简介：提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立了三层GA—BP神经网络模型，模型利用遗传算法来修改网络的连接权值，构筑进化型的神经网络模型，缩短网络学习训练时间，提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测，当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0．05％时，命中率为90％。结果表明，GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。

简介：【摘要】本文采用基于GA-BP神经网络预测算法，对我国从2015~2021年期间的农机总动为碳排放因素进行预测。预测结果表明，利用GA-BP神经网络的方法预测全国农机总动力，农机总动力预测值与绝对值最大误差为1.425%、预测值与历史样本数据之间的绝对值平绝误差为0.853%，预测精度稳定，该预测方法适用于本时间序列预测问题。

简介：摘 要 航材库存储备是航材保障的重要内容，航材库存管理长期依靠个人经验追求大库存囤积导致航材库存数量偏大，航材库存金额增大，影响了航材保障的经济效益。科学的进行航材储备数量研究有助于提高航材保障工作的军事性和经济性效益，在有限经费的条件下提高航材保障效能。本文引入GA-BP神经网络对航材库存数量进行预测，并通过实例验证了模型的有效性。

简介：

简介：运用小波分析的方法去除汇率曲线中的噪声，以此消除对预测精度不利的干扰部分。在把消噪后的序列投入BP神经网络和GA—BP神经网络中进行预测，对比发现，消除了噪声后的汇率序列在GA-BP中，其预测精度远高于单纯的BP神经网络。进一步在汇率方面证实了GA—BP神经网络的预测精度优于BP神经网络。

简介：摘要利用神经网络进行心电图识别时，存在神经网络网络结构、初始权值以及网络的动量因子、学习参数难以确定，易陷入局部极小、过拟合等问题。遗传算法具有很强的全局寻优能力，能以较大的概率找到全局最优解，提出一种改进的GA-BP混合训练算法，优化神经网络的权值和结构，应用于自动识别心电图，收到良好的效果。

简介：摘要院随着个人消费贷款的普及，贷款人的个人信用评估变得尤为重要。本文选取德国和澳大利亚某商业银行的个人信贷数据为样本数据，采用主成分分析提取样本数据的主成分，通过遗传算法优化神经网络的网络结构、初始连接权值和阀值，然后将优化的神经网络算法用于个人信用评估。与其他算法的准确率比较的结果表明，基于主成分分析—遗传算法—神经网络算法的个人信用评估准确率要高，而且模型的网络结构得到优化，运算时间也有缩短。

简介：为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。

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：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：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：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：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：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：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：摘要院本文为了对舰载面的移动路径规划问题进行更加深入的研究，从而提出了基于GA的解决方法。首先，此方法建立了一个舰载机舰面移动路径规划的数学模型；其次，此法在求解问题的时候不仅建立了航母舰面的环境模型、舰载机凸壳模型以及碰撞检测模型，同时还利用了GA算法；最后，通过编制程序实现此方法的求解。我们通过方针结果可以看出，利用GA解决此问题不仅能够得到较为精确的结果，并且计算效率也十分符合实际要求。因此，我们可以肯定的是，针对舰载机舰面的移动路径规划问题，采用基于GA算法的求解方式具有一定的可行性。

简介：摘要：随着雷达抗电磁干扰能力的提升，雷达及其匹配天线罩需具有宽频带特性。天线罩主要的壁结构有单层和多夹层结构，天线罩介质层数的增加，使得天线罩的宽频特性得到改善，提高对入射角的适应性，同时天线罩的结构强度也得到增加。本文将多层介质结构等效为均匀传输线，运用微波网络级联矩阵理论，推导无限大介质平板的功率传输系数、反射系数。结合遗传优化算法（GA）提出一种高效、多目标、多变量宽频透波结构优化方法。

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。