基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计

1

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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神经网络中误差反传算法的分析与改进 被引量：3

2

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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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量：14

3

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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减小点焊质量神经网络监测模型误差的措施 被引量：1

4

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

5

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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基于气象因素的短期电力负荷ANN预报模型 被引量：7

6

作者 刘运红 姜铁兵 +2 位作者 陈丰华 梁年生 杨立常 《水电能源科学》 2001年第4期51-54,共4页

提出了一种基于气象因素 ,利用人工神经元网络进行电力系统短期负荷预报的方法 .该方法比较全面地考虑了气象因素对电力系统负荷的影响 ,操作方便、易用 .仿真计算和实际预报结果表明 ,预报准确度较高 .

关键词 负荷预报 人工神经元网络 误差反传算法 电力系统 预报模型 气象因素

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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

7

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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基于神经网络的S参数估计法 被引量：1

8

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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一种可扩展BP在片学习神经网络芯片 被引量：1

9

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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人工神经网络在双向板弹性内力计算中的应用 被引量：3

10

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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神经网络水质预测模型 被引量：9

11

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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资料稀缺地区径流分析的神经网络模型

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作者 李靖 胡梅 《云南农业大学学报》 CAS CSCD 2002年第2期105-108,共4页

资料缺乏和无资料地区的径流分析研究一直是困扰水文工作者的一个难题。在探讨了将人工神经网络方法应用于上述地区的径流研究可行性基础上 ,通过分析确定影响径流的主要因素 ,建立岩溶山区径流分析神经网络模型。

关键词 径流分析 人工神经网络 误差反传算法 资料 稀缺地区 网络模型

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前向神经网络参数估计中的进化规划 被引量：3

13

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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基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型 被引量：8

14

作者 洪朝飞 王江 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期139-144,共6页

针对电力负荷的非线性时间序列预测问题,本文构造了一种基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型。该模型基于改进的脉冲神经元模型构建了多层脉冲神经网络,并通过脉冲时刻误差反传算法进行学习。模型借鉴了生物大脑基于脉冲放电的处理时空... 针对电力负荷的非线性时间序列预测问题,本文构造了一种基于脉冲神经网络的短期负荷预测模型。该模型基于改进的脉冲神经元模型构建了多层脉冲神经网络,并通过脉冲时刻误差反传算法进行学习。模型借鉴了生物大脑基于脉冲放电的处理时空信息机制,将时间序列信息编码成脉冲序列,利用脉冲神经网络挖掘和处理多时间尺度时空放电模式的能力进行连续的负荷预测,最后通过解码神经元膜电压输出负荷估计值。为验证预测模型的有效性,本文基于某地区的实际电网负荷数据进行了预测实验,结果表明脉冲神经网络模型相对其他模型具有更高的准确性和稳定性。该研究为电力负荷预测的发展提供了一种新的可能途径。 展开更多

关键词 脉冲神经网络 短期负荷预测 放电时刻误差反传算法 电力系统

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一种用于模式识别的新型神经网络模型 被引量：1

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作者 田凯 郑丽颖 王科俊 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2002年第6期82-84,共3页

双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩... 双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩,但它的容错性不好.本文同时从识别率和节省存储空间两方面出发,提出了一种BAM-BP神经网络模型.该模型具有容错性好、识别率高、简单等优点. 展开更多

关键词 双联想记忆(BAM) BP神经网络 模式识别 误差反传(BP)学习算法 BAM-BP神经网络

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基于关键输入和多输入层高维小波网络

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作者 李换琴 万百五 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期939-943,共5页

提出一种基于关键输入和加工工序的多输入层高维小波神经网络结构，该网络结构是在传统前馈神经网络的基础上，将一部分输入节点根据实际情况移到神经网络的相关隐层，关键输入节点不仅与随后一层隐节点相连，而且与输出节点相连，更真... 提出一种基于关键输入和加工工序的多输入层高维小波神经网络结构，该网络结构是在传统前馈神经网络的基础上，将一部分输入节点根据实际情况移到神经网络的相关隐层，关键输入节点不仅与随后一层隐节点相连，而且与输出节点相连，更真实地反映了大工业生产过程中变量之间复杂的函数关系．将该种小波网络模型应用于连铸连轧生产线产品质量建模，其效果较其他4种神经网络为优越． 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 网络结构 误差反传学习算法 高维小波网络

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