检索结果-内蒙古大学图书馆

bp算法神经网络技术在激光加工中的应用

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东北大学学报（自然科学版） 1999年第5期20卷 505-509页

作者：韩庆大李沈王丹民魏宁东北大学设备诊断工程中心沈阳110006

激光加工工艺要求在被处理的三维曲面上形成若干个小正方形·针对如何形成正方形加以研究·认为ＢＰ算法的神经网络技术适用于三维曲面的正方形求解·讨论了如何应用ＢＰ算法的神经网络、隐层数、隐层节点数。

关键词： bp算法神经网络三维曲面正方形处理激光加工

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bp算法和对称ARCH类模型对股市波动性预测的实证比较

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控制理论与应用 2006年第4期23卷 658-662页

作者：庞素琳徐建闽黎荣舟暨南大学数学系广东广州510632 华南理工大学交通学院广东广州510640

利用我国深圳股票市场的实际数据,建立了相应的bp算法网络预测模型和ARCH(1),GARCH(1,1)预测模型,分别用来对深成指数每个周末收盘价的波动性进行预测．研究表明,bp算法对样本外观测值的上凸曲线拟合得较好,对下凸曲线的拟合效果较差;AR... 详细信息

利用我国深圳股票市场的实际数据,建立了相应的bp算法网络预测模型和ARCH(1),GARCH(1,1)预测模型,分别用来对深成指数每个周末收盘价的波动性进行预测．研究表明,bp算法对样本外观测值的上凸曲线拟合得较好,对下凸曲线的拟合效果较差;ARCH(1)和GARCH(1,1)则反之,其预测曲线对样本外观测值的下凸曲线拟合效果都较好,但对上凸曲线的拟合效果都较差．通过采用6种常用的预测误差统计量:平均误差、平均绝对误差、均方根误差、平均绝对比率误差、Akaike信息准则、Baves信息准则对样本外数据的预测结果进行检验,bp算法的预测效果最好,ARCH(1)模型次之,GARcH(1,1)模型偏差．

关键词： bp算法 ARCH(1)模型 GARCH(1,1)模型波动性

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bp算法在高炉煤气流分布模式识别中的应用

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东北大学学报（自然科学版） 2000年第2期21卷 144-146页

作者：姜慧研许桂清周建常东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110006

将模式识别中的统计方法与人工神经网络方法有机地结合起来 ,设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统·该系统具有精度高、训练时间短、收敛速度快等特点 ,为实现高炉实时操作控制奠定了基础·所研制的高炉煤气流分布模式... 详细信息

将模式识别中的统计方法与人工神经网络方法有机地结合起来 ,设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统·该系统具有精度高、训练时间短、收敛速度快等特点 ,为实现高炉实时操作控制奠定了基础·所研制的高炉煤气流分布模式识别系统的可视化软件界面友好 ,美观易用·

关键词：模式识别聚类匹配方法 bp算法高炉煤气流分布

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bp算法固定学习率不收敛原因分析及对策

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系统工程理论与实践 2002年第12期22卷 22-25页

作者：杨安华彭清娥刘光中四川大学工商管理学院四川成都610065 四川大学高速水力学国家重点实验室四川成都60065

　人工神经网络bp模型是一种常用的建模方法,但仍存在很多问题.通过对bp算法的应用发现,当固定学习率η大于0～1内某一值,将导致网络算法不收敛.本文从数学理论上分析了这一现象产生的内在原因.最后提出两种有效对策:方法是第一次η取小... 详细信息

　人工神经网络bp模型是一种常用的建模方法,但仍存在很多问题.通过对bp算法的应用发现,当固定学习率η大于0～1内某一值,将导致网络算法不收敛.本文从数学理论上分析了这一现象产生的内在原因.最后提出两种有效对策:方法是第一次η取小值,随后取较大值,最后取小值;方法二是调整传递函数f(x).通过这两种方法,解决了固定学习率不收敛的问题,并对改进方法进行了实证检验.

关键词： bp算法固定学习率不收敛原因分析对策人工神经网络学习速率

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bp算法在信用风险分析中的应用

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控制理论与应用 2005年第1期22卷 139-143页

作者：庞素琳黎荣舟徐建闽暨南大学数学系广东广州510632 华南理工大学交通学院

建立了基于bp算法的神经网络信用风险评价模型,用来对我国某国有商业银行2001年80家贷款企业进行两类模式分类.按照企业的财务状况、经营状况以及过往的信用记录分为"信用好"和"信用差"两个小组.对于每一家贷款企业... 详细信息

建立了基于bp算法的神经网络信用风险评价模型,用来对我国某国有商业银行2001年80家贷款企业进行两类模式分类.按照企业的财务状况、经营状况以及过往的信用记录分为"信用好"和"信用差"两个小组.对于每一家贷款企业,主要考虑能反映该企业的还款能力、盈利能力、经营效率和资本结构等7个财务比率作为分析变量.对该bp网络分别训练100次、390次和800次.仿真结果表明,当训练800次时,网络达到一定的稳定状态,目标函数值达到最优,分类准确率达到98.75%.此外,还给出了该bp网络的学习算法和步骤.

关键词： bp算法信用风险评价模型信用风险分析

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融合D-S证据理论与bp算法的机械设备故障诊断系统研发

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自动化与仪器仪表 2025年第3期 172-176页

作者：段浩张方琪联勤保障部队第九八七医院陕西宝鸡721004

医疗机械设备在疾病诊断和治疗中占有重要地位。然而,传统人工诊断难以满足医疗机械设备高精密度和复杂性带来的高诊断要求。因此,研究提出一种融合邓普斯特-谢弗证据理论与反向传播算法的故障诊断策略,并将其应用于研发医疗机械设备故... 详细信息

医疗机械设备在疾病诊断和治疗中占有重要地位。然而,传统人工诊断难以满足医疗机械设备高精密度和复杂性带来的高诊断要求。因此,研究提出一种融合邓普斯特-谢弗证据理论与反向传播算法的故障诊断策略,并将其应用于研发医疗机械设备故障诊断系统中。通过实验,研究确定了反向传播算法的测试函数与学习率。进一步的实验结果表明,研究研发的医疗机械设备故障诊断系统在诊断精确率、稳定性和实时性方面均优于现有系统,其平均精确率达到98.46%,平均误报率低至1.01%,平均诊断时间仅为120.2 ms,显示出优越的性能。研究不仅能够提高诊断准确性和效率,还能够通过提出的机械设备故障诊断系统在未来有效减少故障对医疗服务的影响,保障患者安全。

关键词：医疗机械设备故障诊断 D-S证据理论 bp算法

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SVM和bp算法在气体识别中的对比研究

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传感技术学报 2005年第1期18卷 201-204页

作者：汪丹张亚非上海交通大学微纳米科学技术研究院上海200030

介绍了一种可以应用于气体识别领域的新的算法 -支持向量基算法 (SVM) ,并通过同常规的神经网络算法-bp算法进行实验对比 ,得到了 :SVM算法在数据样本不含噪声时可以得到和bp算法同样好的识别效果 ;在数据言本含有噪声时 ,该算法的识别... 详细信息

介绍了一种可以应用于气体识别领域的新的算法 -支持向量基算法 (SVM) ,并通过同常规的神经网络算法-bp算法进行实验对比 ,得到了 :SVM算法在数据样本不含噪声时可以得到和bp算法同样好的识别效果 ;在数据言本含有噪声时 ,该算法的识别效果相对bp算法具有明显的优势。从而证明了SVM算法在气体识别领域具有良好的研究价值和应用前景。

关键词：支持向量机气体传感器神经网络气体识别 bp算法

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基于改进动态自适应模糊Petri网与bp算法的电网故障诊断

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中国电机工程学报 2015年第12期35卷 3008-3017页

作者：谢敏吴亚雄闫圆圆诸言涵华南理工大学电力学院广东省广州市510640

为减小电网故障诊断过程中人为主观因素造成的误差,提高模糊Petri网模型的容错性和准确性,提出基于改进动态自适应模糊Petri网与bp算法的电网故障诊断方法。首先,在动态自适应模糊Petri网中引入补充弧元组,并利用动态自适应模糊Petri网... 详细信息

为减小电网故障诊断过程中人为主观因素造成的误差,提高模糊Petri网模型的容错性和准确性,提出基于改进动态自适应模糊Petri网与bp算法的电网故障诊断方法。首先,在动态自适应模糊Petri网中引入补充弧元组,并利用动态自适应模糊Petri网能动态适应专家系统中模糊知识更新的特性,构建电网故障诊断的通用Petri网模型;其次,利用神经网络中的bp算法对模型中的参数进行训练;最后,分析该故障诊断方法的适应性与容错性。对某8节点测试系统和吉林四平实际电网的仿真结果表明:该算法充分利用了Petri网的并行处理能力,推理简单且思路清晰,在信息不完备的情况下能给出较准确的诊断结果,具有较好的容错性。

关键词：模糊Petri网 bp算法故障诊断电力系统容错性

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基于优化bp算法的涂装机器人喷涂漆膜厚度成长模型的研究

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中国造船 2016年第1期57卷 193-200页

作者：杨连生李爱平祁国栋罗曦刘雪梅同济大学上海201800 上海外高桥造船有限公司上海200137

为了建立用于涂装机器人喷涂的船体漆膜厚度成长模型,搭建了专门的试验平台。根据正交试验方法设计三因素五水平试验方案,运用bp算法来训练已获取的数据,分别采用莱温伯格-麦夸特算法(LM-bp)和贝叶斯算法(BR-bp)对训练函数进行优化,采... 详细信息

为了建立用于涂装机器人喷涂的船体漆膜厚度成长模型,搭建了专门的试验平台。根据正交试验方法设计三因素五水平试验方案,运用bp算法来训练已获取的数据,分别采用莱温伯格-麦夸特算法(LM-bp)和贝叶斯算法(BR-bp)对训练函数进行优化,采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对权值、阈值进行优化。通过对比训练精度、验证精度、测试精度、运算时间以及迭代次数,确定采用GA-LM联合优化bp算法得出的涂装机器人喷涂漆膜厚度成长模型,以满足涂装机器人喷涂船体漆膜厚度控制的质量要求。

关键词：涂装机器人喷涂漆膜厚度 bp算法

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预测循环流化床L阀颗粒质量流量的改进bp算法

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上海交通大学学报 2006年第8期40卷 1316-1319页

作者：张伟王恩禄马天星马健上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

在采用相对误差函数、训练集重组、增加惯性项、参数动态变化、权矩阵随机变化量等措施对传统的bp神经网络算法改进的基础上,利用改进的bp神经网络算法建立了循环流化床L阀固体颗粒质量流量的预测模型,得出了循环流化床L阀的充气位置、... 详细信息

在采用相对误差函数、训练集重组、增加惯性项、参数动态变化、权矩阵随机变化量等措施对传统的bp神经网络算法改进的基础上,利用改进的bp神经网络算法建立了循环流化床L阀固体颗粒质量流量的预测模型,得出了循环流化床L阀的充气位置、充气方式和充气体积流量与固体颗粒质量流量之间的映射关系,获得了对循环流化床L阀固体颗粒质量流量较好的预测结果.

关键词：循环流化床 L阀 bp算法神经网络

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