基于误差反向传播算法的海上拖航风险 被引量：5

1

作者 徐国庆 卢志远 吴晨辉 《中国海洋平台》 2020年第4期44-48,共5页

针对当前海上拖航作业失事后果严重、难以进行全线监测等问题,对大型海洋平台拖航作业的风险进行分析,结合事故致因理论从人、机、环境、管理等4个方面构建海上拖航作业安全评估指标体系。在此基础上,提出基于单隐藏层误差反向传播算法... 针对当前海上拖航作业失事后果严重、难以进行全线监测等问题,对大型海洋平台拖航作业的风险进行分析,结合事故致因理论从人、机、环境、管理等4个方面构建海上拖航作业安全评估指标体系。在此基础上,提出基于单隐藏层误差反向传播算法的海洋平台拖航作业安全评估模型,将指标数据作为网络输入、单一隐藏层作为中间层、拖航安全的评估值作为网络输出。试验结果表明,所提方法具有良好的精度和鲁棒性,对海上拖航作业具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 海洋平台 拖航 安全 误差反向传播算法

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广义同余神经网络的算法改进与性能分析 被引量：4

2

作者 胡飞 靳蕃 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期136-139,共4页

对广义同余神经网络 (GCNN)的性能进行了深入的分析研究 ,提出了一种改进的广义同余学习算法 ,并将该算法与当前广泛使用的标准BP网络算法进行了比较。计算机数字实例模拟表明 ,该算法具有学习速度快、拟合效果好等特点。

关键词 神经网络 同余式 BP网络 广义同余学习算法 误差反向传播算法 同系运算规则

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多层前馈网络的优化算法及其工程应用 被引量：2

3

作者 周鹏 秦树人 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期61-64,68,共5页

针对基于多层前馈网络的误差反向传播算法(Standard Error Backpropagation Algorithm,SEBPA)易使网络陷入局部极小点、网络振荡、收敛速度慢甚至不收敛等缺点,通过引入新的评价函数、在网络权值和阀值迭代式中加入动量因子和可变学习率... 针对基于多层前馈网络的误差反向传播算法(Standard Error Backpropagation Algorithm,SEBPA)易使网络陷入局部极小点、网络振荡、收敛速度慢甚至不收敛等缺点,通过引入新的评价函数、在网络权值和阀值迭代式中加入动量因子和可变学习率,改进SEBPA以优化多层前馈网络。本文利用基于改进算法的网络拟合非线性函数进行仿真实验,结果表明算法能大大改善网络性能;而轴承状态分类实验进一步验证了算法是正确的和有实际应用价值的。 展开更多

关键词 多层前馈网络 误差反向传播算法 Least Mean FOURTH 函数拟合 故障诊断

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一种优化前馈神经网络算法 被引量：1

4

作者 胡志军 王鸿斌 《山西电子技术》 2006年第6期78-79,共2页

神经网络由于其非线性处理能力强,性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就... 神经网络由于其非线性处理能力强,性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算,进而训练网络。 展开更多

关键词 神经网络 误差反向传播算法 HESSE矩阵

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一种基于模糊推理的神经网络学习算法 被引量：3

5

作者 周颢 任庆生 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期96-98,102,共4页

提出了一种新的神经网络学习算法.相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习.结果表明,该算法能大大提高神经网络的学习速度和学习效率,并能从样本集中得到反... 提出了一种新的神经网络学习算法.相对于其他学习算法,该算法侧重于网络参数的调整,通过对样本集的模糊推理、调整和分类学习来实现自适应的神经网络学习.结果表明,该算法能大大提高神经网络的学习速度和学习效率,并能从样本集中得到反常样本和小概率事件样本,对小概率事件样本有很好的学习能力. 展开更多

关键词 人工神经网络 误差反向传播算法 模糊推理

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基于反馈调控参数的BP学习算法研究 被引量：5

6

作者 苏小红 王亚东 马培军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1311-1314,共4页

为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出... 为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出进行扰动,避免学习过程中发生权值调整量趋于0的问题,从而解决经遗传算法优化后的BP网络容易出现的饱和区域问题.仿真实验结果表明,该方法能有效克服饱和区域引起的学习停滞问题,提高BP网络对遗传算法优化结果的精确定位能力,而且还具有收敛速度快和稳定性好的优点和在较大权值空间中的寻优能力. 展开更多

关键词 多层前馈网络 误差反向传播学习算法 饱和区域问题

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四旋翼飞行器分散PID神经元网络控制 被引量：27

7

作者 陈彦民 何勇灵 +1 位作者 孔令博 周岷峰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期185-190,共6页

针对四旋翼飞行器的非线性控制问题,提出了一种分散PID神经元网络(PIDNN)控制方法。首先通过牛顿—欧拉方程建立了四旋翼飞行器的动力学模型。其次,提出了一种嵌套控制器,内环基于分散PIDNN方法以实现姿态控制,外环采用经典的PID控制方... 针对四旋翼飞行器的非线性控制问题,提出了一种分散PID神经元网络(PIDNN)控制方法。首先通过牛顿—欧拉方程建立了四旋翼飞行器的动力学模型。其次,提出了一种嵌套控制器,内环基于分散PIDNN方法以实现姿态控制,外环采用经典的PID控制方法,PIDNN控制器的在线学习通过误差反向传播法实现。搭建了自主研制的四旋翼飞行器系统,并通过实验的方式研究了控制器的控制性能。实验结果表明控制器具有较强的控制稳定性、机动性和鲁棒性。 展开更多

关键词 四旋翼飞行器 分散PID神经元控制 误差反向传播算法 路径跟踪

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Erf-BP混合像元分解及在森林遥感信息提取中应用 被引量：11

8

作者 徐小军 杜华强 +3 位作者 周国模 董德进 范渭亮 崔瑞蕊 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期30-38,共9页

提出一种新的基于高斯误差函数(Gaussian error function,Erf)作为激活函数的BP神经网络(Erf-BP),并用于林区TM影像进行混合像元分解。研究表明:Erf-BP模型的精度高于线性无约束最小二乘法模型及最大似然法。通过在高分辨率影像上选取... 提出一种新的基于高斯误差函数(Gaussian error function,Erf)作为激活函数的BP神经网络(Erf-BP),并用于林区TM影像进行混合像元分解。研究表明:Erf-BP模型的精度高于线性无约束最小二乘法模型及最大似然法。通过在高分辨率影像上选取验证样区精度检验得出:1)各端元总分解精度为89.2%,RMSE比线性无约束最小二乘法模型降低了近39%;2)该方法能够较高精度地提取森林遥感信息,精度达到86%,RMSE比线性无约束最小二乘法模型降低了近40.6%。将3种不同方法估计的整个研究区各端元面积百分比与森林资源二类调查数据作对比得出:Erf-BP模型精度略高于最大似然法,RMSE分别为4.18%和7.90%,两者精度明显高于线性无约束最小二乘法模型(RMSE=18.75%)。Erf-BP算法能够较高精度地对TM影像进行混合像元分解,尤其在森林信息提取上,为基于混合像元分解提取不同森林类型甚至树种遥感信息提供一种可行的方法。 展开更多

关键词 高斯误差函数 误差反向传播算法 混合像元分解 森林

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基于模糊神经网络的电站燃煤锅炉结渣预测 被引量：14

9

作者 伍昌鸿 马晓茜 廖艳芬 《燃烧科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期175-179,共5页

综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型,用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性．通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标,使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响．以实际... 综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型,用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性．通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标,使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响．以实际电厂燃煤锅炉为样本,基于改进的BP(back-propagation)算法对网络模型进行了训练．为验证模型的准确性,对7台电站燃煤锅炉的结渣特性进行预测,并将该模型与只考虑煤灰特性指标的常规 BP网络模型进行比较．验证结果表明,模糊神经网络模型的预测结果与实际相符,效果优于常规BP网络模型． 展开更多

关键词 模糊神经网络 锅炉 结渣 预测 改进误差反向传播算法

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基于BP人工神经网络的含蜡原油触变应力计算 被引量：3

10

作者 赵宗昌 张晓冬 +1 位作者 王栋 徐金铭 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期181-185,共5页

含蜡原油的流变性对其管道输送有着重要的影响.当原油温度逐渐接近凝点时,原油表现为非牛顿流体,其流变性表现出异常复杂的触变性.利用人工神经网络较强的非线性逼近、良好的自适应和预测性能,采用误差反向传播算法(即BP算法)对含蜡原... 含蜡原油的流变性对其管道输送有着重要的影响.当原油温度逐渐接近凝点时,原油表现为非牛顿流体,其流变性表现出异常复杂的触变性.利用人工神经网络较强的非线性逼近、良好的自适应和预测性能,采用误差反向传播算法(即BP算法)对含蜡原油的触变剪切应力进行了计算,计算结果与实验结果和采用R-G模型方程计算的结果进行了对比.结果表明,BP网络计算的精度高于R-G模型方程计算的精度,BP网络和R-G模型的计算结果与实验结果的最大相对误差分别为5.0%和12.7%. 展开更多

关键词 含蜡原油 BP人工神经网络 应力计算 误差反向传播算法 模型方程 计算结果 非牛顿流体 非线性逼近 管道输送 预测性能 剪切应力 BP算法 网络计算 BP网络 流变性 油温度 触变性 自适应 实验 精度 接近

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自适应模糊逻辑系统在飞机航程计算中的应用 被引量：3

11

作者 蔡开龙 傅敏 谢寿生 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2004年第1期14-17,共4页

针对传统航程计算方法的复杂,提出了基于自适应模糊逻辑系统的航程计算方法,采用该方法建立了某型飞机航程计算的模糊模型,并利用误差反向传播算法和最小二乘算法对模型参数进行了辨识。仿真结果表明:运用该方法计算某型飞机航程较传统... 针对传统航程计算方法的复杂,提出了基于自适应模糊逻辑系统的航程计算方法,采用该方法建立了某型飞机航程计算的模糊模型,并利用误差反向传播算法和最小二乘算法对模型参数进行了辨识。仿真结果表明:运用该方法计算某型飞机航程较传统的计算方法具有速度快、精度高等特点。 展开更多

关键词 自适应模糊逻辑系统 飞机 航程 计算方法 诺谟图 误差反向传播算法 最小二乘算法

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混合学习法前向网络多属性储层参数预测 被引量：4

12

作者 吴秋波 吴元 王允诚 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期68-72,11,共5页

应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时,经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢,易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算... 应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时,经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢,易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术,具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力;误差反向传播算法本质上是梯度下降算法,注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行,首先以粒子群优化算法训练网络,当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时,采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 误差反向传播算法 粒子群优化算法 前向网络 地震属性 孔隙度

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基于BP神经网络的野外驻训备件需求预测研究 被引量：6

13

作者 窦云杰 王上军 《兵工自动化》 2010年第3期33-34,37,共3页

针对传统的备件需求预测方法主观性强,缺乏科学性等问题,以通信部队野外驻训为背景,从备件需求影响因素出发,提出一种基于BP神经网络的预测算法。对备件精确保障及需求预测和BP神经网络及其适用范围进行简要介绍,分析了备件需求影响因素... 针对传统的备件需求预测方法主观性强,缺乏科学性等问题,以通信部队野外驻训为背景,从备件需求影响因素出发,提出一种基于BP神经网络的预测算法。对备件精确保障及需求预测和BP神经网络及其适用范围进行简要介绍,分析了备件需求影响因素,以某型电台的功放模型为样板,对BP神经网络预测算法的适用性进行了检测。结果表明,该方法能很好地提高备件需求预测精度,满足装备保障精确化的要求。 展开更多

关键词 人工神经网络 需求预测 误差反向传播算法 精确保障

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矿块品位计算的神经网络方法 被引量：3

14

作者 卢才武 云庆夏 《金属矿山》 CAS 北大核心 2003年第6期41-43,共3页

针对露天生产矿山分层矿块品位的计算 ,运用误差反向传播算法的人工神经网络方法建立了矿块品位计算的B -P神经网络模型 ,应用该模型对某露天矿 10 80m水平的矿块品位进行了计算 ,结果表明B

关键词 矿块品位计算 神经网络方法 误差反向传播算法 BP算法 地质勘探 分布规律

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BP神经网络在智能家庭网关中的应用研究 被引量：3

15

作者 孙文胜 陈宇洋 《电子器件》 CAS 北大核心 2013年第1期109-111,共3页

随着消费类电子产品技术的成熟,智能化家庭网络概念的深入人心,家庭网关在数字化家庭网络中将会扮演着越来越重要的角色。系统运用模糊神经网络技术提出了一种新型智能家庭网关,该网关运用基于误差反向传播算法优化的模糊神经网络技术,... 随着消费类电子产品技术的成熟,智能化家庭网络概念的深入人心,家庭网关在数字化家庭网络中将会扮演着越来越重要的角色。系统运用模糊神经网络技术提出了一种新型智能家庭网关,该网关运用基于误差反向传播算法优化的模糊神经网络技术,以神经网络输出结果和模糊化判决为依据对家居设备进行智能控制。同时还构造了室内空气质量分析系统,并将实验和仿真的精确度控制在0.1%内,证明了该系统的有效性和精确性。 展开更多

关键词 智能家庭网关 模糊神经网络 误差反向传播算法 IPV6

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基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法 被引量：16

16

作者 张开生 黄谦 《现代电子技术》 北大核心 2018年第3期96-100,106,共6页

针对传统脉诊存在易受主观因素影响、诊断结果可靠性不高等问题,提出基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法。粒子群算法中评判粒子好坏的适应度函数采用神经网络的输出误差,以此获得最优粒子的位置向量,并把其值作为BP神经网络的初... 针对传统脉诊存在易受主观因素影响、诊断结果可靠性不高等问题,提出基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法。粒子群算法中评判粒子好坏的适应度函数采用神经网络的输出误差,以此获得最优粒子的位置向量,并把其值作为BP神经网络的初始权值和阈值。在Matlab中建立基于BP算法、PSO-BP算法和GA-BP算法的三种ANN模型用于脉象信号的识别。实验结果表明,在识别脉象时,优化后的算法降低了传统BP神经网络的输出误差,提高了识别精度,PSO-BP算法明显改善了传统BP神经网络的泛化能力。 展开更多

关键词 脉象识别 粒子群算法 输出误差 误差反向传播算法 神经网络 泛化能力

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直升机涡环状态试验数据处理研究 被引量：2

17

作者 孙文胜 林明 《流体力学实验与测量》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期20-23,共4页

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环... 采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。 展开更多

关键词 直升机 涡环状态试验 数据处理 神经网络误差反向传播算法 飞行动力学 负扭度

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利用MATLAB实现BP神经网络的设计 被引量：7

18

作者 杨雁宁 王峰 《河南科技》 2005年第8期46-47,共2页

关键词 MATLAB BP神经网络 多层前馈神经网络 误差反向传播算法 模式识别

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人工神经网络的理论、应用与实现研究 被引量：3

19

作者 李平 岳祖州 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第S2期91-91,共1页

人工神经网络的理论、应用与实现研究李平岳祖州（山东大学光电子信息工程系济南２５０１００）人工神经网络是模拟动物和人脑的工作方式以实现大脑的某些功能的信息科学；它具有信息分布存储、高速并行处理、自学习功能和容错性等特点... 人工神经网络的理论、应用与实现研究李平岳祖州（山东大学光电子信息工程系济南２５０１００）人工神经网络是模拟动物和人脑的工作方式以实现大脑的某些功能的信息科学；它具有信息分布存储、高速并行处理、自学习功能和容错性等特点，近年来引起了广泛的重视。在模拟大... 展开更多

关键词 人工神经网络 联想记忆 多层前馈网络 误差反向传播算法 光电子信息 光学实现 自组织映射 关联存储器 非线性映射 实现研究

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基于神经网络对Fe-V(Nb)-C系碳饱和溶解度非线性拟合分析 被引量：1

20

作者 王启平 陈二保 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第4期284-287,共4页

应用单输入、输出单元的BP人工神经网络模型算法,对在1450℃实验测得的Fe-V(Nb)-C系中碳的饱和溶解度热力学数据进行非线性拟合分析。其拟合误差检验精度比文献犤1犦线性回归精度更高、更能体现出实验数据的原始变化规律及排除偶然因素... 应用单输入、输出单元的BP人工神经网络模型算法,对在1450℃实验测得的Fe-V(Nb)-C系中碳的饱和溶解度热力学数据进行非线性拟合分析。其拟合误差检验精度比文献犤1犦线性回归精度更高、更能体现出实验数据的原始变化规律及排除偶然因素的干扰。该方法可供金属熔体热力学性质研究时参考。 展开更多

关键词 Fe-V(Nb)-C系 碳饱和溶解度 非线性拟合 BP神经网络 误差反向传播算法 纯铁 钒铁 铌粉

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