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《郑州大学》 2011年
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BP神经网络的优化与研究

吕琼帅  
【摘要】:人工神经网络是近年来的热点研究领域,是人类智能研究的重要组成部分,已经成为神经科学、计算机科学、认知科学、数学和物理学等多学科关注的热点。其应用领域包括:分类、预测、模式识别、信号处理和图像处理等,并继续向其他领域延伸。神经网络的优化与改进从一开始就是理论研究和应用的重要研究内容,特别是前馈神经网络的研究,到目前为止尚没有一个理想的优化方案。本论文以目前应用最广、最具代表性的BP神经网络为研究对象,围绕BP神经网络在复杂样本分类中存在网络结构复杂、分类能力低的问题出发,提出了混合BP神经网络模型,对BP神经网络的发展具有一定的意义。 针对BP神经网络容易陷入局极小值,收敛速度慢的问题,本文提出了基于混合BP神经网络的分类模型,并通过实验将此模型应用于复杂样本的分类问题中。该模型通过分析样本中属性的相关性进行网络的构建,使用主成分分析法(PCA)对样本进行降维,用蜂群算法(ABC)对网络的权值进行优化。前者降低了样本中数据属性之间的相关性,用主成分来表示原来的数据,减少了网络输入层中神经元的个数,为神经网络的训练降低了计算的复杂度;后者解决了神经网络权值在选取的上的随意性问题,避免了由于权值选取的随意性而导致的网络容易陷入局部极小值的问题。 为验证基于混合BP神经网络的分类的有效性,本文将其与传统BP神经网络和遗传BP神经网络在复杂样本中的分类问题上进行了比较。仿真结果表明,本文的方法不仅能够提高BP神经网络的在数据分类上的能力,而且采用混合BP神经网络解决复杂样本的分类是可行的,并且其性能优于遗传神经网络和BP神经网络。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP183

【引证文献】
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1 王大虎;王敬冲;史艳楠;陈文博;;基于模糊神经网络的矿井提升机故障诊断研究[J];计算机仿真;2015年10期
2 张墩利;周国栋;李庆镭;;基于模糊神经网络的起动机测试仪智能诊断系统[J];自动化与仪表;2015年10期
3 柯梽全;王阳恩;王绍龙;徐懿;;基于7种主要元素特征谱线的LIBS岩性识别[J];中国科学:物理学 力学 天文学;2015年08期
4 杨刘倩;詹昌辉;卢雪梅;;基于MATLAB的锂电池健康状态建模实现[J];计算机仿真;2015年07期
5 马旭忠;;模糊神经网络在矿井副井提升系统故障诊断中的应用研究[J];煤;2015年05期
6 梁栋;张凤琴;陈大武;李小青;王梦非;;一种基于决策树和遗传算法-BP神经网络的组合预测模型[J];中国科技论文;2015年02期
7 年浩;顾沈明;李雪;;基于蚁群优化的BP神经网络对于水质预测的应用[J];闽南师范大学学报(自然科学版);2014年01期
8 刘锦;;基于神经网络的数字识别技术研究[J];软件导刊;2014年02期
9 张福威;高振亮;李军;;一种结合改进遗传算法和BP神经网络的图像压缩算法[J];长春理工大学学报(自然科学版);2013年06期
10 王昌芹;刘辉;陈兰英;;基于神经网络的网络药理学研究探讨[J];江西中医学院学报;2013年06期
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1 路妍;吕科;谢景海;孙密;赵佳;;粒子群优化BP神经网络算法在输电线路工程造价预测中的应用[A];2018智能电网新技术发展与应用研讨会论文集[C];2018年
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1 刘俊夫;基于BP神经网络的配电网故障区段定位优化方法研究[D];湖北民族学院;2018年
2 姚博;基于BP人工神经网络的煤矸石路堤沉降预测分析[D];中南林业科技大学;2018年
3 唐玉丽;机场旅客风险分类指标体系研究[D];中国民航大学;2018年
4 郭晨露;西安某商城冰蓄冷空调负荷预测与多目标优化运行研究[D];西安建筑科技大学;2018年
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7 周光东;二维随动滑台控制系统的研究[D];南京理工大学;2018年
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9 杜坤;人脸识别系统的研究与实现[D];河北科技大学;2017年
10 李翔宇;水平井流量含水率测试仪的研究[D];吉林大学;2017年
【参考文献】
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2 张雨浓;刘巍;蔡炳煌;肖秀春;;权值可直接算出的Legendre神经网络之隐节点数自动确定[J];小型微型计算机系统;2009年07期
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4 张秀艳;陶国彬;刘庆强;;基于Simulink的BP神经网络实现研究[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2007年05期
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8 田启川,潘泉,王峰,张洪才;基于Metropolis准则的BP神经网络学习算法研究[J];自动化技术与应用;2003年05期
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10 郝培锋,肖文栋,祝钢,徐心和;关于BP网络变结构问题的研究[J];控制与决策;2001年03期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 孙慧娟;正交多项式的一些现代发展[D];广西师范大学;2010年
2 姜长元;模糊神经网络模型及其应用研究[D];南京师范大学;2005年
【共引文献】
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1 李慧萍;李梁;范宁;刘少华;卫功庆;;东北林蛙体胶原蛋白酶法制备工艺[J];上海中医药杂志;2015年12期
2 孔丽丽;陈昱;安南;张茜;Viktoriia Plavan;陈武勇;;酶法提取鲢鱼鱼骨食用明胶的工艺研究[J];皮革科学与工程;2015年05期
3 陈明辉;汤海青;欧昌荣;曹锦轩;;鲟鱼皮胶原蛋白的理化特性研究[J];现代食品科技;2015年12期
4 刘淇;曹荣;郭莹莹;李志超;赵玲;;海参加工过程中蒸煮工艺对产品品质的影响[J];现代食品科技;2015年12期
5 赵园园;薛勇;董军;李兆杰;王玉明;薛长湖;;两种植物提取物对即食海参体壁胶原蛋白稳定性的影响[J];现代食品科技;2015年11期
6 彭喆;侯虎;冯雁临;蔡诗娴;黄萌;张朝辉;薛长湖;赵雪;李八方;;磷酸化与钙交联处理对刺参胶原聚集体凝胶特性的影响[J];现代食品科技;2015年10期
7 王玉荣;金玉兰;孙淑静;朴美子;;长蛸胃肠道产蛋白酶菌的筛选及粗酶性质研究[J];四川大学学报(自然科学版);2015年02期
8 杜田明;陈子浩;唐翔宇;武继民;;鱼鳞胶原提取及其热稳定性提高的研究进展[J];军事医学;2015年01期
9 王晓飞;闵伟红;朱运明;刘春雷;吴丹;崔玲玉;刘景圣;;长白山核桃球蛋白的提取、分离纯化及其功能性质研究[J];现代食品科技;2015年04期
10 张雪;令狐青青;童晓倩;毛贵珠;罗红宇;宋茹;;响应面法优化鱿鱼(Ommastrephes bartrami)皮胶原蛋白提取液脱色工艺[J];海洋与湖沼;2015年01期
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1 张颖;牛、羊乳酪蛋白源DPP-Ⅳ抑制肽的制备、鉴定及抑制机理研究[D];中国农业大学;2016年
2 张灏;海参及其活性成分改善小鼠高尿酸血症的作用及机制[D];中国海洋大学;2014年
3 刘小芳;刺参营养成分的地域性差异分析及其磷脂的活性研究[D];中国海洋大学;2014年
4 肖枫;黄河鲤鱼鳞胶原蛋白的性质及胶原肽活性研究[D];江苏大学;2014年
5 王珊珊;鳕鱼骨胶原肽与活性钙的制备及其抗骨质疏松活性研究[D];中国海洋大学;2013年
6 倪贺;酵母来源血管紧张素转移酶抑制多肽的制备及其抑制机理的研究[D];华南理工大学;2012年
7 徐杰;海参脑苷脂的分离纯化、结构分析及其生物活性研究[D];中国海洋大学;2011年
8 侯虎;鳕鱼免疫活性肽的可控制备及其免疫活性研究[D];中国海洋大学;2011年
9 金波昌;池塘养殖刺参(Apostichopus japonicus)食物来源的稳定同位素法研究[D];中国海洋大学;2010年
10 闫鸣艳;狭鳕鱼皮胶原蛋白结构和物理特性的研究[D];中国海洋大学;2009年
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1 白伟;不同藻类饵料对仿刺参生长性能、免疫消化及营养组成影响的研究[D];大连海洋大学;2018年
2 韩秀杰;仿刺参(Apostichopus japonicus)幼参对蛋氨酸、缬氨酸和异亮氨酸最适需求量的研究[D];上海海洋大学;2018年
3 徐鑫;自溶对刺参多糖影响及酸性多糖定量方法的研究[D];大连工业大学;2017年
4 马冬冬;刺参自溶过程中体壁糖蛋白的变化及机理研究[D];大连工业大学;2017年
5 妥丰艳;胰蛋白酶对刺参体壁胶原超分子结构的降解作用研究[D];大连工业大学;2016年
6 张坤;饵料中添加胶红酵母对刺参生长、免疫和消化能力的影响[D];大连工业大学;2016年
7 刘晨敏;不同包膜赖氨酸水平对刺参幼参生长、消化、免疫及应激性的影响[D];大连海洋大学;2016年
8 游银川;皱纹盘鲍肌肉质构相关蛋白酶的研究[D];集美大学;2016年
9 高胜涛;菲牛蛭消化系统组织结构及其相关功能的研究[D];西南大学;2016年
10 麻金花;海参内脏中胶原降解蛋白酶的研究[D];集美大学;2016年
【二级引证文献】
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1 刘鹤;基于电容法的原油高含水率测量方法研究[D];东北石油大学;2018年
2 初爱璐;外围油田卸油点原油含水率在线检测仪的设计[D];东北石油大学;2018年
【二级参考文献】
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1 侯虎;孙江;毛家楠;李倩倩;薛长湖;;海参胶原纤维形态及胶原蛋白理化性质研究[J];现代食品科技;2013年07期
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3 汪海波;梁艳萍;汪海婴;周坚;张寒俊;;草鱼鱼鳞胶原蛋白的提取及其部分生物学性能[J];水产学报;2012年04期
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1 吴景东;绞股蓝抗皮肤光老化的实验研究[D];辽宁中医药大学;2006年
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1 颜龙杰;海参内脏丝氨酸蛋白酶的研究[D];集美大学;2014年
2 崔子予;南移养殖刺参高温胁迫下生理机能变化及补偿生长研究[D];集美大学;2014年
3 吴海龙;海参体壁中胶原蛋白酶的研究[D];集美大学;2013年
4 王诚;胶原蛋白酶在鲤鱼肌肉软化过程中的作用及机理研究[D];集美大学;2013年
5 王共明;仿刺参卵多肽、多糖的制备及多肽活性研究[D];上海海洋大学;2013年
6 毕琳;刺参(Stichopus japonicus)体壁胶原蛋白理化性质和生物活性研究[D];中国海洋大学;2006年
7 付雪艳;海参(Stichopus japonicus)消化蛋白酶的初步研究[D];中国海洋大学;2004年
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1 徐志远;王山东;于大超;征程;;基于BP神经网络的避洪安置区选址研究[J];甘肃科学学报;2016年06期
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3 黄衍标;罗广岳;何铭金;;BP神经网络在巡逻机器人多传感器数据融合中的应用[J];传感技术学报;2016年12期
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5 马城城;汪世仙;李伸亮;;BP神经网络在地震预测中的应用[J];数字技术与应用;2017年01期
6 黄宏运;吴礼斌;李诗争;;BP神经网络在股票指数预测中的应用[J];通化师范学院学报;2016年10期
7 强明辉;王宇;;遗传算法优化BP神经网络的粒径大小研究[J];自动化与仪表;2017年02期
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1 杨建华;刘宁;姚余梁;;基于BP神经网络的装备服务链信任伙伴配置[A];第八届中国软科学学术年会论文集(下)[C];2011年
2 张德欣;张海祥;陈友良;;基于BP神经网络的电子战系统干扰能力评估[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
3 郑勇明;吴信民;张叶;杨亚新;;BP神经网络方法在铀矿山辐射环境评价中的应用研究[A];中国核科学技术进展报告(第二卷)——中国核学会2011年学术年会论文集第5册(辐射防护分卷、核化工分卷)[C];2011年
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5 范龙振;张子刚;黎志成;;BP神经网络的一种稳健改进算法[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集(第4卷)[C];1997年
6 张荣;韩京清;;BP神经网络在自抗扰控制器中的应用[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年
7 陈亮;邹静;刘念;谢植;;BP神经网络在在线辐射测温中的应用[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集(Ⅰ)[C];2008年
8 邵景峰;马创涛;王蕊超;王希尧;;基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测模型[A];第36届中国控制会议论文集(C)[C];2017年
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10 包龙生;张乐;于玲;曹鑫;;基于BP神经网络对大跨径预应力连续梁桥标高偏差预测分析[A];第22届全国结构工程学术会议论文集第Ⅰ册[C];2013年
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2 整理 本报记者 诸玲珍 顾鸿儒;微软神经网络切割法可使加速作用超线性[N];中国电子报;2018年
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4 张敏;人机大战,到底谁会赢?[N];北京日报;2017年
5 ;人工智能将取得大面积突破[N];中国企业报;2017年
6 本报记者 龚丹韵;人机大战:人类还有优势吗[N];解放日报;2017年
7 ;人类正迎来云端机器人时代[N];中国企业报;2017年
8 张斌;谁还需要“同传”[N];文汇报;2017年
9 科大讯飞董事长 刘庆峰;高考机器人考入一流大学不再是梦[N];中国教育报;2017年
10 邓洲 中国社会科学院工业经济研究所;深度学习:人工智能进入应用阶段[N];上海证券报;2017年
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2 李英伟;基于增量改进BP神经网络微波深度干燥模型及应用研究[D];昆明理工大学;2011年
3 石葆光;基于深度学习的自然场景文字检测与识别方法研究[D];华中科技大学;2018年
4 李天;含风电场的电力系统功率预测与优化调度研究[D];华北电力大学(北京);2018年
5 卢超;多模块自组织神经网络设计及其在污水检测中的应用研究[D];北京工业大学;2018年
6 仇悦;基于循环神经网络的胎儿心电提取方法研究[D];浙江大学;2018年
7 林志涛;脉冲神经网络相对顺序学习与转化算法研究[D];浙江大学;2018年
8 周颖华;具时变脉冲的神经网络的稳定性研究[D];西南大学;2018年
9 刘梅;网络系统的稳定和同步行为研究[D];新疆大学;2017年
10 靳然;基于神经网络和支持向量机的麦蚜发生动态预测研究[D];山西农业大学;2017年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吕琼帅;BP神经网络的优化与研究[D];郑州大学;2011年
2 刘天舒;BP神经网络的改进研究及应用[D];东北农业大学;2011年
3 杨大春;基于遗传算法优化BP神经网络的行为识别[D];辽宁科技大学;2012年
4 黄博;基于BP神经网络的兰州地区军用油料消耗预测[D];兰州大学;2011年
5 周志文;灰色BP神经网络方法的研究[D];厦门大学;2009年
6 徐芳元;基于BP神经网络的桥梁健康状况评定[D];长安大学;2006年
7 李丽霞;BP神经网络及其在疾病预后分类问题中的应用[D];山西医科大学;2002年
8 闫岩;基于BP神经网络的未爆物识别研究[D];吉林大学;2015年
9 吕道禹;遗传算法优化的BP神经网络在降雨量预测中的应用[D];南昌工程学院;2015年
10 马海志;BP神经网络的改进研究及应用[D];东北农业大学;2015年
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