检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电力 2005年第4期38卷 41-45页

作者：倪剑郝建栾兆文葛兆威山东大学电气工程学院山东济南250061 山东电建一公司山东济南250100 山东郯城供电公司山东郯城276100

负荷模型的准确性对于电力系统仿真分析至关重要。针对目前负荷模型无功方面的研究较为薄弱的问题,提出一种功率耦合型的人工神经元网络负荷建模方法,首先利用传统方法建模,构造样本空间,即以恒阻抗模型和一阶电动机模型构成的综合负荷... 详细信息

负荷模型的准确性对于电力系统仿真分析至关重要。针对目前负荷模型无功方面的研究较为薄弱的问题,提出一种功率耦合型的人工神经元网络负荷建模方法,首先利用传统方法建模,构造样本空间,即以恒阻抗模型和一阶电动机模型构成的综合负荷作为负荷模型,其时域仿真潮流解作为训练样本,然后以bp算法训练神经网络,用训练好的网络来仿真负荷功率。结果显示,当网络输出为负荷有功功率和负荷无功功率共同构成的二维向量时,可使负荷模型无功方面的精度有较大的提高。

关键词：负荷模型功率耦合人工神经元网络 bp算法

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基于曲率信息的改进bp算法及其在FNN中的应用

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系统仿真学报 2020年第1期32卷 1-8页

作者：熊伟丽孙文心史旭东江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对步长选取影响误差反向传播(bp,Back Propagation)算法优化效率问题,提出一种基于曲率信息的步长优化bp算法,并将其应用到了模糊神经网络(FNN)的训练过程中。参考牛顿法的思想,根据代价函数的梯度及梯度方向上的曲率信息来确定模型... 详细信息

针对步长选取影响误差反向传播(bp,Back Propagation)算法优化效率问题,提出一种基于曲率信息的步长优化bp算法,并将其应用到了模糊神经网络(FNN)的训练过程中。参考牛顿法的思想,根据代价函数的梯度及梯度方向上的曲率信息来确定模型参数调整的方向和幅度。仅需考虑梯度方向上的二阶信息,因此不需要存储和处理Hessian矩阵。通过一个数值仿真和高炉炼铁过程数据建模实验,验证了方法的有效性及训练效率。

关键词：步长优化 bp算法模糊神经网络学习速度

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bp算法参数选取及应用

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计算机应用 1995年第5期15卷 31-32页

作者：康赐荣华侨大学电子工程系

本文对ｓｉｇｍｏｉｄ函数的陡度、学习速率、动量因子等的选取进行探讨，分析它们对收敛速度的影响，提出一些选取时应考虑的问题。在模糊控制规则生成和智能控制应用中证明本文提出的ＢＰ算法参数选取方法能有效地缩短训练时间。

关键词：神经网络 bp算法参数选取

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bp算法的硬件实现研究

BP算法的硬件实现研究

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作者：张妮山东科技大学

学位级别：硕士

人工神经网络就是为了模仿人脑智能而采用仿生学的观点,按照人脑的基本生理结构而建立起来的网路结构,通过学习训练使之具有智能功能。随着神经网络的应用范围不断扩展,神经网络应用技术研究不断深入,它与多种学科相交叉,为人类认识世... 详细信息

人工神经网络就是为了模仿人脑智能而采用仿生学的观点,按照人脑的基本生理结构而建立起来的网路结构,通过学习训练使之具有智能功能。随着神经网络的应用范围不断扩展,神经网络应用技术研究不断深入,它与多种学科相交叉,为人类认识世界、开拓未知领域、提高现代科学技术研究水平进而以科技带动生产力对国民经济的增长起到了促进作用,是世界上公认的尖端前沿的技术研究领域之一。而神经网络的实现技术则成为神经网络研究的重要领域。文中首先概要介绍了神经网络基础以及硬件实现技术,综述了国内外研究的现状及主要研究方向,进而分析了神经元的模型,提出单元电路实现的方法,主要从神经元组成要素出发,以阈值函数电路、突触电路实现作为研究内容,提出硬件实现神经元方法,进而以其为基本单元构造三层bp网络作为硬件研究的对象,提出时间连续的bp算法,实现片内学习,具有构造模块化特征,初步用硬件实现bp神经网络,为以后更高层次的探索做好了准备。

关键词：神经网络硬件实现 bp算法神经元

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bp算法的改进及其在PID优化控制中的应用研究

BP算法的改进及其在PID优化控制中的应用研究

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作者：李虎西安科技大学

学位级别：硕士

PID(Proportional-Integral-Derivative)控制，是通过比例作用以减少偏差，通过积分作用来消除静态偏差，通过微分作用来预测未来，而实现的一种反馈控制机制。因其原理清晰、结构简单、实现方便，被广泛应用于控制领域。PID控制的关键... 详细信息

PID(Proportional-Integral-Derivative)控制，是通过比例作用以减少偏差，通过积分作用来消除静态偏差，通过微分作用来预测未来，而实现的一种反馈控制机制。因其原理清晰、结构简单、实现方便，被广泛应用于控制领域。PID控制的关键在于选择合适的参数，以适应不同的控制对象，但对于具有时变性、大滞后性的控制对象，控制效果往往不是很理想，也很难达到控制要求，其主要原因在于PID控制器的控制参数不具备在线自整定能力。 bp神经网络算法是人工智能领域应用比较广泛的智能算法，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络，具有极强的学习能力和自适应能力。本文提出了一种改进的bp算法，并将这种改进的bp算法用在PID控制参数的选择中，以实现参数的在线整定与自适应。又由于bp算法的初始权值一般是随机选取的，很大程度上影响网络的稳定性，因此，本文又结合自适应遗传算法的寻优功能，采用一种基于自适应遗传算法优化bp神经网络权值的算法，来提高PID控制器的参数自整定和自适应能力。本文研究了bp神经网络的基本原理及结构，分析了bp算法的局限性，对基本的bp算法做了适当改进，又根据遗传算法的优化特性，训练较优的bp网络初始权值，并与PID控制应用相结合，实现PID控制器参数的在线整定，从而使PID控制器具有更好的自适应能力和较好的动态特性，并通过实例验证了该算法的有效性。

关键词： bp算法自适应遗传算法 PID控制参数整定优化

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多层前向网络的研究——遗传bp算法和结构优化策略

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自动化学报 1997年第1期23卷 43-49页

作者：陈荣徐用懋兰鸿森清华大学自动化系福建炼油厂

分析了引起ＢＰ算法局部收敛现象的原因，探讨了解决的途径．通过对遗传算法中的基因群体的实数化，并将其与ＢＰ算法有机地集成起来，提出了遗传ＢＰ算法．此外，在借鉴网络剪枝法思想的基础上，重新定义网络结构复杂度函数，并以遗传... 详细信息

分析了引起ＢＰ算法局部收敛现象的原因，探讨了解决的途径．通过对遗传算法中的基因群体的实数化，并将其与ＢＰ算法有机地集成起来，提出了遗传ＢＰ算法．此外，在借鉴网络剪枝法思想的基础上，重新定义网络结构复杂度函数，并以遗传算法直接求解网络结构优化问题，给出了网络结构优化策略．

关键词：神经网络遗传算法 bp算法结构优化

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基于权值、阈值同步学习bp算法的结构损伤检测

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世界地震工程 2005年第2期21卷 52-56页

作者：李学良霍达滕海文北京工业大学建工学院北京100022

结合神经元模型,提出了一种新的bp算法权值、阈值同步学习的bp算法,该方法将神经元权值、阈值均看作自适应的学习变量,在学习过程中同步修改,从而提高传统bp算法的性能。应用于结构损伤检测的数值模拟算例表明,该方法收敛速度较快、检... 详细信息

结合神经元模型,提出了一种新的bp算法权值、阈值同步学习的bp算法,该方法将神经元权值、阈值均看作自适应的学习变量,在学习过程中同步修改,从而提高传统bp算法的性能。应用于结构损伤检测的数值模拟算例表明,该方法收敛速度较快、检测精度较高,可以改善传统算法收敛速度慢、易出现过拟合的缺陷。

关键词：结构损伤检测 bp算法权值阈值收敛速度神经元模型同步修改学习过程数值模拟检测精度传统算法自适应过拟合变量

来源：评论

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bp算法及其在目标识别中的应用研究

BP算法及其在目标识别中的应用研究

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作者：董智红东北师范大学

学位级别：硕士

bp神经网络是各种神经网络模型中具有代表意义的神经网络模型之一，己获得了广泛的应用。如果恰当选择bp网络的结构，它能够以极高的精度和泛化能力描述许多问题。由于bp算法存在其固有的缺陷，许多专家学者对其性能的改善做了大量的工... 详细信息

bp神经网络是各种神经网络模型中具有代表意义的神经网络模型之一，己获得了广泛的应用。如果恰当选择bp网络的结构，它能够以极高的精度和泛化能力描述许多问题。由于bp算法存在其固有的缺陷，许多专家学者对其性能的改善做了大量的工作，对bp算法进行了卓有成效的研究。本文对bp算法作了一个系统的介绍，并分析了它存在的主要缺陷及其产生的原因，同时针对bp算法存在的主要缺陷指出了相应的改进措施。实验中以经过旋转的二值图像直接作为bp网络的输入，略去了对图像进行特征提取选择的步骤，同时也是对bp网络能确保畸变不变性模式识别理论的验证。在实验过程中，首先用加动量项的bp算法对二值图像进行识别研究，发现网络初始权值在(O，1)范围内选取时对网络的识别正确率影响很大，并通过进一步的实验提出了自己的见解并给出了理论推导和实验证明。针对bp算法收敛速度缓慢这一情况，分析其产生的主要原因(在学习过程中使用梯度下降法，因此存在误差饱和现象)，并在实验的基础上提出了改进的使用ESPF的bp算法(使用添加动量项的防止误差饱和函数的bp算法)进行识别研究。与其它改进算法进行的实验比较发现，此改进算法无论在收敛速度还是在网络的泛化能力方面都比原有算法有很大的改进，而且对网络隐节点数目的要求也降低许多。这对于bp算法在目标识别方面的应用具有一定的借鉴意义。

关键词：神经网络 bp算法目标识别初始权值ESPF

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一种采用基于知识的优化过程的bp算法研究

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红外与毫米波学报 1997年第5期16卷 357-363页

作者：朱江海戚飞虎上海交通大学计算机科学与工程系

针对ＢＰ算法的固有缺点，提出一种实用有效的改进算法．此算法在每次得到的搜索方向上，都进行一维优化，从而解决了ＢＰ算法须人工由经验选取固定步长而带来的弊病；针对误差函数高度非线性的特征，改进算法采用基于知识的处理过程，... 详细信息

针对ＢＰ算法的固有缺点，提出一种实用有效的改进算法．此算法在每次得到的搜索方向上，都进行一维优化，从而解决了ＢＰ算法须人工由经验选取固定步长而带来的弊病；针对误差函数高度非线性的特征，改进算法采用基于知识的处理过程，全面利用每一步计算所得到的误差函数值和导数进行误差函数曲面地形判断，指导搜索计算，使算法具有极好的收敛稳定性，同时大大提高了收敛速度．

关键词： bp算法神经网络学习算法一维优化梯度

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一种鲁棒bp算法及其在非线性动态系统辨识中的应用

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信息与控制 1996年第6期25卷 354-360页

作者：郭创新景雷梁年生叶鲁卿曾杰华中理工大学电力工程系

利用多层前馈神经网络的非线性建模特性，基于动态ＢＰ网络的串并联和并联模型，提出一种高鲁棒性ＢＰ算法．与传统的ＢＰ算法相比，鲁棒ＢＰ算法有５个优点：（１）适合于非线性动态系统辨识；（２）辨识精度高；（３）不必内插所有训... 详细信息

利用多层前馈神经网络的非线性建模特性，基于动态ＢＰ网络的串并联和并联模型，提出一种高鲁棒性ＢＰ算法．与传统的ＢＰ算法相比，鲁棒ＢＰ算法有５个优点：（１）适合于非线性动态系统辨识；（２）辨识精度高；（３）不必内插所有训练样本；（４）具有高鲁棒性，能抵制过失误差和量测误差；（５）收敛速度得到了改进，因为错误样本的影响得到了适度的抑制．把该算法用于非线性动态系统辨识。

关键词：非线性动态系统 bp算法系统辨识

来源：评论

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