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基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点. 为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本数据进行预处理的BP神经网络测距算法,来解决由于RSSI值衰减程度不同引起的不同距离区间RSSI值和真实距离之间映射关系不均匀的问题. 将K-means聚类算法应用于BP神经网络模型中,对样本数据进行距离区间划分,然后将已经分类好的数据分别输入BP神经网络建立网络模型并进行实验仿真. 结果显示:传统基于BP神经网络的RSSI测距算法的均方根误差为1.425 7 m;而经过K-means算法改进后的BP神经网络测距算法的均方根误差为1.288 7 m,降低了测距误差,并优化了目标RSSI值与真实距离的映射关系. 相似文献
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一种用于RBF神经网络参数优化的亲属优先遗传算法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对硬件实现RBF神经网络提出了一种亲属优先遗传算法,并用于RBF神经网络对中心值参数c进行优化学习.通过Matlab仿真对非线性函数y=sinc(x)进行逼近,并与BP算法、K-means聚类算法以及标准遗传算法进行比较,实验结果证实了所提出的算法的有效性和适用性,既避免了RBF神经网络的学习陷入局部极小,同时也提高了学习效率,为硬件实现RBF神经网络的片上学习提供了基础. 相似文献
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一种基于神经网络的医学数据场体分割新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
黎新伍 《微电子学与计算机》2008,25(11)
直接体分割是三维医学数据场处理的难点和研究热点之一.利用BP神经网络的聚类技术,提出了一种新的三维医学数据场的聚类分割算法.首先,根据医学数据的物理意义,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;随后分析推导了基于神经网络的聚类分割算法,并提出了若干加速算法收敛速度的方法.实验结果表明该算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度,而且能够模型的处理速度. 相似文献
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针对机器学习中聚类算法参数多样调参复杂的问题,分析了基于PSO算法在机器学习参数组合寻优方面的可行性,设计了一种基于PSO算法的K-means机器学习聚类算法的参数寻优策略。通过PSO算法找到模型最佳的参数组合,提高K-means机器学习模型的性能。通过对算法调优策略进行测试结果表明,使用PSO算法对K-means机器学习聚类算法进行参数调优,不仅能够找到适于该数据的最佳参数组合提高聚类算法的性能,也可以减少经验调参所带来的误差和成本。 相似文献
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高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。 相似文献
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与SOFM,最大熵聚类,K均值聚类相比,"Neural-Gas"网络算法具有收敛速度快、代价误差小等优点.但"Neural-Gas"网络用于非均匀分布的线性或非线性数据集进行降维或可视化时,输出空间上固定有序的神经元表现出极不理想的距离信息.为此,该文根据归一化概率自组织特征映射的基本思想,提出混合"Neural-Gas"网络和Sammon映射的新方法来解决此问题,通过"Neural-Gas"网络算法进行特征聚类以降低计算复杂度,通过Sammon映射保持输入空间和输出空间上神经元间的距离相似性.仿真结果表明,该混合算法对合成数据集或现实数据集的可视化能够取得较理想的效果,从而验证了该混合算法的可行性和有效性. 相似文献
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为了更好地确定RBF神经网络中心向量,并且使得最终的RBF神经网络结构可以进一步调整。提出了一种使用熵聚类的算法来首先确定RBF神经网络隐节点的个数及其初始值,实现初始化的基础上使用常规算法调整RBF神经网络的中心和训练宽度,最后使用基于互信息的RBF神经网络修剪算法调整网络结构。并将上述算法应用于COD软测量问题中,仿真实验结果表明:改进的算法与常规的算法相比,提高了训练速度和逼近精度。 相似文献
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该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法(OBSO-BP)。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原(Wiener)、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原(Wiener-BSO)、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络(BSO-BP)图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。 相似文献
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Aiming at the accuracy and error correction of cloud security situation prediction, a cloud security situation
prediction method based on grey wolf optimization (GWO) and back propagation (BP) neural network is proposed.Firstly, the adaptive disturbance convergence factor is used to improve the GWO algorithm, so as to improve theconvergence speed and accuracy of the algorithm. The Chebyshev chaotic mapping is introduced into the positionupdate formula of GWO algorithm, which is used to select the features of the cloud security situation prediction dataand optimize the parameters of the BP neural network prediction model to minimize the prediction output error.Then, the initial weights and thresholds of BP neural network are modified by the improved GWO algorithm toincrease the learning efficiency and accuracy of BP neural network. Finally, the real data sets of Tencent cloudplatform are predicted. The simulation results show that the proposed method has lower mean square error (MSE)and mean absolute error (MAE) compared with BP neural network, BP neural network based on genetic algorithm(GA-BP), BP neural network based on particle swarm optimization (PSO-BP) and BP neural network based onGWO algorithm (GWO-BP). The proposed method has better stability, robustness and prediction accuracy. 相似文献
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分析了文本分类系统的一般模型及现有技术,在应用了核主成分分析的特征降维方法进行处理后,提出了一种基于样本中心的径向基( RBF)神经网络文本分类算法,并且引入了聚类算法的核心思想,来改进误差反向传播(BP)神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点.实验结果表明, RBF网络与BP网络相比,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力,在收敛速度和准确程度上也有更好的分类效果. 相似文献