一种多轨道动态隧道技术训练BP网络算法

BP算法训练神经网络具有训练易陷入局部极小,收敛速度缓慢的缺点。将动态隧道技术运用到训练BP网络上,可以有效的改进BP网络易陷入局部极小的缺陷,但是传统的动态隧道技术训练BP网络算法在隧道方向具有不稳定性。提出一种多轨道动态隧道技术训练BP网络算法,在原基础上,增加了隧道搜索方向,考察搜索方向之间的相互影响,有效的改进了原算法的搜索效率。还对提出的新算法进行了性能分析,通过两种数据集进行了实验验证,证明其性能优于传统的动态隧道技术训练BP网络算法。

改进型动态隧道神经网络在蛋白质预测的应用

神经网络具有容易陷入局部极小的缺点,动态隧道神经网络通过"钻隧道"方式,让目标函数跳出局部最小,找到更小的可行域,从而避免神经网络陷入局部极小。传统的动态隧道技术隧道方向单一并且随意,因此具有不稳定性。为了有效提高动态隧道的搜索效率,提出了一种改进型动态隧道神经网络算法。该算法增加搜索的隧道数,引入夹角弹性系数控制隧道方向,考察隧道之间的相互影响。在对alpha、beta和coil型蛋白质的二级结构预测的实验中,改进型动态隧道神经网络算法预测的效果优于神经网络算法和传统的动态隧道神经网络算法。

电力变压器的动态隧道BP网络故障诊断算法

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法。将人工神经网络中的BP算法应用于电力变压器故障诊断。由于BP算法训练神经网络具有训练易陷入局部极小,收敛速度缓慢的缺点,动态隧道技术运用到训练BP网络上,可以有效地改进BP网络易陷入局部极小的缺陷。经大量实例分析,并将其结果与传统的BP算法的结果进行比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率。