基于GA-BP神经网络的塑料X射线吸收光谱的辨识

采集15种塑料样本的X射线吸收光谱(XAS),对光谱数据进行预处理和主成分分析,建立误差反向传播(BP)神经网络和遗传算法优化的误差反向传播(GA-BP)神经网络模型,利用训练集进行网络训练,并通过测试集进行验证。结果表明,GA-BP神经网络相比于BP神经网络可以更好更稳定的对塑料样本的XAS进行识别,这对塑料的回收具有重要的指导意义。国家自然科学基金项目(61571381

Improved BP neural network combined with semi-supervised algorithm and its application on text classification

随着大数据时代的来临，挖掘数据潜在的价值成为了各领域学者、工作者致力于研究的课题之一。文本数据承载着大量的信息，垃圾文本分类作为文本挖掘中经典的课题之一，虽然已经有了长足的发展，但提升垃圾文本分类器的精度一直都是人们追求的目标。BP神经网络模型是一种非常有效的非线性模型，它通过模拟生物神经网络，可以较好的拟合线性不可分的数据，是进行分类问题的常用模型之一。现今，文本数据呈爆炸式增长，呈现数据量大、高纬度、“有标签”数据少“未标签”数据多等特点，传统的BP神经网络已不能很好地解决这些问题。本篇论文中，我采用改进后的BP神经网络进行改进，并结合基于图的半监督学习方法在垃圾文本分类问题上进行实证分析...With the advent of the era of big data, mining the potential value of data has become one of the popular research topics. Text data is loaded with a large amount of information, although spam text classification is well developed, which is one of the most well-known subjects of text mining, improving the accuracy of the spam text classifier has been a goal pursued by people. BP neural network is a...学位：理学硕士院系专业：数学科学学院_应用数学学号：1902014115262

Research on Image Recognition Basd on BP Neural Network

BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。Back-propagation neural network with high fault-tolerance and good adaptive learning ability,is found great applications in digital image recognition.This paper presents an improved algorithm through setting new parameters based on traditional BP algorithm,applies it to digital image recognition and analyzes the influence produced by improved parameters.The experimental result shows that the improved algorithm has a certain practical value.国家985二期信息创新平台项目(0000-X07204

A Novel Combination of BP Neural Networks

人工神经网络是最早得到广泛应用的一种机器学习技术。然而，人工神经网络存在过拟合、泛化能力不强、容易陷入局部极小、隐层节点数难以选择等问题，这些问题阻碍了人工神经网络的进一步发展。 受随机森林思想的启发，本文提出一种组合BP神经网络的新方法，即在单个BP神经网络的训练中，采用Bagging方法随机选取训练样本，同时根据新的隐层节点经验公式在一定的范围内随机选取隐层节点数。对于分类问题，组合BP神经网络的最终输出采用简单多数投票法获取；对于回归问题，BP神经网络的最终输出采用的是简单平均法获取。两个随机性的引入，增大了个体BP神经网络之间的随机差异性。与传统组合BP神经网络的对比实验表明，不论是...Artificial neural network is the first widely used as a technique of machine learning. However, artificial neural network has many problems, such as over-fitting, the ability of generalization is not strong, easy to fall into local minimum, t the number of the nodes of the hidden layer is difficult to choose. These problems have hindered the further development of the artificial neural network. A...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_模式识别与智能系统学号：2322010115325

一种基于BP神经网络方法的HY-2A散射计反演风场偏差订正方案

针对HY-2A散射计风矢量场数据,利用BP神经网络方法,引入NDBC浮标的降水海温等环境要素,对HY-2A散射计风场进行偏差订正。实验结果表明:BP神经网络方法对HY-2A散射计的风速风向均有较好的订正效果,能有效修正HY-2A的风速高估现象,风速平均偏差由2.32 m/s改善至0.25 m/s;同时通过敏感性试验,发现了各样本输入量以及各环境要素对实验结果的敏感性。国家重点研发计划(2016YFC1401704

Research on Multi -label Classification Algorithm Based on Label Correlation and Three - layer BP Neural Network

现如今，多标签分类已然是各大机器学习相关会议上的热门讨论话题。在传统的分类问题中，一个样本只能对应一个标签，但是在多标签分类问题中一个样本却往往对应一个标签集合，这个标签集合中通常含有2个或者2个以上的标签，因此传统的方法已无法满足多标签分类的需求。多标签分类问题在现实生活中经常出现，近十几年来，国内外学者对这个问题经过不断地探索产生了一些相关成果，发表了各式各样的多标签分类算法。其中一种利用三层BP神经网络的多标签分类算法表现出较好的性能，且应用领域广，可以应用到各种不同的分类数据库中，但是这种算法往往都存在一些不足，比如算法性能低下、算法运行时间较长等。究其原因，很大部分是由于以下两个部分...Nowadays, multi-label classification is already a hot topic for discussion at all major machine learning conferences. In the traditional classification problem, a sample can only correspond to a label. But in a multi-label classification problem, a sample often corresponds to a set of labels, which usually contain two or more labels. So the traditional method has been unable to meet the needs of m...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_计算机科学与技术学号：2302014115315

预测腐蚀管道剩余强度的新方法

将BP神经网络和遗传算法相结合 ,得到了一种可计算腐蚀管道剩余强度和最大允许注水压力的新神经网络。通过实例分析 ,将 7种常用规范和改进的遗传神经网络方法进行了比较。结果表明 ,不同计算方法得到的剩余强度和最大允许注水压力相差较大 ,Wes 2 80 5 - 97规范、ASMEB31G规范、CVDA— 84规范、Irwin断裂力学方法等都比J积分方法的剩余强度和最大允许注水压力偏大 ;Burdiken和DM断裂力学方法计算得到的剩余强度和最大允许注水压力比J积分偏小 ;J积分方法和基于J积分方法的改进遗传神经网络方法计算结果比较接近 ,比较适中 ,可以认为是计算管道剩余强度和最大允许注水压力较好的方

The Research of Warning System for China’s Social Medical Insurance Fund—— Based on PCA-BP Neural Network Model

我国社会医疗保险基金巨额结余和收不抵支并存的现状，以及基金运作存在的问题，都表明我国社会医疗保险制度必须进行完善。因此本文构建并引入社会医疗保险基金预警系统，对基金运行进行预警，从而达到优化基金运行路径，降低成本的目的。 本文的研究对象为城镇职工基本医疗保险。通过医疗保险基金、医院和经济环境三方面提取出16个风险因素作为预警系统的指标体系。基于体现基金支付能力的风险指数，确立缺口和超结余的双向警情。在此基础之上，从新的视角出发，通过神经网络方法建立关于上述三个方面的风险指标与风险指数之间的非线性关系。实证选取医疗保险改革明星城市三明市的数据进行分析。首先构建BP神经网络模型，再根据所获取的数...The social medical insurance fund in China is currently facing a huge surplus as well as a deficit, together with other operational problems, which means that improvements must be made on this system. Thus, we construct a social medical insurance fund warning system, which optimizes fund operation and reduces its cost by giving early warnings. In this paper, we study medical insurance for urb...学位：保险硕士院系专业：经济学院_保险硕士学号：1562014115209

Climatic Long Term Trend and Prediction of the Wind Energy Resource in the Gwadar Port

利用欧洲中期天气预报中心的ERA-Interim海表10m风场资料，计算巴基斯坦瓜达尔港的风能资源近36年(1979—2014年)期间的历史变化趋势，并利用线性回归和BP神经网络两种方法，对该港的风能资源进行长期年度预测，得到以下结果。1)瓜达尔港夏季的风能资源比冬季丰富，且夏季的稳定性明显好于冬季。2)近36年期间，风能密度、有效风速频率和100W/m2以上能级频率分别以?0.78W/(m2·a)，?0.21%/a和?0.22%/a的速度逐年显著递减，且该趋势主要体现在夏季，冬季无显著变化趋势；风能资源的稳定性(变异系数、月变化指数和季节变化指数)无显著变化趋势。3)从预测值来看，瓜达尔港的风能资源在2015年与多年平均状态持平，2016年则趋于更丰富；2015—2016年，风能资源的稳定性比多年平均状态略差。研究结果可以为“21世纪海上丝绸之路”建设以及中国海域的岛礁和港口建设提供依据和参考

基于BP算法的信用评估模型的应用研究

本文分析了银行信用评估及其评估模型,介绍了常规BP神经网络,指出它在银行信用评估中的优势;并且设计实现了一个基于改进的BP神经网络的银行个人信用评估模型。基于此模型对已有个人信用数据,尤其是国内数据进行分析表明此模型有较强的实用性