BP神经网络在非线性函数逼近中的应用,用bp网络逼近函数
上传时间: 2016-10-22
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遗传网络优化bp神经网络,matlab代码
上传时间: 2017-04-05
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BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲,bp网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
标签: BP神经网络
上传时间: 2019-04-01
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随着人类社会的进步,科学技术的发展日新月异,模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展,人工神经网络在计算机科学,人工智能,智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会,科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域,算法的优化显得尤为重要,对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型,对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足(收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题),在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题,本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势,能够弥补bp网络的不足,为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与bp网络有机地结合起来,提出了一种新的网络结构,在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的,本文首先设计了BP神经网络结构,在此基础上,应用遗传算法进行优化,达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台,对算法的优化内容进行了仿真实验,得出的效果也符合期望值,实现了对BP算法优化的目的。关键词:生物神经网络:人工神经网络;bp网络;遗传算法;仿真随着电子计算机的问世及发展,人们试图去了解人的大脑,进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时,引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络(Artificial Noural Networks,ANN)(注:简称为神经网络),是一种数学算法模型,能够对信息进行分布式处理,它模仿了动物的神经网络,是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度,通过调节内部大量节点之间的关系,最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习,掌握输入与输出之间的潜在规则,能够对新数据进行分析计算,推算出输出结果,因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性,这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间: 2022-06-16
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神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法,在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用,但它的实际应用通常是通过软件实现的,而软件实现是串行执行指令,运行速度慢,可靠性低,很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统,以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析,并对bp网络的各个阶段进行了理论推导,最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结,为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析,本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中,神经网络各层之间采用串行执行数据方式,层间则采用并行运行方式,可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生,是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法,通过把系统模块化,对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述,并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真,直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的,可满足系统实时性的要求,为制导系统的实际工程实现提供了基础。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:冇尾飞铊
航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是十分重要的。提出一种bp网络对某型飞机发动机进行故障诊断,但是由于bp网络收敛速度较慢而且容易陷入局部极小值,特别是bp网络通常只能给出一个解,受训练样本病态影响大。因此通过对bp网络的改进,建立了L-M算法神经网络的飞机发动机故障诊断模型。实验表明,该网络在一定程度上克服了bp网络存在的的问题,在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于bp网络。为机务人员提供了有效的、科学的发动机故障诊断方法,该种评估手段较好地解决了发动机故障诊断问题,在飞行安全中发挥着越来越大的作用。
上传时间: 2014-12-23
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作: 1.了解电力系统短期负荷预报的现状,总结国内外的研究方法。 2.深入学习神经网络及其相关知识,设计出用共轭梯度算法改进的bp网络,并将它应用于负荷预报中,收到了很好的效果。相比普通的bp网络,不但预报精度大大提高,而且学习时间也缩短许多。 3.学习小波理论,尝试将小波分析与神经网络相结合,设计出一种小波神经网络,并将其用于负荷预报,收到了很好的效果。 4.提出一种新型神经网络,即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络,尝试将其用于负荷预报,同样收到了很好的效果,并且将三种方案进行了比较。
上传时间: 2013-11-20
上传用户:cccole0605
为了预报电力系统负荷,采用GRNN(广义回归网络)的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了bp网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。
上传时间: 2014-01-12
上传用户:zhangyigenius
神经网络的算法,关于bp网络的编写
上传时间: 2015-02-17
上传用户:xz85592677
利用C++语言开发的BP算法,并将其封装在类中,用户可以自己设定参数,实现对bp网络的训练。
上传时间: 2013-12-21
上传用户:changeboy