粗糙集模糊神经网络软件质量预测

以面向对象的软件度量为研究对象,首先采用SOM神经网络离散化度量元因子矩阵数据,接着对于得到的离散化的矩阵数据采用粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后根据约简得到规则构造模糊神经网络的网络结构,并采用BP算法对网络进行训练,最后通过仿真实验验证了该算法。     

基于多基准属性概化的知识归纳

在分析基本面向属性归纳算法不足的基础上,针对中药方剂数据挖掘的特征提出基于面向关联属性概化层次的优化技术及算法。根据中医理论为各关联的维度创建概化层次及概念树,利用关联属性阈值与多基准属性阈值的相关性以提高归纳概化的效率和发现知识的准确率。实现面向关联属性归纳的中药方剂知识发现分析系统。通过实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的效率提高了27%以上。新系统能更快发现符合中医理论的领域知识和规则。     

基于CEEMDAN-Hilbert-CNN的滚动轴承故障诊断

在故障诊断方面,针对希尔伯特黄变换信号分解存在模态混叠和人工神经网络面对高维数据收敛性差、特征分类误差大等问题,提出一种改进的希尔伯特黄变换与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断的新方法:将希尔伯特黄变换的经验模态分解替换为自适应白噪声的完整经验模态分解,并与卷积神经网络相结合。提出的滚动轴承故障诊断新方法进行故障诊断过程:首先应用改进的希尔伯特黄变换对数据进行处理得到一个瞬时频率矩阵,然后将瞬时频率矩阵进行重构,最后搭建卷积神经网络,将重构数据输入卷积神经网络进行分类。经反复实验并与已有方法进行比较,可验证所提出的方法是合理且行之有效的。     

基于粗糙集和神经网络的机械故障诊断研究

提出了粗糙集理论与神经网络结合的机械故障诊断方法,研究了连续属性离散化的SOM方法和条件属性约简的差别矩阵方法,归纳了构建神经网络需考虑的关键问题,用一个算例验证了方法的有效性.结果表明：粗糙集能有效地约简冗余信息,简化神经网络的结构,缩短网络的训练时间,提高诊断的效率;SOM网络能将连续性输入映射成具有理想聚类结果的离散性输出,并能保持数据间的拓扑结构不变;利用差别矩阵对决策表进行约简,结果准确可靠;BP神经网络泛函逼近能力强,能快速准确地完成特征空间到故障空间的映射.     

基于马尔科夫链误差修正的光伏发电预测

为了提高光伏发电预测的精度,在传统BP神经网络预测模型的基础上,利用相似日算法和马尔科夫链理论对预测模型进行改进。其方法以得到的相似日数据作为预测模型的输入量,通过BP神经网络进行训练,得到初步的预测值,然后根据马尔科夫链模型得到的误差状态转移概率矩阵对预测误差进行修正,根据修正后的误差得到新的预测值。最后通过与传统算法得到的预测结果进行误差对比分析,结果表明,改进算法的预测精度高于传统算法,验证了该模型的有效性。     

基于属性相似度云模型的网络异常检测

针对网络异常检测虚警率偏高的问题,提出了一种基于属性相似度云模型的网络异常检测新方法。基于各属性对分类的不同贡献,结合数据对象空间和属性空间的相似度概念,给出了属性相似度和属性权重的计算方法,该方法可降低网络数据空间的维数,提高目标识别的准确率。试验表明,该方法具有先验知识需求少和参数容易确定的优点,能比较准确地检测出对网络数据的异常行为。     

粗糙集-神经网络集成的WSN节点故障诊断

提出一种粗糙集-神经网络集成的无线传感器网络(WSN)节点故障诊断新方法。根据无线传感器网络的应用环境和故障特征得到诊断决策表,利用改进的粗糙集中的归纳属性约简算法对诊断决策表进行属性约简,用Hamming网络建立一套故障分类的方法。仿真实验结果显示,该诊断算法在进行WSN节点故障诊断时,诊断准确性高,通信代价小,能耗低,鲁棒性高。     

自适应属性加权近邻传播聚类算法

针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法。该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果来分析目标评价函数,计算各个属性对当前聚类的贡献程度。随后根据贡献程度的计算结果自适应地更新属性权值,并通过属性加权相似性矩阵来重新计算近邻传播算法中的两种竞争信息,进而提高聚类结果的质量。数值实验结果表明,新方法能够有效实现属性权值的自适应调整,提高近邻传播算法的聚类效果,与其他传统聚类算法相比新方法具有更好的聚类质量。     

基于Rough Set和neural network组合数据挖掘

提出了一种基于rough set和neural network的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简，然后使用神经网络对数据进行学习，并同时完成属性的不一致约简，最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明，该方法快速有效，生成规则简单准确，具有良好的鲁棒性。     

小波变换和人工神经网络在电力系统动态等值中的应用

利用小波变换对功角数据进行处理,并用人工神经网络来识别系统中的相关发电机组,能取得较传统的相关识别方法更高的等值精度．以东北电网作算例,证明利用该方法进行电力系统动态等值有很好的效果．利用小波变换和人工神经网络进行发电机相关识别,为电力系统动态等值提供了一种新的方法,也为动态等值实时化提供了一条新思路．     

基于SOM-RBF神经网络的用电量预测模型研究

随着我国电网建设的高速发展,从日常电力负荷变化趋势剖析未来年度用电量已经成为电网建设的关键问题之一。根据1997~2016年湖北省年用电量及其10个影响因子的数据作为样本,提出了一种自组织特征映射神经网络(Self-organizing Feature Maps,SOM)与多变量的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)结合的人工神经网络预测模型新方法。采用先聚类、再分类预测的方法,解决了由于RBF神经网络对于少量样本和训练样本点分散所导致的预测精度降低的问题,改进的神经网络泛化能力有所提高。结果表明:通过SOM-RBF组合算法进行预测,其相对误差维持在3%以下,平均相对误差为1.88%,预测效果较BP神经网络和RBF神经网络有较大的提升。这表明SOM-RBF组合算法可有效的用于用电量预测,具有较高的实用价值。     

基于Fourier正交基神经网络响应面法的结构可靠性分析

将Fourier正交基前向神经网络响应面法应用于估计结构失效概率。基于数值逼近原理,以Fourier正交多项式作为隐层神经元的激励函数,利用随机变量输入矩阵的广义逆矩阵形式计算权值,以Fourier正交基响应面代替传统多项式响应面,拟合其极限状态曲面,结合可靠性理论计算其失效概率。通过实例数值分析,证明了本文方法的正确性,同时具有公式简单、易于编程的优点,为解决结构可靠性分析问题提出了一种新方法。     

基于三次多项式变速算法的中药粉剂下药系统

中药粉剂配方下药系统是一个精度高、反应大滞后的系统,难以使用传统的方法进行下药控制.为有效实现中药粉剂快速、稳定、高精确度的下药问题,本文提出一种利用三次多项式加减速控制算法来实现在线分析医生处方上的中药粉剂配量,并通过Profibus光纤模块控制远程变频电机以计算所得运动曲线进行下药控制.实验结果验证了此方法的有效性.     

基于粗集和神经网络的数据挖掘技术在中药方剂配伍中的药效关系研究

在中药方剂的数据预处理研究中,应用粗糙集理论,能够在大数据量和消除冗余信息方面取得很好的效果.神经网络具有较强的并行数据处理能力和容错能力,以及非线性模拟能力.将两种技术结合应用在中药方剂配伍的研究中,能够很好的实现对中药方剂药物的药性评价,进一步挖掘出方剂中药物之间的药效关系,为探寻中药方剂的配伍规律提供了技术支持.     

An integration approach to handwritten Chinese character recognition system

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DLF神经网络在多变量非线性系统中的设计与应用

为了克服PID控制器和一般神经网络的缺点,探讨了基于DLF神经网络控制器在多变量非线性系统的应用,并与传统的PID控制器和一般神经网络的控制效果进行了比较.结果表明,DLF神经网络控制器对多变量非线性系统具有训练速度快和较强的解耦能力.     

基于BP-GA的融合算法实现

搜索和寻优是控制、预测等应用技术的基础。在人工智能领域，人工神经网络和遗传算法是解决搜索和寻优这2个问题的基本方法。对BP算法和遗传算法进行了研究，指出了其优缺点；研究了传统的将BP和GA结合起来求解问题的几种方式。鉴于这几种方式存在的实际应用缺陷，提出了一种新型的融合算法，阐述了其基本原理，给出了设计流程图，并详细研究了该融合算法的设计步骤。最后，运用示例验证该算法。     

中药房斗谱编排问题的探讨

医院中药房的中草药斗谱编排是关系到中药房工作人员的劳动强度,进而影响出药的速度和病人取药等待时间的一个重要因素.在对医院一个周期内中药处方用药进行统计的基础上,对中草药进行分类,并根据医院中药房药柜摆放实际情况及不同药斗位置的劳动强度系数,按照日平均劳动强度降到最小的原则,设计了一个简单可行的斗谱编排方法。