BP算法
BP算法的相关文献在1990年到2022年内共计3096篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文2812篇、会议论文213篇、专利文献53776篇;相关期刊1206种,包括电子学报、数字技术与应用、现代电子技术等;
相关会议175种,包括第六届全国土木工程研究生学术论坛、第六届全国仿真器学术会议、中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会等;BP算法的相关文献由6284位作者贡献,包括胡伍生、王涛、李祚泳等。
BP算法—发文量
专利文献>
论文:53776篇
占比:94.67%
总计:56801篇
BP算法
-研究学者
- 胡伍生
- 王涛
- 李祚泳
- 冯利华
- 李晓峰
- 严太山
- 王磊
- 刘伟
- 张敏
- 等
- 钟珞
- 钱锋
- 冯英浚
- 刘相华
- 张秀玲
- 李波
- 李涛
- 杨华民
- 杨慧
- 热合木江
- 白艳萍
- 罗强
- 黄俊
- 刘琼荪
- 唐婉莹
- 张晓玲
- 曹长修
- 李刚
- 王华
- 王国栋
- 王杰
- 王爱平
- 申东日
- 陈义俊
- 高峰
- 高颖
- 丁剑
- 任伟建
- 任志鸿
- 党建武
- 冯静
- 刘威
- 华锡生
- 周孟然
- 周申范
- 周红晓
- 孙超
- 张伟
- 张彬彬
- 张斌
-
-
朱敏;
赵聪聪;
臧昭宇
-
-
摘要:
针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进粒子群算法与BP算法相结合的方式,实现对模糊神经网络参数的粗调和细调,克服了模糊神经网络收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点;最后,利用MATLAB和AMESim软件进行联合仿真,仿真结果表明,该模型相比于其他两种算法在调节时间、超调量等性能方面都有很大的提升,并且表现出更强的鲁棒性和抗扰动能力,能够使阀位控制更加稳定可靠。
-
-
丁慧慧;
邵婷婷;
乔曦
-
-
摘要:
井斜角与方位角是井眼轨迹计算中的主要测量参数,然而与常规井斜时方位角误差相比,小角度井斜下测斜仪的方位角测量误差更大。为了提高测斜仪在小角度井斜下的方位角测量精度,基于BP神经网络算法对5°~10°小角度井斜下方位角的测量进行了补偿。文中以标准井斜角和实测方位角构成的二维向量作为输入,以标准方位角构成的一维向量作为输出,建立了双入单出网络模型。采用随机选取的方式将学习样本分为训练集与测试集,使网络具有较好的泛化能力。仿真测试结果表明,该BP神经网络误差校正模型运行稳定,补偿精度达到10^(-6),可将小角度井斜下方位角的测量精度从±5.3°提高至±1.7°以内。
-
-
陈东
-
-
摘要:
本文重点研究采油联合站输油管道腐蚀治理技术的大数据解决方案和综合管理配合方案。通过瀑布式开发模型和IaaS架构,对采油联合站输油管道腐蚀治理系统进行开发,使用AHP层次分析法进行综合管理配合方案。通过开发和分析过程,提出了该大数据系统的IaaS模型和BP神经网络算法,同时提出了供该系统配合的综合管理方案。本文认为,通过使用本文设计的系统,对采油联合站的输油管道腐蚀治理工作有积极意义。
-
-
李小青
-
-
摘要:
将蚁群算法与神经网络相结合,克服神经网络BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,结合汽车发动机故障的特点,探讨了一种基于蚁群神经网络的发动机故障诊断系统。仿真实验表明该系统具有一定的实用性。基于BP算法的神经网络早已广泛应用于各种故障诊断中,但该算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点。为此,本文融合蚁群算法,并将其应用于故障诊断中。
-
-
林婷婷
-
-
摘要:
基于sigmoid激活函数,建立了一种BP神经网络模型。通过对某高中2006年至2015年间的高考平均数据样本进行学习,修正了权值和阈值。系统最大相对误差为0.22%,关联度为0.6667,小误差概率为0.98,方差比为0.0002,预测结果精度为高。用于2016年至2020年间该校高考平均成绩的预测中发现,预测结果与实际结果的最大绝对误差仅为2分。对该校2021年的高考平均成绩进行了预测,最终预测结果为571分。
-
-
曾绍炳;
李小龙
-
-
摘要:
通过对遗传算法和神经网络的优缺点的对比分析,将遗传算法改进BP神经网络的混合遗传BP算法(GA-BP)应用于遥感影像分类。算法程序在MATLAB环境下实现,通过采用GA-BP算法和Levenberg—Marquart算法(L—M)改进BP算法分别对同一算例进行试验,得到了精度相当的结果,验证了GA-BP算法在影像分类应用领域的可行性。
-
-
梁美彦;
任竹云;
李光辉;
张存林;
Aly.E.Fathy
-
-
摘要:
介绍了0.22 THz步进频率雷达系统及二维高分辨率ISAR成像方法。该雷达系统的合成带宽为12GHz,可以同时实现近场及远场成像。在近场条件下,该系统在距离向和方位向实现二维高精度成像,通过相位补偿反投影算法,太赫兹ISAR图像的分辨率可以达到厘米量级。研究结果表明,采用同样的太赫兹频率步进雷达系统,基于反投影算法的太赫兹ISAR成像可以实现更高的精度和更精细的分辨率。为了加速成像过程,采用了GPU的加速平台,该方法为进一步开展近场高分辨率雷达成像,特别是太赫兹波段雷达成像提供了研究基础。
-
-
于航舰;
臧浩良;
李刚刚;
谷战垒
-
-
摘要:
针对国家提出《关于加快推进农业水价综合改革的通知》,加大力度推进农业水价综合改革,指导农业生产节约用水、科学灌溉。本文以农业灌溉水价测算为核心,提出基于BP神经网络的农业灌溉用水价格测算方法,通过土壤墒情监测,引导农民节约用水、合理灌溉,为农村乡村振兴提供技术支撑。利用阶段水价收费模式,按照每户土地面积,合理控制用水量。
-
-
戴玉宽;
喻昕
-
-
摘要:
为了提高智能家居行业的智能化程度,提出一种基于BP神经网络优化的智能家居控制系统,提供控制系统的自学习与自适应能力。通过对各个家居产品的参考变量和控制参数的分析,将指标参数进行样本归一化处理,建立了基于BP神经网络的家用产品控制模型。研究表明:给每个家居产品分配独立的神经网络系统可以保证模型的独立化;确定BP神经网络隐神经元个数确定为10个,学习速率为0.2,预测结果在输出数据种类较少的情况下与实际结果符合程度很高,在数据范围较复杂的情况下精度略低,此时引入模拟退火算法可以进行一定程度的精度优化。
-
-
王煦莹;
沈红波;
徐兴周
-
-
摘要:
随着金融信息化的飞速发展,金融信息系统的风险管理越来越重要.风险管理的核心是风险评价,需要科学评价金融机构的信息系统风险.利用大数据条件下的人工神经网络算法,对BP人工神经网络的结果进行分析;并采用截至2021年底60家金融机构开发的信息系统作为样本进行实验验证.结果表明,人工神经网络具有高相关性和低相对误差,数值拟合效果较好,基于人工神经网络的金融信息系统风险评价模型具有可行性,为大数据和人工神经网络在金融信息系统中的运用提供了有力的实证.
-
-
赵世军;
俞志贤;
陈晓颖
- 《中国仪器仪表学会气象水文海洋仪器分会2017年学术交流会》
| 2017年
-
摘要:
本文针对成像式露点仪中凝结物相态识别难题,建立了一套露点仪凝结实验观测装置,根据镜面凝结物图像设计了基于主成分分析法的凝结物识别方法.该方法针对图像特征中可能维数大,且可能包含一定的无关或冗余特征问题,采用主成分分析法(PCA),消除特征之间可能存在的相关性,减少特征中的无用信息,有效降低特征空间维数,在降低特征量后,利用BP算法实现了图像类型的准确判别.
-
-
赵世军;
俞志贤;
陈晓颖
- 《中国仪器仪表学会气象水文海洋仪器分会2017年学术交流会》
| 2017年
-
摘要:
本文针对成像式露点仪中凝结物相态识别难题,建立了一套露点仪凝结实验观测装置,根据镜面凝结物图像设计了基于主成分分析法的凝结物识别方法.该方法针对图像特征中可能维数大,且可能包含一定的无关或冗余特征问题,采用主成分分析法(PCA),消除特征之间可能存在的相关性,减少特征中的无用信息,有效降低特征空间维数,在降低特征量后,利用BP算法实现了图像类型的准确判别.
-
-
赵世军;
俞志贤;
陈晓颖
- 《中国仪器仪表学会气象水文海洋仪器分会2017年学术交流会》
| 2017年
-
摘要:
本文针对成像式露点仪中凝结物相态识别难题,建立了一套露点仪凝结实验观测装置,根据镜面凝结物图像设计了基于主成分分析法的凝结物识别方法.该方法针对图像特征中可能维数大,且可能包含一定的无关或冗余特征问题,采用主成分分析法(PCA),消除特征之间可能存在的相关性,减少特征中的无用信息,有效降低特征空间维数,在降低特征量后,利用BP算法实现了图像类型的准确判别.
-
-
赵世军;
俞志贤;
陈晓颖
- 《中国仪器仪表学会气象水文海洋仪器分会2017年学术交流会》
| 2017年
-
摘要:
本文针对成像式露点仪中凝结物相态识别难题,建立了一套露点仪凝结实验观测装置,根据镜面凝结物图像设计了基于主成分分析法的凝结物识别方法.该方法针对图像特征中可能维数大,且可能包含一定的无关或冗余特征问题,采用主成分分析法(PCA),消除特征之间可能存在的相关性,减少特征中的无用信息,有效降低特征空间维数,在降低特征量后,利用BP算法实现了图像类型的准确判别.
-
-
赵世军;
俞志贤;
陈晓颖
- 《中国仪器仪表学会气象水文海洋仪器分会2017年学术交流会》
| 2017年
-
摘要:
本文针对成像式露点仪中凝结物相态识别难题,建立了一套露点仪凝结实验观测装置,根据镜面凝结物图像设计了基于主成分分析法的凝结物识别方法.该方法针对图像特征中可能维数大,且可能包含一定的无关或冗余特征问题,采用主成分分析法(PCA),消除特征之间可能存在的相关性,减少特征中的无用信息,有效降低特征空间维数,在降低特征量后,利用BP算法实现了图像类型的准确判别.
-
-
晏庆;
卢山
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
-
摘要:
通过分析和研究神经网络、模糊推理、小波函数各自的特点和它们之间的联系,以模糊神经网络为基础,将BP算法的快速性和小波函数的良好局部性能相结合,提出了一种利用模糊小波神经网络(FWNN)预测电离层F2层临界频率月中值foF2的方法,并进行了实验分析,结果表明,该方法具有较高的预测精度.
-
-
晏庆;
卢山
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
-
摘要:
通过分析和研究神经网络、模糊推理、小波函数各自的特点和它们之间的联系,以模糊神经网络为基础,将BP算法的快速性和小波函数的良好局部性能相结合,提出了一种利用模糊小波神经网络(FWNN)预测电离层F2层临界频率月中值foF2的方法,并进行了实验分析,结果表明,该方法具有较高的预测精度.
-
-
晏庆;
卢山
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
-
摘要:
通过分析和研究神经网络、模糊推理、小波函数各自的特点和它们之间的联系,以模糊神经网络为基础,将BP算法的快速性和小波函数的良好局部性能相结合,提出了一种利用模糊小波神经网络(FWNN)预测电离层F2层临界频率月中值foF2的方法,并进行了实验分析,结果表明,该方法具有较高的预测精度.
-
-
晏庆;
卢山
- 《第十二届全国电波传播学术讨论会》
| 2013年
-
摘要:
通过分析和研究神经网络、模糊推理、小波函数各自的特点和它们之间的联系,以模糊神经网络为基础,将BP算法的快速性和小波函数的良好局部性能相结合,提出了一种利用模糊小波神经网络(FWNN)预测电离层F2层临界频率月中值foF2的方法,并进行了实验分析,结果表明,该方法具有较高的预测精度.
-