差反传算法 模拟退火算法 微波电路 训练算法

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神经网络水质预测模型 被引量：9

18

作者 魏文秋 孙春鹏 《中国农村水利水电》 1996年第1期26-29,共4页

常规的水质预测模型因存在许多简化与假定而限制了其精度与实用性的提高。文章通过引入神经网络技术来建立水质预测模型，试图提高预测的精度，在四川沱江的实际应用中取得了较好的效果。

关键词 神经网络 水质预测 误差反传算法

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基于BP-RAGA神经网络的铣削加工切削参数智能决策研究 被引量：3

19

作者 邹云 罗红波 《工具技术》 北大核心 2005年第5期42-45,共4页

研究了将实码加速遗传算法(RAGA)与误差反传算法(BP)相结合进行神经网络优化,获得合理铣削加工切削参数的方法。

关键词 切削参数 铣削加工 决策研究 实码加速遗传算法 智能 神经网络优化 误差反传算法

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一种可扩展BP在片学习神经网络芯片 被引量：1

20

作者 卢纯 石秉学 陈卢 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第9期1270-1273,共4页

基于 0.6μp标准 CMOS工艺,设计并实现了一种可扩展 BP在片学习神经网络芯片.该芯片包含 8个神经元和64个突触.提出了一种新颖的可扩展拓扑结构,使得利用该芯片构成完整的神经网络系统时,不需附加额外的神经元误差计算芯片;将L个芯片层... 基于 0.6μp标准 CMOS工艺,设计并实现了一种可扩展 BP在片学习神经网络芯片.该芯片包含 8个神经元和64个突触.提出了一种新颖的可扩展拓扑结构,使得利用该芯片构成完整的神经网络系统时,不需附加额外的神经元误差计算芯片;将L个芯片层叠起来就可以得到一个L层的神经网络.该芯片采用模拟电路,利用电容进行电荷存储,在片学习本身可用于权重刷新以保证权重值的正确性.奇偶校验实验证明了该神经网络芯片具有在片学习的能力. 展开更多

关键词 神经网络 在片学习 CMOS模拟集成电路 误差反传算法

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