王磊
- 作品数:3 被引量:30H指数:2
- 供职机构:广西师范学院计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金:广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- BP神经网络算法改进及应用被引量:25
- 2016年
- 针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。
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- 关键词:神经网络BP神经网络BP算法
- 基于改进的BP神经网络方法的数据挖掘被引量:6
- 2016年
- 数据挖掘技术是从庞大数据中挖掘出隐藏信息的有效工具,它包括神经网络、数据库技术、信息检索、模式识别、图像与信号处理和空间数据分析等多门学科技术。该文主要对传统BP神经网络算法进行改进,并将改进后的算法应用于数据挖掘的技术上,且将仿真实验结果与传统算法的实验结果做了对比,结果显示改进后的算法可以提高数据的分类与识别。
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- 关键词:数据挖掘神经网络BP算法
- 基于GEP的层次有序BP神经网络优化
- 2015年
- BP神经网络(BP-NN)因其自适应性、容错性和较强的泛化能力而得到广泛的研究及应用,但在实际应用中,却常常出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.该文的新算法利用基因表达式编程(GEP)具有的良好全局搜索能力,对神经网络结构、权值及阈值进行优化;结合反向传播算法(BP)的局部搜索能力,有效提高了神经网络的性能;针对传统GEP设计神经网络会使网络结构失去层次性的问题,提出基于增加结构域染色体编码方法的GEP层次有序BP神经网络优化算法(GEPO-NN),保证网络结构层次有序符合人脑分层处理模型:最后,通过仿真实验对比GEP和遗传算法(GA)对BP神经网络的优化性能.结果表明,GEPO-NN有明显的性能提高.
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- 关键词:基因表达式编程GEPBP神经网络神经网络优化