基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺 被引量：1

1

作者 朱明 张德权 +5 位作者 李少博 陈丽 侯成立 程成鹏 于江颖 关文强 《肉类研究》 北大核心 2024年第6期42-50,共9页

采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最... 采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。 展开更多

关键词 羊皮 羊皮胶原蛋白 高压-超声-酶解法 遗传算法-反向传播神经网络 响应面法

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基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略

2

作者 后国栋 李建国 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10478-10486,共9页

平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighb... 平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)-BP神经网络预测模型,以是否为工作日、工作日特殊时段(如早高峰、晚高峰),气温,降水4个方面作为特征向量,采用二进制集合转换构建各特征向量集,通过KNN对异常数据进行分组,提高BP神经网络预测精度,并基于预测时间建立出库概率分布,设定区域优先级参数以及RGV(rail guided vehicle)待命位策略。编写仿真程序,以西安小寨某商用立体车库运行数据进行验证,仿真结果表明:KNN-BP神经网络预测模型R^(2)较传统BP神经网络提高了20.23%,设计待命位策略下较无待命位策略顾客平均等待时间减小35.82%,RGV平均服务时间降低39.51%,RGV运行能耗降低38.32%;较文献引用策略顾客平均等待时间减小14.18%,RGV平均服务时间降低13.29%,RGV运行能耗降低20.89%。研究成果为提高立体车库车运行效率提供参考。 展开更多

关键词 交通工程 立体车库 待命位 K-近邻算法(KNN)-反向传播(bp)神经网络 RGV

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基于遗传算法-反向传播神经网络的径向式导叶多级泵水力性能优化 被引量：7

3

作者 王延锋 张连军 段海鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第4期1375-1381,共7页

针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵... 针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵水力性能预测模型,以MD500-57型径向式导叶多级泵为研究对象,建立了输入层为13个神经元、隐含层为10个神经元、输出层为2个神经元的GA-BP神经网络,采用正交试验方法设计了试验参数的正交试验方案,运用数值模拟计算方法对正交试验方案进行求解,获得了试验参数的训练样本,并对神经网络进行训练与测试,计算了过流部件关键几何参数的最优组合方案。试验结果表明:优化后该多级泵在设计工况下扬程增加了2.4 m,效率提高了3.34%,且高效区范围变宽。 展开更多

关键词 径向式导叶多级泵 水力性能 遗传算法 反向传播(bp)神经网络 性能预测

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遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量：71

4

作者 李松 罗勇 张铭锐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期52-55,共4页

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求... 为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。 展开更多

关键词 混沌理论 预测 反向传播(bp)神经网络 遗传算法

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基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型 被引量：10

5

作者 吴志杰 孔凡敏 李康 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期375-380,共6页

提出了一种新型的基于遗传算法（GA）优化的误差反向传播（BP）神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 （LM-80-08）测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在... 提出了一种新型的基于遗传算法（GA）优化的误差反向传播（BP）神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 （LM-80-08）测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在网络输入的应力条件下的寿命为输出,可以预测LED在任意电流和结温下的寿命。研究结果表明,该GA-BP模型相比于LED光源长期流明维持率的预测方法 （TM-21-11）更具灵活性,预测误差较传统BP神经网络降低了65.5%,平均相对误差达到1.47%,优于Adaboost模型的54%和3.16%,训练样本相关系数达到99.4%,GA-BP模型预测LED寿命误差更小,普适性更高,在LED的寿命预测中具有实际意义。 展开更多

关键词 发光二极管(LED) 误差反向传播(bp)神经网络 遗传算法(ga) 寿命预测 相关系数

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基于遗传算法和BP神经网络的海洋工程材料腐蚀预测研究 被引量：19

6

作者 李海涛 袁森 《海洋科学》 CAS 北大核心 2020年第10期33-38,共6页

为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用优化后的BP神经网络对试... 为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用优化后的BP神经网络对试验数据进行预测。GA-BP模型选取具有代表性的2Cr1312不锈钢、Q235B碳钢和6082铝合金三种基本海洋工程材料数据进行试验,预测结果误差小于传统BP神经网络,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高。本模型在海洋工程材料于海洋环境中腐蚀速率的实际预测中具有良好的推广价值。 展开更多

关键词 腐蚀速率预测 ga-bp模型 遗传算法 反向传播(Back Propagation bp)神经网络

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基于GA-BP神经网络算法的FDM 3D打印制件拉伸性能预测 被引量：7

7

作者 白鹤 赵明侠 +4 位作者 袁一如 刘亚明 何石磊 庞瑞 郭晓东 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期192-197,共6页

为进一步研究熔融沉积成型(FDM)3D打印制件力学性能与工艺参数之间的关系,试验以聚乳酸(PLA)为材料,参考正交试验和神经网络模型设计原则,利用遗传算法(GA)对反向传播(BP)神经网络初始值进行优化,建立GA-BP神经网络模型,以分层厚度、填... 为进一步研究熔融沉积成型(FDM)3D打印制件力学性能与工艺参数之间的关系,试验以聚乳酸(PLA)为材料,参考正交试验和神经网络模型设计原则,利用遗传算法(GA)对反向传播(BP)神经网络初始值进行优化,建立GA-BP神经网络模型,以分层厚度、填充密度、喷嘴温度、填充速度以及外壳厚度为输入层参数,拉伸强度为输出层参数进行训练和预测,并分析其预测精度。通过对GA-BP和BP神经网络模型的预测结果进行对比发现,GA-BP神经网络模型预测值与测试实际值更为接近,误差平均值为2.27%,而BP神经网络模型预测误差平均值为4.10%,且GA-BP神经网络模型评价指标值均优于BP神经网络模型,故GA-BP神经网络模型预测精度更高,可为提升FDM 3D打印制件力学性能,优化成型工艺,指导工业生产提供参考。 展开更多

关键词 遗传算法-反向传播神经网络 熔融沉积成型 拉伸性能 工艺参数 预测

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基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统 被引量：11

8

作者 李伟 梁睿君 宋丹 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期454-459,共6页

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测... 围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。 展开更多

关键词 智能停车系统 NB-IoT技术 遗传算法-反向传播神经网络 车位预测

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基于双隐含层GA-BP神经网络的重型柴油车排放预测 被引量：9

9

作者 王志红 秦可 +1 位作者 尹冬冬 卢梦成 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期735-740,共6页

为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back prop... 为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back propagation,BP)神经网络的基础上,引入Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化网络的权值与阈值;以车辆比功率(vehicle specificpower,VSP)为输入,搭建CO、NOx排放预测模型,并用试验数据对模型进行训练、验证。结果表明,CO、NOx的预测结果与样本数据之间的皮尔逊相关系数分别为0.8553、0.8512,线性高度相关;在整体误差水平上,CO、NOx排放因子的相对误差分别为2.61%、6.71%。该方法对车辆CO、NOx的瞬时排放和整体排放特性的预测准确性较好,具有一定的理论意义和工程应用价值。 展开更多

关键词 车载排放测量系统(PEMS) 双隐含层 遗传算法-反向传播(ga-bp)神经网络 LM算法 排放预测

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GA-BP神经网络模型在集装箱船纵摇角度预测中的应用 被引量：2

10

作者 张婷 王志明 王培良 《上海海事大学学报》 北大核心 2023年第2期52-56,共5页

为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础,划分数据集,确定神经网络结构... 为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础,划分数据集,确定神经网络结构,并初始化GA参数;GA以适应度值为指标,迭代搜索最优适应度值,确定BP神经网络参数;使用具有最优初始权值和阈值的BP神经网络进行纵摇角度预测,并结合均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)对预测结果进行对比分析。结果表明:所提模型具有较高的预测能力,预测结果的MSE和MPAE分别为0.7192和0.0082,预测结果较为准确。 展开更多

关键词 遗传算法(ga) 反向传播神经网络 船舶纵摇预测 集装箱船

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基于遗传算法神经网络的地源热泵夏季低负荷运行性能预测分析 被引量：9

11

作者 董艳芳 朱辉 +2 位作者 曾召田 门玉葵 梁秒梦 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第12期4984-4992,共9页

为了探索夏热冬冷地区岩溶地质条件下地热能应用能效,通过运用遗传算法优化的反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型预测了夏季系统负荷率低于30%运行工况下地源热泵系统的系统能效比和机组能效比,分析了预... 为了探索夏热冬冷地区岩溶地质条件下地热能应用能效,通过运用遗传算法优化的反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型预测了夏季系统负荷率低于30%运行工况下地源热泵系统的系统能效比和机组能效比,分析了预测值的预测误差评价指标,验证了GA-BP模型具有较高的预测精度,并应用此模型研究了地源热泵短期能效测试与中长期能效测评的关系。结果表明:GA-BP模型预测的系统能效比COPsys及机组能效比COP与计算值的相对误差为±5%,各项预测误差评价指标均比反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型更小,可见GA-BP模型可用于预测岩溶地质条件下地源热泵系统能效。基于此模型,短期能效测试的最佳时期为一天中14:00—16:00或7、8月累计13 d,且满足机组负荷率达到60%~70%,COP_(sys)及COP预测值可以作为中长期能效比评估,其产生的相对误差在允许的范围内。 展开更多

关键词 地源热泵系统 机组负荷率 遗传算法(ga) 反向传播神经网络(bpNN) 能效比

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使用遗传算法增强GH4169高温合金BP-ANN本构模型的预测稳定性 被引量：3

12

作者 郑德宇 夏玉峰 +1 位作者 滕海灏 余盈燕 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期693-708,共16页

为了更好地描述GH4169高温合金的塑性流动行为,利用Gleeble 1500热模拟试验机进行了不同变形温度和应变速率下的GH4169高温合金等温热压缩试验。基于真实应力-应变数据建立了GH4169高温合金反向传播人工神经网络(BP-ANN)本构模型,并进... 为了更好地描述GH4169高温合金的塑性流动行为,利用Gleeble 1500热模拟试验机进行了不同变形温度和应变速率下的GH4169高温合金等温热压缩试验。基于真实应力-应变数据建立了GH4169高温合金反向传播人工神经网络(BP-ANN)本构模型,并进一步考察了本构模型的预测稳定性与模型参数之间的关系。预测结果发现,GH4169高温合金BP-ANN本构模型的输出对模型参数具有很强的依赖性。针对这一问题,本研究采用遗传算法(GA)优化BP-ANN本构模型的方法,建立GA-BP-ANN集成本构模型。优化后的结果表明,GH4169高温合金的GA-BP-ANN集成本构模型大幅增强了BP-ANN本构模型的预测稳定性,提升了BP-ANN本构模型的泛化能力。 展开更多

关键词 GH4169高温合金 应力-应变 反向传播 人工神经网络 遗传算法

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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

13

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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基于多模型神经网络的湿度廓线反演研究

14

作者 王金虎 肖安虹 +3 位作者 陈后财 王昊亮 刘萱 蔡海强 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期181-190,共10页

为提升微波辐射计对大气廓线探测的精度,利用ARM大气观测站提供的地基微波辐射计、毫米波测云雷达以及探空数据,构建了两种添加不同云信息的反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型(添加入云和出云高度的C-BPNN模... 为提升微波辐射计对大气廓线探测的精度,利用ARM大气观测站提供的地基微波辐射计、毫米波测云雷达以及探空数据,构建了两种添加不同云信息的反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型(添加入云和出云高度的C-BPNN模型与添加雷达反射率因子的Z-BPNN模型)与一种未添加云信息的BPNN模型(记为BPNN0),并对反演结果进行了对比,结果表明:C-BPNN模型和Z-BPNN模型在任何天气下(有云或无云),得到的反演误差都小于BPNN0模型;C-BPNN相较于另外两种模型反演结果具有更高的稳定性。对3种模型各自反演结果最好的个例分析发现,C-BPNN与Z-BPNN模型主要的误差存在于高空无云但是相对湿度却出现跃变的情况,说明神经网络模型对初始权值与阈值较为敏感,因此通过遗传算法(genetic algorithms,GA)对BPNN模型进行优化。经GA优化后的反演结果表明:BPNN0模型与C-BPNN模型具有明显优化效果,而Z-BPNN模型优化效果则不明显。 展开更多

关键词 地基微波辐射计 毫米波雷达 湿度廓线 反向传播神经网络(bpNN) 遗传算法(ga)

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基于GABP神经网络的液压互联悬架建模研究 被引量：6

15

作者 杨天宇 郑敏毅 +2 位作者 陈桐 张农 李杰 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第16期6702-6710,共9页

液压互联悬架(hydraulically interconnected suspension,HIS)是一种非线性系统,运用机理分析法建模存在建模精度和速度不可兼得的缺点。为解决上述矛盾,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的反向传播(back propagation,... 液压互联悬架(hydraulically interconnected suspension,HIS)是一种非线性系统,运用机理分析法建模存在建模精度和速度不可兼得的缺点。为解决上述矛盾,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的反向传播(back propagation,BP)神经网络对HIS系统进行建模的方法。首先,通过Simulink建立的液压互联悬架模型仿真获取网络的训练数据。其次,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;然后,两种建模方法对比验证GABP建模方法优点;最后,通过液压互联悬架台架实验获取实验数据,与神经网络训练结果进行比较分析。结果表明:在垂向模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为4.12%、2.27%、1.51%;在侧倾模态下,低、中、高3种频率下相对误差百分数分别为7.64%、4.07%、4.35%。与机理建模法相比,GABP建模方法兼具较好的建模精度和速度。 展开更多

关键词 液压互联悬架(HIS) 遗传算法(ga) 反向传播(bp)神经网络 非线性系统

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基于遗传BP神经网络的双目相机手眼标定研究 被引量：11

16

作者 丁雷鸣 徐海明 +3 位作者 吕品 赵丹阳 严亚飞 孙丙宇 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第9期1159-1163,共5页

为了提高固定双目相机手眼标定精度,文章提出了一种利用遗传算法优化的反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手眼系统标定方法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立BP神经网络标定模型,并针对BP... 为了提高固定双目相机手眼标定精度,文章提出了一种利用遗传算法优化的反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手眼系统标定方法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立BP神经网络标定模型,并针对BP神经网络模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,引入遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:与BP神经网络模型和传统的多元线性回归拟合模型相比,经遗传算法优化后的BP神经网络模型能显著降低标定误差,加快收敛速度;遗传BP神经网络模型样本预测结果与实测值之间的距离平均误差为1.7126 mm,优于BP神经网络模型的平均误差2.4002 mm和线性回归模型的平均误差3.3771 mm。 展开更多

关键词 手眼标定 固定双目视觉 反向传播(bp)神经网络 遗传算法 采摘机器人

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基于遗传神经网络的入侵检测研究 被引量：12

17

作者 戴天虹 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2006年第2期103-108,共6页

入侵检测技术是计算机网络信息安全检测的重要手段之一,入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。对计算机网络数据进行特征提取,提出了采用遗传算法... 入侵检测技术是计算机网络信息安全检测的重要手段之一,入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。对计算机网络数据进行特征提取,提出了采用遗传算法和神经网络相结合入侵检测技术。遗传算法具有计算简单、优化效果好的特点。利用遗传算法来避免BP算法的局部极小点,从而达到均方根误差全局最小点,也解决了BP算法的收敛慢的问题;同时也解决了单独利用GA往往不能在短时间内寻找到接近最优解的这一问题。通过计算机实验验证了入侵检测的效果,提高了识别率,使得误报率和漏报率降低。 展开更多

关键词 信息安全 入侵检测 神经网络 遗传算法 bp算法(误差反向传播算法)

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基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究 被引量：3

18

作者 张雯丽 刘国荣 +1 位作者 张伟 吴超帅 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第12期259-262,266,共5页

根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以... 根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。 展开更多

关键词 直接转矩控制 遗传算法 反向传播(bp)神经网络 无速度传感器

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基于进化规划的BP神经网络学习 被引量：5

19

作者 叶立生 何奉道 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期545-548,共4页

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析 ,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法 ,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和 4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算... 通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析 ,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法 ,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和 4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明 ,本文中提出的改进的进化规划算法优于前 2个算法。 展开更多

关键词 bp神经网络 进化规划 bp算法 遗传算法 权值优化 反向传播学习算法

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一种新的不变矩与神经网络玉米病害识别系统 被引量：4

20

作者 付立思 何荣卜 刘朋维 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第4期219-221,共3页

基于不变矩理论,对玉米病害图像进行二值化、图像归一化处理,提出一种新的、具有较好逼近能力和较强容错能力的RBF-BP神经网络识别系统。利用Hu不变矩特征的平移不变性、比例不变性、旋转不变性和对目标良好的抗干扰性等特性,处理复杂... 基于不变矩理论,对玉米病害图像进行二值化、图像归一化处理,提出一种新的、具有较好逼近能力和较强容错能力的RBF-BP神经网络识别系统。利用Hu不变矩特征的平移不变性、比例不变性、旋转不变性和对目标良好的抗干扰性等特性,处理复杂、多变的玉米病害图像,形成不变矩特征矢量样本库。根据Hu不变矩在提取图像特征过程中的可靠性、独立性及数目小的特点和RBF-BP神经网络在识别过程中较好收敛性特点,对玉米病害图像进行特征提取、网络训练和病害特征的识别。仿真实验结果表明RBF-BP神经网络系统的有效性。 展开更多

关键词 玉米病害识别 HU不变矩 径向基函数-反向传播(RBF—bp)神经网络

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