简介：本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法——ScaledConjugateGradient（SCG算法），利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

简介：为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据：经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明：经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。

简介：首先建立了机栽双基地SAR的几何模型、距离历程和回波模型。接着简要总结了双基地SAR成像的算法思路。通过理论推导改进了单基地BP成像算法使其适合于双基地情况，并探讨了改进的快速BP算法。最后用点目标和面目标仿真验证了双基地下BP算法的有效性和适用性，并与RD算法进行了性能的比较。

简介：针对直升机飞行测试中电阻应变片的大量使用,如何在满足一定的性价比条件下提高其测量精度一直是测试人员研究的课题。本文提出了一种基于LABWINDOWS/CVI6.5和MATLAB7.0平台的BP(BackPropagation)改进算法与数据融合技术相结合的方法来提高应变片的测量精度。结果表明,通过桥路设计与本文软件算法相结合的技术,大大克服了应变片的非线形、温度漂移等严重影响测量精度的因素。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：伴着我国信用卡应用的迅速普及,依托信用卡刷卡消费行为的准确程度预测,也已转变为行业人士考量的关键内容.一般,现实风险评估多选取单纯的BP神经网络系统计算方法,但此种计算方法携带部分自身原有缺陷,如小范围最低值、聚拢速率比较低等,进而可能对风险评估造成干扰.基于对单纯BP神经网络算法及其存在不足的分析、试验,学术界又推出一款复合型计算方式,即将BP神经网络算法与传统遗传算法融合,以弥补不足的同时对其做以改良.参数集合的实证检验结果证实：此款复合型计算方式明显比单纯BP神经网络系统计算方式更完善,能够切实地增强凭卡消费活动风险预测的测试比率及精准比率.

简介：BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径。针对BP网络的不足，提出了一种基于改进遗传算法的BP神经网络控制器，此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢，容易陷入“早熟”收敛，计算稳定性不好等一系列问题，进一步提高了BP神经网络控制器的性能。最后通过对轧制力模型的预报仿真，证明了控制器的有效性。

简介：摘要院神经网络被广泛地应用于字符识别，通过对其难点问题的分析，为了提高字符识别率，本文应用改进型BP神经网络进行字符识别，该算法识别率高，速度快，可适用于多种高噪声环境中，实用性很强。

简介：摘要：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

简介：BP（backpropagation）神经网络，是一种按照误差的反向传播，把各个误差均匀的分配给各个节点，并且调整权值进行训练的多层次前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文采取BP算法编制一个C＋＋语言的程序，实现基于BP算法的异或运算，并描述了使用BP算法实现异或问题的具体学习过程，给出了程序运行后的结果。

简介：近些年,网络安全越来越受到人们的关注,特别是网络入侵攻击事件不断的发生,对整个网络环境造成了很大的影响。文章首先介绍网络入侵检测的基本现状,接着阐述传统网络入侵检测的不足,提出了基于BP算法的网络入侵检测技术,最后通过应用证明了技术改进的有效性。

简介：摘要本文针对传统BP算法的缺点，提出了将权值修正式中增加附加动量项和改进激发函数的方法以弥补传统BP算法的不足。同时在LabVIEW环境下搭建的故障诊断系统中利用LabSQL工具包访问数据库，提出数据库与BP算法之间的接口解决方案，将改进后的BP算法应用于民航设备故障诊断系统，通过matlab仿真得到良好验证。

简介：摘要：针对当前蓄能空调蓄能量无法根据实际工况变化进行精准设定，出现蓄能不足或蓄能过量的问题。以上海某实验动物房为例，在Designbuilder中仿照其实际建筑结构及运行状态建立起负荷模拟模型，使用典型气象年天气数据模拟并获取实验动物房逐时负荷，通过斯皮尔曼秩相关性分析获取初步输入变量，并根据信息获取难度进一步筛选输入变量，与逐时负荷构成原始数据集。构建混沌映射理论优化灰狼算法的BP神经网络预测模型（CGWO-BP），使用原始数据集训练并根据测试集输入条件进行预测。将其与二次规划支持向量机预测模型、传统BP神经网络预测模型、粒子群算法优化BP神经网络预测模型和灰狼优化BP神经网络预测模型的预测结果进行对比，发现混沌映射理论优化灰狼算法的BP神经网络预测模型更好的避免了陷入局部最优，预测精度高，泛化能力强。

简介：摘要：在这个电子信息时代，各个领域都有对应的融合，在建筑方面通过研究发现 BP多目标人工群峰算法加快了原有工程的进程，大大减少了人们进行复杂的数字运算与筛选的时间，对于多目标人工群蜂算法来说这是一个最好的时代，它化简了许多过程，在多方面领域对它的青睐程度很高，所以对于我们而言，我们很有必要去研究，开发和应用这个方法，将它的能力开发到极致，尤其是在建筑方面

简介：摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时，容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础，将传统的单端电气量与反向传播（BP）神经网络算法相结合，提出了一种用于故障测距的新方法，通过大量的仿真验证表明，该方法能够适应各种环境的要求，且精度高，具有一定的实用价值。

简介：BP算法是人工神经网络的传统常用训练算法。遗传算法是一种新型的、随机性的、全局性的优化方法。基于MATLAB对比这两种训练方法的异同和优缺点，从而达到神经网络的最优化训练，充分发挥神经网络的作用。

简介：摘要在目前的供电系统当中，变压器是重要的应用设备，其运行稳定和持续对于电力系统的价值发挥有着重要的影响，因此做好变压器的检查和维修现实意义巨大。就目前的分析来看，变压器的运行状态会因为负荷量大小、负荷类型、电压波动等诸多非自然因素和自然因素出现一些故障，发现这些故障并对其进行分析和解决可以保证变压器的使用安全和稳定运行，故针对变压器故障分析对现场安全稳定的运行就起到了至关重要的作用。当前针对牵引变压器的分相的这一特性，探讨牵引变压器故障分析。基于BP神经算法的检测对于牵引变压器故障的分析效果较好，本文对此做全面的探讨，旨在为变压器故障解决提供参考。

简介：本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。

简介：

简介：漫长假期后的第一个月里，当你再次背上书包跨入校门时，你是否又要开始为学习而焦虑，为未来而迷惘？值此新的学期，我就大家新学的算法，来跟同学们谈谈心．