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神经网络具有良好的非线性品质,能够实现非线性映射,并且具有在任意精度内逼近非线性映射的能力,直接表示出输入与输出间的复杂关系。为此,本文拟应用人工神经网络技术对沥青混合料的马歇尔试验性能进行预测。 1、BP神经网络及其算法人工神经元网络(简称神经网络),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述,是由大量的处理单元(神经元)通过适当的方式互连构成的高度复杂的大规模非线性自适应系统,可以用计算机程序来模拟。神经网络具有内部自组织、自学习的能力,能够不断适应外界环境的变化,通过对样本的学习,将未知对象判决为其最接近的记忆。人工神经网络还具有很强的容错性,善于联想、综合和推广。可以被用来完成数学上的映射逼近,数据压缩,模式匹配,系统建模,模糊控制,组合优化问题求解的任务。 相似文献
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基于物元的概念和神经网络的方法,本文对非线性逼近问题进行了新的探讨,提出了物元逼近方法并建立了物元神经网络。 相似文献
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蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领城中极具挑战的问题之一.求解精度和计算时间是蛋白质折叠结构预测中要解决的主要问题,神经网络具有较强的逼近非线性函数的能力,并具有自适应学习的优点,以及良好的寻优能力.笔者对如何使用神经网络方法解决蛋白质折叠预测问题进行了分析与展望. 相似文献
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股票市场是个复杂且难以预测的系统,主要是因为影响股价变动的因素非常多,并且它是一个典型非结构性及非线性的系统。径向基函数(RBF)是一种具有单隐层的三层前馈网络。是借鉴生物局部调节和交叠接受区域知识的基础上,采用局部接受域来执行函数映射的人工神经网络。具有很强的局部非线性逼近能力和自学习、自适应等特性。对于每个训练样本,它只需要对少量的权值和阈值进行修正,结构简单、训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数。因此,将RBF神经网络应用于股市中,进行尝试预测和分析股市。 相似文献
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在FPGA硬件神经网络设计中激活函数的实现和数据表示方式是两个难点。本文提出了用非线性函数和21位定点法相结合来实现激活函数的逼近算法,采用源码定点表示法实现数据的硬件表示,明显减少了FPGA的资源占用,降低了激活函数逼近算法的复杂性和实现难度,最后,给出实际FPGA硬件神经网络设计实例并进行了仿真验证。 相似文献
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本文在MATLAB/SIMULINK环境下实现了使用C语言编写的BPPID控制器。通过结合BP神经网络和PID控制方法,充分利用了BP神经网络具有逼近任意连续非线性函数的能力,比较适合被控系统比较复杂或不确定度情况下。文中采用了3-3-3解构的三层BP神经网络和增量式PID算法。在对仿真目标进行跟踪时取得了较好的结果,同时使用C语言的实现方式也更贴近实际应用。 相似文献
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人工神经网络对时间增长序列预测能力分析 总被引：10，自引：0，他引：10
本文从人工神经网络的构成函数出发,分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题;提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神经网络建立系统的非线性模型,最后给出用不同方法对同一系统建模和预测的比较 相似文献
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针对绿色供应商评价的非线性、复杂性等问题,提出一种基于粗集-径向基函数神经网络(RS-RBF)的绿色供应商评价模型。利用改进的属性约简算法对各评价指标进行属性约简以减少径向基函数神经网络的训练数据,利用径向基函数神经网络的自学习,自适应及最佳逼近性能对评价数据进行量化训练,利用Matlab7仿真结果表明,该绿色供应商评价模型较其他单模型运算速度更快,评价误差更小,预测精度更高,获得了较好的评价结果。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在进行无线通信数据射频调制过程中,因振荡数据的非线性特性产生谐波振荡,很难提高无线通信传输数据的调制解调能力。传统方法采用神经网络模糊控制的分布估计谐波平衡算法,非线性滚动预测控制品质上表现不佳,谐波平衡和稳定性控制效果不好。提出一种改进的基于神经网络谐波平衡的非线性通信系统的稳定性控制模型,构建非线性通信系统模型,提取通信系统中的信号和信道特征,进行信道模型设计,采用神经网络控制方法,实现控制算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效提高非线性通信系统的稳定性,降低误码率,克服旁瓣中的相干分量干扰,接收端的冲激响应自相关累加输出稳定性较好,克服因振荡数据的非线性特性产生谐波振荡导致的通信误差,改善通信质量。 相似文献
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提出用遗传算法优化径向基函数(RBF)神经网络,使其更接近非线性映射和更快的学习收敛速度.然后用改进后的RBF神经网络预测混沌时间序列.实验结果表明,基于RBF网络的混沌时间序列具有很强的拟合能力、误差小、取得更好的效果. 相似文献
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针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和闽值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明：在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。 相似文献
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神经网络具有自组织、自学习、自适应的特点,近年来随着计算机技术的发展,为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础,神经网络由于其大多结构简单,算法易于理解和使用,有利于工程人员应用解决实际问题。本文介绍了BP神经网络在时延控制对象中的建模,建立了一个基于BP神经网络的预测模型,在Matlab中对几种使用神经网络模型的控制方案进行了研究和比较。 相似文献
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In this paper, for solving future equation systems, two novel discrete-time advanced zeroing neural network models are proposed, analyzed and investigated. First of all, by using integral-type error function and twice zeroing neural network (or termed, Zhang neural network) formula, as the preliminaries and bases of future problems solving, two continuous-time advanced zeroing neural network models are presented for solving continuous time-variant equation systems. Secondly, a one-step-ahead numerical differentiation rule termed 5-instant discretization formula is presented for the first-order derivative approximation with higher computational precision. By exploiting the presented 5-instant discretization formula to discretize the continuous-time advanced zeroing neural network models, two novel discrete-time advanced zeroing neural network models are proposed. Theoretical analyses on the convergence and precision of the discrete-time advanced zeroing neural network models are proposed. In addition, in the presence of disturbance, the proposed discrete-time advanced zeroing neural network models still possess excellent performance. Comparative numerical experimental results further substantiate the efficacy and superiority of the proposed discrete-time advanced zeroing neural network models for solving the future equation systems. 相似文献
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蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位。对神经网络在蛋白质结构预测中的应用作了评述。首先,简要地介绍了人工神经网络,然后对近年来用神经网络算法解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析了算法的效果和特点。最后,展望了用神经网络算法解决蛋白质结构预测问题的前景。 相似文献
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该文以神经网络数学模型为基础,对项目风险评价进行了研究。文章论述了BP神经网络能准确、快捷地评价项目风险,有较强的实用性;但其数学模型较为繁琐,为提高效率和质量,利用OLE接口,实现了在DELPHI中调用MATLAB神经网络工具箱。 相似文献
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研究了人工神经网络技术在自适应系统的应用。在运用人工神经网络原理建立站点模型的基础上,提出一个应用贝叶斯网络技术的自适应系统框架模型。 相似文献
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提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献