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BP混沌混合神经网络在光纤陀螺温度漂移预测中的应用 被引量:6
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作者 潘华 李安 胡柏青 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第6期73-75,共3页
提出使用BP混沌混合神经网络建立FOG温度漂移模型的方法。该方法在BP算法中采用了改进型Logistic-Map映射生成的混沌变量,能够避免陷入局部最小,可迅速达到全局最优。应用该方法分析某型FOG温度漂移实测数据,结果表明其具有良好的预测... 提出使用BP混沌混合神经网络建立FOG温度漂移模型的方法。该方法在BP算法中采用了改进型Logistic-Map映射生成的混沌变量,能够避免陷入局部最小,可迅速达到全局最优。应用该方法分析某型FOG温度漂移实测数据,结果表明其具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 光纤陀螺 温度漂移预测 bp混沌混合神经网络 改进型Logistic-Map映射
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基于改进DBO-BP神经网络的烟叶复烤出口含水率和温度的预测
2
作者 孙勇乾 汤守国 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期309-315,共7页
为提高烟叶复烤后烟叶的质量,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(DBO)-BP神经网络的预测模型,旨在准确预测烟叶复烤过程中的烤机出口含水率和温度。首先,采用灰色关联度分析法分析工艺参数对烤机出口含水率和温度的关联程度,为了提高模型... 为提高烟叶复烤后烟叶的质量,提出了一种基于改进蜣螂优化算法(DBO)-BP神经网络的预测模型,旨在准确预测烟叶复烤过程中的烤机出口含水率和温度。首先,采用灰色关联度分析法分析工艺参数对烤机出口含水率和温度的关联程度,为了提高模型的预测精度和稳定性,引入Circle搜索策略来优化蜣螂算法,使其能够更有效地探索解空间,避免陷入局部最优。其次,用改进的蜣螂算法优化BP神经网络的权重和阈值。最后,建立Circle-DBO-BP复烤烤机出口含水率和温度预测模型。通过MATLAB对Circle-DBO-BP模型进行仿真,并与XGBOOST模型、Tent-DBO-BP模型和SSA-BP模型的预测结果进行了比较。实验结果表明,改进后的Circle-DBO-BP模型络在烟叶复烤出口含水率和温度的预测中,MSE分别达到了0.046 7和0.038 4,从而为烟叶复烤过程的控制提供了有力的支持。 展开更多
关键词 烟叶复烤 bp神经网络 Circle混沌映射 出口含水率 出口温度
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基于C-I-WOA-BP神经网络的钻压温度补偿方法
3
作者 武丹 张星 +2 位作者 王飞 仵磊 高国旺 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-97,共8页
为了提高小井眼随钻参数测量中钻压测量的准确性,补偿温度对应变片的影响,克服传统BP神经网络学习过程收敛速度慢、对初始值和偏置值敏感、学习率不稳定、容易陷入局部最小值的缺陷,提出一种混沌映射的自适应鲸鱼优化算法优化BP神经网络... 为了提高小井眼随钻参数测量中钻压测量的准确性,补偿温度对应变片的影响,克服传统BP神经网络学习过程收敛速度慢、对初始值和偏置值敏感、学习率不稳定、容易陷入局部最小值的缺陷,提出一种混沌映射的自适应鲸鱼优化算法优化BP神经网络的C-I-WOA-BP温度补偿模型。首先,采用混沌映射的方法优化传统鲸鱼算法(WOA)的初始种群方式;然后通过自适应权重调整优化WOA的收缩包围机制;再通过WOA算法优化BP神经网络的权重系数;最后,综合对比BP网络、CWOABP网络、IWOABP网络和C-I-WOA-BP网络的性能。结果表明,C-I-WOA-BP网络提高算法收敛速度,具有全局探索能力和局部开发能力,稳定性好,能有效降低温度对钻压参数测量的影响。 展开更多
关键词 bp神经网络 温度补偿 混沌映射 鲸鱼算法 自适应权重
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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
4
作者 郝博 徐才宪 +1 位作者 姜琦 杨斌 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期130-134,141,共6页
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系... 采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 弹丸全弹道飞行时间 bp神经网络 SSA优化算法 Tent混沌映射 高斯变异
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
5
作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 bp神经网络 麻雀搜索算法
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基于改进的SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型研究 被引量:10
6
作者 刘伟韬 李蓓蓓 +2 位作者 杜衍辉 韩梦珂 赵吉园 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期98-105,115,共9页
机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,... 机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,用于对矿井突水水源进行定量辨识。以鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿为研究对象,通过常规离子浓度分析、Piper三线图对该煤矿水样的水化学特征进行分析,初步判断矿井水来源于奥灰含水层和三灰含水层,并确定Na^(+)+K^(+)浓度、Ca^(2+)浓度、Mg^(2+)浓度、HCO_(3)^(-)浓度、SO_(4)^(2-)浓度、Cl^(-)浓度、矿化度、总硬度、pH值作为突水水源识别指标;建立基于改进SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型:首先进行SSA参数设置,引入Sine混沌映射使麻雀种群均匀分布,然后通过计算适应度值进行麻雀种群的更新,引入随机游走策略扰动当前最优个体,如果满足终止条件,则获得最优BP神经网络权重和阈值,最后基于构建的BP神经网络,输出识别结果。研究结果表明:①改进的SSA-BP模型在训练集上的识别准确率达95.6%,在测试集上的识别准确率达100%。②改进的SSA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、SSA-BP神经网络模型对比结果:BP神经网络模型误判率为5/18,SSA-BP神经网络模型的误判率为2/18,改进的SSA-BP神经网络模型误判率为0,迭代10次后趋于稳定,且与设定的目标误差相差最小,初始适应度值最优,识别结果可信度高。③将阳城煤矿5组矿井水水样数据作为输入层数据输入到训练好的模型中,矿井水水样的主要来源为奥灰含水层、三灰含水层和山西组含水层,模型识别结果与水化学特征分析的结论相互印证,实现了精准区分。 展开更多
关键词 矿井突水水源识别 水化学特征 麻雀搜索算法 bp神经网络 混沌映射 随机游走策略
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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
7
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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PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量:22
8
作者 卢辉斌 李丹丹 孙海艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期224-229,264,共7页
针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值... 针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。 展开更多
关键词 混沌时间序列 混沌预测 反向传播(bp)神经网络 粒子群算法
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自适应混合混沌神经网络及其在TSP中的应用 被引量:11
9
作者 费春国 韩正之 +1 位作者 唐厚君 魏国 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期3459-3462,共4页
为了进一步提高混沌神经网络的收敛效果,将T.Kwok和K.A.Smith所总结的内、外两类混沌神经网络相结合,并加入自适应方法,提出了自适应混合混沌神经网络。这种网络可以同时通过线性和非线性两种途径来改变网络能量函数进行搜索,这使得搜... 为了进一步提高混沌神经网络的收敛效果,将T.Kwok和K.A.Smith所总结的内、外两类混沌神经网络相结合,并加入自适应方法,提出了自适应混合混沌神经网络。这种网络可以同时通过线性和非线性两种途径来改变网络能量函数进行搜索,这使得搜索过程具有更为丰富的动力学行为。同时由于自适应方法的引入,保证能量函数的变化在整个搜索过程中对动态方程有较强的作用,从而减少了网络收敛时的迭代步数。仿真研究表明,在求解TSP上,其效果优于随机混沌模拟退火网络。 展开更多
关键词 自适应混合混沌神经网络 混沌噪声 TSP 随机混沌模拟退火网络
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改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量:27
10
作者 李松 刘力军 刘颖鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期245-248,270,共5页
为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值... 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算法优化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。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 展开更多
关键词 预测 混沌理论 反向传播(bp)神经网络 粒子群算法
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基于混沌分析的BP神经网络模型及其在负荷预测中的应用 被引量:11
11
作者 李眉眉 丁晶 覃光华 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2004年第4期15-18,共4页
结合混沌分析理论和BP神经网络,提出在混沌相空间建立BP神经网络模型。运用混沌方法构成训练样本及确定神经网络的网络结构,用神经网络拟合相空间相点演化的非线性关系。并利用该模型对具混沌特性的电力系统日负荷时间序列进行短期预测... 结合混沌分析理论和BP神经网络,提出在混沌相空间建立BP神经网络模型。运用混沌方法构成训练样本及确定神经网络的网络结构,用神经网络拟合相空间相点演化的非线性关系。并利用该模型对具混沌特性的电力系统日负荷时间序列进行短期预测,对比了标准BP网络模型和混沌线性回归模型的预测结果,结果表明基于混沌分析的BP神经网络模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 混沌分析 bp神经网络 相空间 电力负荷预测
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基于混沌优化粒子群BP神经网络的电力变压器故障诊断 被引量:29
12
作者 公茂法 柳岩妮 +2 位作者 王来河 宋保业 钟文强 《电测与仪表》 北大核心 2016年第15期13-16,32,共5页
针对电力变压器故障诊断问题,提出了一种基于混沌(Chaos)优化的粒子群(Particle Swarm Optimization)BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合,通过混沌粒子群算法寻优,得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行... 针对电力变压器故障诊断问题,提出了一种基于混沌(Chaos)优化的粒子群(Particle Swarm Optimization)BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合,通过混沌粒子群算法寻优,得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。利用了混沌算法的遍历性和对初始值敏感的特点,对粒子群算法进行了参数优化,引入了早熟判断机制,并在早熟状态时进行了混沌扰动,使算法后期不易陷入局部最优。通过实例训练与测试表明,CPSO-BP神经网络算法在变压器故障诊断方面有较好的效果。 展开更多
关键词 混沌 粒子群 bp神经网络 变压器 故障诊断
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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量:21
13
作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整bp算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
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神经网络中克服局部最小的BP-EP混合算法 被引量:5
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作者 陈小平 石玉 于盛林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第12期1460-1463,共4页
人工神经网络在很多领域有着成功的应用 .神经网络有许多学习算法 ,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 (EP)是一种随机优化技术 ,它可以发现全局最优解 .当网络学习过程陷入局部最小时 ,利... 人工神经网络在很多领域有着成功的应用 .神经网络有许多学习算法 ,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 (EP)是一种随机优化技术 ,它可以发现全局最优解 .当网络学习过程陷入局部最小时 ,利用 EP确定 BP算法中的学习速率 ,使学习过程逸出局部最小 . 展开更多
关键词 神经网络 bp算法 进化规划 bp-EP混合算法
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基于IWOA-BP神经网络图像复原
15
作者 何昌 詹道桦 +3 位作者 周倍 罗志锋 黄仁彬 王晗 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期93-98,共6页
针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题,建立了一种改进的鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-BP神经网络图像复原模型。首先,通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性;其次,采用非线性权重和... 针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题,建立了一种改进的鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-BP神经网络图像复原模型。首先,通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性;其次,采用非线性权重和改进的收敛因子,平衡算法的全局搜索与局部寻优能力;最后,结合Levy飞行策略更新个体位置,帮助算法跳出局部最优。随后采用经典图像数据,建立IWOA-BP模型。选取PSNR、SSIM和NMSE作为网络模型的评价指标,与BP、GWO-BP、WOA-BP进行对比。实验结果表明IWOA-BP模型图像复原视觉效果更好,提高了图像复原的质量。 展开更多
关键词 图像复原 bp神经网络 Tent混沌 Levy飞行 改进的鲸鱼算法
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基于BP神经网络沥青混合料低温弯拉应变预测模型 被引量:9
16
作者 谭忆秋 公维强 徐慧宁 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第2期224-229,共6页
目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果... 目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果根据灰色关联熵法分析,确定了5℃延度、针入度指数PI、当量脆点t1.2、当量软化点t800、FAc比、25℃针入度、FAf比、软化点、CA比等9个影响因素作为神经网络模型的输入因素.通过43组试验数据对BP神经网络模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验.预测结果与实测结果误差在工程要求精度范围以内.结论预测结果与实测结果的拟和程度较高,预测模型可信,可用于沥青混合料低温性能预测. 展开更多
关键词 沥青混合 低温弯拉应变 bp神经网络 预测模型 灰色关联熵
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基于遗传算法及BP神经网络的混合孤岛检测方法 被引量:5
17
作者 余运俊 衷国瑛 +2 位作者 万晓凤 辛建波 夏永洪 《可再生能源》 CAS 北大核心 2018年第5期701-706,共6页
文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,... 文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,不影响系统电能质量,检测速度更快,误判率低。在DSP中进行了该算法的软硬件实现,实验结果验证了这种方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 混合孤岛检测方法 检测盲区
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一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究 被引量:3
18
作者 刘兆冰 张化光 杨东升 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期475-478,共4页
基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此... 基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 未知参数 混合时变时滞 混沌神经网络 自适应同步 参数辨识
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基于混沌特性和BP神经网络的室性早搏的自动诊断 被引量:2
19
作者 刘秀玲 杜海曼 +2 位作者 吕方飞 陈飞 刘明 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第4期427-433,共7页
心电信号是诊断心血管疾病的重要依据.通过心电信号的混沌特性分析和Lyapunov指数导数的相关计算,准确提取了室性早搏(premature ventricular contraction,PVC)的特征,进而,通过BP神经网络的训练,完成了室性早搏心拍在心电信号数据序列... 心电信号是诊断心血管疾病的重要依据.通过心电信号的混沌特性分析和Lyapunov指数导数的相关计算,准确提取了室性早搏(premature ventricular contraction,PVC)的特征,进而,通过BP神经网络的训练,完成了室性早搏心拍在心电信号数据序列中的正确识别,实现了室性早搏的自动诊断.利用MIT-BIH心律不齐数据库中的数据对算法的可行性进行了验证,结果表明该算法有良好的稳定性和较高的准确率,能很好地完成室性早搏的快速诊断. 展开更多
关键词 心电信号 室性早搏 混沌分析 LYAPUNOV指数 bp神经网络
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基于差分进化的BP神经网络预测混沌时间序列 被引量:5
20
作者 邬月春 王铁君 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期160-163,197,共5页
针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,... 针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法用到3个典型的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列预测具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 展开更多
关键词 混沌时间序列 反向传播(bp)神经网络 差分进化 预测
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