BP神经网络学习算法的改进及其应用

针对标准BP算法的不足给出了典型的改进算法。对两个BP网络的应用实例利用MAT LAB语言编制了仿真程序 ,并对几种算法的学习收敛速度进行了比较。结果表明改进算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

模拟电路故障诊断有故障字典法、故障参数识别法、故障验证法。小波神经网络可避免MLP等神经网络结构设计的盲目性,具有逼近能力强、网络学习收敛速度快、参数的选取有理论指导、能有效避免局部最小值问题等优点。随着小波理论和神经网络理论的不断发展,小波神经网络将日益成熟应用于模拟电路故障诊断领域。

一种优化权初值的综合全局寻优快速BP算法

文章在大量实验的基础上 ,对 BP算法中存在学习收敛速度慢的问题进行了广泛的研究 ,提出了在优化权初值的基础上 ,将变步长法与模拟退火法相结合 ,实现一种快速的综合全局寻优的前馈神经网络学习算法。通过在系统建模中的应用 。

一种改进的同伦BP算法及其在故障诊断中的应用研究

为克服标准BP算法中存在的网络学习收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题, 引入同伦算法, 提出了一种将同伦论与快速BP算法结合的改进算法, 并采用二进制结构表示输出模式矩阵。最后以柴油机燃油系统为例, 对其中的几种故障进行诊断研究。仿真结果表明此方法既能快速收敛, 又能大大提高避免陷入局部极小的能力。

基于余弦函数的神经网络硬件实现

研究了正交余弦基函数神经网络模型和学习算法 ,给出了仿真实例 ,并提出了余弦函数基神经网络模型电路实现方案 .仿真结果表明 ,该网络学习收敛速度快 ,可任意逼近非线性映射等优异性能 .此外 ,网络结构简单 ,便于电路实现 ,一个余弦波振荡源经倍频即可实现隐层神经元电路 .