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【matlab】基于BP算法和遗传算法的自适应噪声抵消器
一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术,应用自适应噪声抵消技术,可在未知外界干扰源特征,传递途径不断变化,背景噪声和被测对象声波相似的情况下,能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲,自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展,简单的说,把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端,而它的输入端改为噪声干扰端,由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉,这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中
所属分类:
硬件开发
发布日期:2012-12-30
文件大小:2048
提供者:
mmfile
用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例
用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例,很好的资源
所属分类:
其它
发布日期:2013-01-30
文件大小:3072
提供者:
wypit1985
BP神经网络的数据分类算法matlab源码
人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力,近年来引起了众多学者的兴趣与参与,已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中,约90%的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式,它也是前馈网络的核心部分,BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而,由于BP算法是一种梯度下降搜索方法,因而不可避免地存在固有的不足,如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点,
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-05-25
文件大小:4096
提供者:
checkpaper
遗传算法与BP神经网络
本文研究用遗传算法优化BP神经网络,既可以用遗传算法优化神经网络的连接权值,又可以优化神经网络的拓扑结构,还可以用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和网路拓扑结构。传统BP神经网络的权值通过梯度下降来求最佳值,易陷入局部最优。而BP神经网络的拓扑结构,从原理上,只要有足够多的隐层和隐节点,即可实现复杂的映射关系,但是如何根据特定的问题来具体确定网络的结构尚无很好的方法,仍需要凭借经验和试凑。由于遗传算法具有优化对象模型无关性、鲁棒性强、随机性、全局性以及适用并行处理等优点,能够快速优化网
所属分类:
讲义
发布日期:2014-06-13
文件大小:333824
提供者:
huohuihui
基于遗传算法的BP神经网络优化算法
用遗传算法对BP神经网络进行优化,达到了减少BP神经网络算法前期盲目搜索的过程,使得算法更有目的性,最后达到的效果要比单独的BP算法要好
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-18
文件大小:11264
提供者:
qq_31064283
Matlab用GA训练BP网络的权值阈值从而优化神经网络-用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络.rar
Matlab用GA训练BP网络的权值阈值从而优化神经网络-用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络.rar 用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:1024
提供者:
weixin_39840387
基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演
高密度电法技术在煤矿地质灾害勘探中发挥着重要的作用。近年来,以BP(Backpropagation)神经网络为代表的一类非线性反演方法被广泛运用到高密度电法的反演中。针对BP神经网络方法在高密度电法反演中存在的易陷入局部极小、收敛缓慢、反演精度差等问题,将BP神经网络算法与遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA算法)联合演算,实现高密度电法的二维非线性反演。通过典型地电模型对该方法进行验证,结果表明遗传算法能有效优化BP神经网络的权值和阈值,提高了算法的全局寻优性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-08
文件大小:378880
提供者:
weixin_38665944
基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测
针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-03
文件大小:247808
提供者:
weixin_38724247
矿井提升机制动器的GA-BP故障诊断
针对矿井提升机制动器经常出现故障、耦合信号导致故障诊断相对复杂的问题,采用遗传算法优化BP神经网络的方法,通过调查和研究矿井提升机制动器的故障类型,收集相关数据,根据GA-BP神经网络确定网络的输入量和输出量,对矿井提升机制动器进行故障诊断.利用Matlab进行遗传算法优化的BP神经网络故障诊断的仿真分析.研究结果表明,诊断误差较小,输出向量与实际的故障结果一致,所以将遗传算法优化BP神经网络应用到矿井提升机制动器的故障诊断中是有效且可行.
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-22
文件大小:621568
提供者:
weixin_38702945
基于遗传BP神经网络的煤矿爆破振动特征参量预测
为了解决矿区爆破振动产生的危害大、影响因素多、特征参量监测结果离散和计算非线性的问题,通过建立基于遗传算法优化BP神经网络预测模型来拟合煤矿爆破振动参数与特征参量之间的非线性关系,并采用该模型对煤矿爆破振动特征参量进行了准确的预测。研究结果表明:在实际工程中,GA-BP神经网络模型对确定不容易测量的爆破振动特征参量能有效预测,同时又能节约大量人力和财力;GA-BP神经网络预测模型较经验公式、BP神经网络预测模型有更强的解决复杂非线性问题能力,其预测值与实际值的相对误差在10%以内,不易陷入局部极
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-18
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38605144
PSO-BP网络模型在GPS高程拟合中的应用
文中介绍了一种全局随机优化算法—粒子群优化算法,并将其应用于BP网络模型的参数优化。在基本BP算法的误差反向传播调整权值的基础上,引入粒子群算法(PSO)进行权值修正,建立一个PSO优化的BP网络模型进行GPS高程拟合,并与基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)、支持向量机模型(SVM)和基本BP网络模型的拟合结果进行分析比较。结果表明,PSO-BP网络优化模型性能略高于GA-BP网络模型的性能,明显优于SVM模型和BP网络模型。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-28
文件大小:212992
提供者:
weixin_38727199
基于GA-BP神经网络矿用通风机故障诊断研究
针对矿用通风机故障诊断问题,将遗传算法和BP神经网络相结合,在对GA-BP神经网络进行训练的基础上,建立了矿用通风机故障诊断的数学模型并进行了实验验证。实验证明,在小样本情况下GA-BP神经网络仍能准确、有效地对矿用通风机故障类型进行识别,为矿用通风机故障诊断提出了新的方法和途径。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-25
文件大小:152576
提供者:
weixin_38661100
GA-BP神经网络在煤矿突水水源判别中的应用
以6种水化离子浓度作为判别突水来源的依据,为克服人工神经网络采用标准BP算法修正初始权值和阈值所带来的具有随机性和易陷入局部最小缺点,拟采取具有全局最优功能的遗传算法(GA)优化BP神经网络,从而建立突水水源的GA-BP神经网络判别模型。将该模型分别与BP神经网络模型、Elman神经网络模型进行输出对比。应用结果表明:GA-BP神经网络模型具有仿真输出结果总误差最小、精度最高的优点,可以为判别煤矿突水来源和防治突水灾害的发生提供一定的辅助作用。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-24
文件大小:223232
提供者:
weixin_38651983
基于GA-ELM的瓦斯涌出量预测
为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-23
文件大小:372736
提供者:
weixin_38693657
GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型
针对炼焦行业亟待解决的节能减排、降低成本和提高焦炭质量的问题,分析了影响焦炭质量的主要因素,选择了六项指标来预测焦炭的质量,建立了通过遗传算法(GA)优化神经网络的焦炭质量预测模型。实践表明,GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-01
文件大小:534528
提供者:
weixin_38680340
基于LVQ-CPSO-BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法研究
针对BP神经网络算法对煤体瓦斯渗透率预测精度低问题,筛选出影响预测精度的5个主要因素——1个宏观因素(煤层埋深)和4个微观因素(有效应力、温度、瓦斯压力、抗压强度),提出一种基于学习向量量化神经网络(LVQ)分类、混沌粒子群算法(CPSO)优化、BP神经网络预测的LVQ-CPSO-BP煤体瓦斯渗透率预测方法。从宏观上确定临界值将煤层埋深划分为2层;基于有效应力与瓦斯渗透率之间存在拐点关系,从微观上确定拐点值将有效应力划分为2段;采用LVQ将4个微观样本参数依据拐点特征进行分类识别,采用BP神经网
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-30
文件大小:752640
提供者:
weixin_38502428
基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型
采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度.
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-18
文件大小:1017856
提供者:
weixin_38666232
基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型
为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。同时为了加快寻优效率,将排序选择策略与最优保存策略相结合。以某保险公司汽车保险历史索赔数据为样本,采用该算法进行模拟和预测。实证结果表明:相比于IAGA-BP、GA-BP、BP三种算法,该识别算法在识别准确率上有很大提高。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-25
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38558186
基于GA-BP神经网络的动力锂电池SOC估算
为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性,更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC),以纯电动汽车动力锂电池为研究对象,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷,同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型,通过仿真实验与传统BP算法进行对比,验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-15
文件大小:548864
提供者:
weixin_38679449
基于MEA-BP神经网络的图像复原方法
针对BP神经网络复原图像的效果很大程度受初始权值和阈值的影响,提出一种基于思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm, MEA)优化的BP神经网络方法。思维进化算法有极强的全局搜索能力,能够弥补BP神经网络陷入局部最优和对初始权值和阈值敏感的问题,因此在训练BP神经网络之前,利用思维进化算法获取该网络的初始权值和阈值。实验证明,与传统的维纳滤波、BP、遗传算法优化的BP(GA-BP)方法相比,MEA-BP方法复原的图像在主观和客观评测标准下都获得了更好的结果。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-26
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38514872
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