基于迭代式MapReduce的误差反向传播算法 被引量：3

1

作者 赵虎 杨宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期923-926,共4页

针对误差反向传播（BP）算法计算迭代的特点,给出了迭代式MapReduce框架实现BP算法的方法。迭代式MapReduce框架在传统MapReduce框架上添加了传送模块,避免了传统框架运用在迭代程序时需要多次任务提交的缺陷。通过对K/TGR146对空台射... 针对误差反向传播（BP）算法计算迭代的特点,给出了迭代式MapReduce框架实现BP算法的方法。迭代式MapReduce框架在传统MapReduce框架上添加了传送模块,避免了传统框架运用在迭代程序时需要多次任务提交的缺陷。通过对K/TGR146对空台射电开关控制系统进行仿真得到BP算法训练样本,并在Hadoop云计算环境下,分别在基于传统框架和迭代式框架的BP算法中进行训练。实验结果表明,基于迭代式MapReduce框架的BP算法训练速度达到了基于传统MapReduce框架的BP算法训练速度的10倍以上,正确率提升了10%~13%,能有效解决算法训练时间过长和迭代计算中多次任务提交的问题。 展开更多

关键词 MAPREDUCE 误差反向传播算法 迭代 云计算

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基于ACO-BP算法的熔融沉积成型翘曲变形量的预测方法 被引量：1

2

作者 田国良 周肖宇 李逸仙 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期87-92,共6页

针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和... 针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和4因素3水平的验证样本集。训练样本集用于预测模型的学习,验证样本集用于验证预测方法的精度。基于极差法分析了各工艺参数对翘曲变形量的影响程度。结果表明,工艺参数对翘曲变形量的影响程度从大到小分别为层高、填充率、喷头挤出温度和打印速度。采用训练样本集充分训练预测模型后,验证基于ACO-BP算法的翘曲变形量预测方法的效果。基于均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型预测精度。对于RMSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.7倍;对于MSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.9倍;对于MAE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.6倍;对于MAPE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.2倍。基于ACO算法优化的BP神经网络预测精度更高。 展开更多

关键词 蚁群算法-误差反向传播神经网络算法 熔融沉积成型 翘曲变形量 预测方法

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变尺度混沌算法的BP网络优化 被引量：4

3

作者 刘琼荪 孙喜波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1257-1259,共3页

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法... 采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。 展开更多

关键词 误差反向传播算法 梯度下降法 局部极小 混沌优化 变尺度混沌优化算法

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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

4

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

5

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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简化的广义多层感知机模型及其学习算法 被引量：2

6

作者 方宁 李景治 贺贵明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期50-51,113,共3页

提出了简化的广义多层感知机模型（SGMLP模型），并针对SGMLP模型给出了两种 学习算法：广义误差反向传播算法（GBP算法）和基于遗传算法（GA）的学习算法。两个典 型算例的实验结果表明，该模型及其学习算法是可行和有效的。

关键词 简化的广义多层感知机 遗传算法 广义误差反向传播算法

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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

7

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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BP神经网络算法的改进及应用 被引量：49

8

作者 王美玲 王念平 李晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期47-48,共2页

经典的BP算法存在陷入局部极小,算法收敛慢的问题。提出了一种改进的BP神经网络算法,在经典BP算法基础上,引入新的参数以调整经典的神经元转换函数,然后把改进算法应用到实际的教学评估中;利用真实数据的分析结果选取了参数的适当值。... 经典的BP算法存在陷入局部极小,算法收敛慢的问题。提出了一种改进的BP神经网络算法,在经典BP算法基础上,引入新的参数以调整经典的神经元转换函数,然后把改进算法应用到实际的教学评估中;利用真实数据的分析结果选取了参数的适当值。结果表明,改进后的算法在收敛速率和误差估计等方面有很好的效果,并实现了对教学效果的合理评价。 展开更多

关键词 误差反向传播(BP)算法 非线性函数 教学评价

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基于BP算法的微波通信中继段性能分析 被引量：1

9

作者 周迎哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第1期222-225,共4页

微波通信设备在运行过程中产生了大量的告警,经过数据清理可以对微波通信的性能进行分析。利用神经网络的误差反向传播算法(BP算法),结合告警、天气和工程设计几方面的数据资料建立了微波中继段告警分析预测模型。利用模型结合河北省平... 微波通信设备在运行过程中产生了大量的告警,经过数据清理可以对微波通信的性能进行分析。利用神经网络的误差反向传播算法(BP算法),结合告警、天气和工程设计几方面的数据资料建立了微波中继段告警分析预测模型。利用模型结合河北省平原地区的实际数据资料,进行了微波中继段站距、天线高差以及气候因素对告警的影响规律分析。 展开更多

关键词 微波中继段 误差反向传播算法 分析预测

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基于反馈调控参数的BP学习算法研究 被引量：5

10

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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递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用 被引量：1

11

作者 吕俊 高慧萍 杨慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期227-229,243,共4页

将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学... 将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。 展开更多

关键词 递阶遗传算法 粒子群算法 误差反向传播(BP)算法 人工神经网络 优化 混沌时间序列

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人工神经网络在果蔬干燥领域应用进展

12

作者 樊宇航 宋卫东 +3 位作者 王教领 王明友 丁天航 周德欢 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第8期112-119,147,共9页

果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质... 果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质检测、工艺优化和控制系统方面,总结各部分的应用类型及发展创新;再对比传统干燥模型和人工神经网络模型;最后介绍混合神经网络的应用场景。发现人工神经网络比传统干燥模型更精确,且混合神经网络结合专家系统、模糊逻辑等理论能够提供准确的预测,作为一种新颖高效的建模技术,可以广泛应用于果蔬加工的优化、控制、自动化等领域。其中应用最广泛的就是与遗传算法结合的GA-BP神经网络,BP负责预测、GA负责寻优,在这样的算法中不仅可以精确预测结果还可以优化工艺。这样的模型更适合果蔬干燥且在未来有更广阔的发展空间,以期这些探讨和分析对果蔬干燥领域具有参考意义。 展开更多

关键词 果蔬干燥 神经网络 干燥动力学模型 误差反向传播算法 含水率预测

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四旋翼飞行器分散PID神经元网络控制 被引量：27

13

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

14

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

15

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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人工神经网络预测技术在微网运行中的应用 被引量：11

16

作者 王越 卫志农 吴佳佳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期83-89,共7页

针对微网中用电高峰时期电能短缺的问题,提出根据预测系统控制微网的运行模式可以充分发挥分布式电源的优势,最大限度地利用网内资源供电,减轻主网压力。文中借助人工神经网络算法,预测微网中的微电源和负荷,以此分析和规划微网的运行... 针对微网中用电高峰时期电能短缺的问题,提出根据预测系统控制微网的运行模式可以充分发挥分布式电源的优势,最大限度地利用网内资源供电,减轻主网压力。文中借助人工神经网络算法,预测微网中的微电源和负荷,以此分析和规划微网的运行方式。实测数据的仿真结果表明在配网高负荷时期引入预测系统后,微网的供电可靠性和节能减排效果都得到了极大地提高,可为微网的运行方式提供可行的建议。 展开更多

关键词 微电网 风速预测 神经网络 误差反向传播算法 可靠性

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基于ANN的SBBR短程硝化过程仿真研究 被引量：4

17

作者 曹明 杨朝晖 +3 位作者 曾光明 许朕 徐峥勇 谭文化 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期694-698,共5页

利用人工神经网络对实验室中短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB语言环境下建立了进水NH4+-N﹑DO﹑温度以及外加碳源与出水NH4+-N和NO2--N之间的非线性映射函数关系,确立了相关的动态模型.结... 利用人工神经网络对实验室中短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB语言环境下建立了进水NH4+-N﹑DO﹑温度以及外加碳源与出水NH4+-N和NO2--N之间的非线性映射函数关系,确立了相关的动态模型.结合最优化网络模型运行参数,对样本进行仿真学习,仿真输出值与实际值的拟合程度相当高,最大误差仅有13.8955%.通过权重分析,探究了各输入因素与输出结果之间的价值贡献关系,进水NH4+-N和温度对短程硝化过程表现出较大的影响. 展开更多

关键词 人工神经网络 误差反向传播算法 自适应学习率 短程硝化

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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

18

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

19

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

20

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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