为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能，引入“拟伪偏导数”概念，给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式，并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点，提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明，该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性。
2023-02-27 15:26:40
389KB
1
针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
2023-02-20 16:24:13
223KB
1
《机器学习》学习笔记BP算法神经网络代码，根据西瓜数据集改变神经网络权重及阈值，利用json格式文件保存习得的神经网络结构。
2022-12-07 20:00:14
7KB
1
详细描述了LDPC解码的算法和设计实现，可以作为接收机解码电路设计和实现的参考，使用该算法，可以使系统硬件资源比常规方法低18%，是很不错的东东，就是有一些难度，适合专业技术开发人员。
2022-12-05 21:43:58
1.23MB
1
BP算法与Cauchy训练的结合
Cauchy训练的速度比Boltzmann训练快
Cauchy训练的速度比BP算法慢
Cauchy训练有可能使网络逃离局部极小点
由BP算法提供直接计算部分，Cauchy算法提供随机部分
wij=wij+∆wij
∆wij=α((1-β)δjoi+β∆wij′)+(1-α )∆wij(c)
α∈(0,1)为学习率,β∈(0,1)为冲量系数
2022-11-02 17:24:04
1.5MB
1
利用BP算法实现简单的多层感知器网络，用于实现非线性不可分模式的分类问题，以及非线性函数逼近问题。
2022-10-28 10:28:38
3KB
1