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将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中,模拟免疫系统、群集智能和神经网络的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力。然后利用此算法对CDMA系统的多用户检测性能改进问题进行实验研究,证明了本文的方法有较快的收敛速度,并且无论是抗多址干扰能力还是抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。 相似文献
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基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多用户检测中的MMSE算法随着用户数增加而受到限制,MMSE的优化问题可以转化为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。针对基于Hopfield神经网络多用户检测算法进行仿真和分析,仿真表明Hopfield神经网络多用户检测算法在抗多址干扰和远近效应上有所提高。 相似文献
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为进一步提高基于离散混合蛙跳算法(DSFLA)的多用户检测性能,提出一种基于DSFLA和神经网络相结合的神经网络离散混合蛙跳算法,并用于多用户检测。在DSFLA的每一族内更新中,随机选择若干只“青蛙”采用Hopfield神经网络的寻优更新策略,进行快速迭代,寻找全局最优。仿真结果证明,基于神经网络离散混合蛙跳算法的多用户检测器在误码率、收敛速度、系统容量、抗远近能力等方面都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。 相似文献
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利用遗传量子算法和Hopfield神经网络,提出了一种融合两种算法优点的神经网络量子算法,并将其应用到CDMA通信系统的多用户检测问题中。所提算法把神经网络嵌入到遗传量子算法的每一代中,可进一步提高量子种群的适应度函数值。通过混合神经网络到GQA中,还可加快GQA的收敛速度进而减少算法的计算复杂度。另外,GQA所提供的良好初值改善了HNN的性能,嵌入的HNN也提高了GQA的性能。仿真结果证明了该方法的抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统检测器和一些应用智能算法的多用户检测器。 相似文献
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章用一种免疫进化规划来设计多层前馈神经网络.该免疫进化规划在保留传统进化规划的随机全局搜索能力的能力的基础上,引进生物免疫中抗体通过浓度相互作用的机制和多样性保持机制.免疫进化规划的全局收敛性更优,并且具有很强的自适应环境的能力.实验结果验证了免疫进化规划在设计神经网络时的高效能. 相似文献
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基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一个基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法.通过遗忘部分个体,算法能避免局部最小.给定不动点、极限环或迭代序列,通过解不等式,算法能同时获得Hopfield网的拓扑结构和权值.该算法克服了进化Hopfield网学习的局限性.它还能找到多个优化解.实验也证明了该算法的有效性. 相似文献
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基于模糊推理的进化规划用于神经网络设计 总被引:1,自引:0,他引:1
将模糊技术和进化计算技术融合,提出一种新的进化规划算法.该方法不仅能够加快普通进化规划算法的收敛性,而且能够有效地保证种群的多样性.将该方法用于神经网络的优化设计,计算机实验结果表明该方法性能稳定并减少了学习时间,较前人的研究成果更为有效. 相似文献
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基于自适应变异规则的一种有效的进化规划 总被引:10,自引:0,他引:10
为改善普通进化规划的算法性能,通过学习进化过程中获得的种群整体进化信息,提出进化规划的一种新的自适应变异规则,基于该规则的进化规划不仅能加快算法的收敛速度,而且能有效地保证种群的多样性,用该方法可求解具有多个极值点的函数优化问题,计算机仿真实验结果表明该方法的方法是很有效的。 相似文献
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杨晓强 《计算机工程与应用》2008,44(4):33-35
在入侵检测系统中,未知标签数据容易获得,标签数据较难获得,对此提出了一种基于进化半监督式模糊聚类入侵检测算法。算法利用标签数据信息担任染色体的角色,引导非标签数据每个模糊分类的进化过程,能够使用少量的标签数据和大量未知标签数据生成入侵检测系统分类器,可处理模糊类标签,不易陷入局部最优,适合并行结构的实现。实验结果表明,算法有较高的检测率。 相似文献
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基于概率神经网络的入侵检测技术 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于概率神经网络的高效入侵检测技术。对网络数据处理、概率神经网络的训练与检测及其算法进行分析。在网络训练中,提出一种基于实验数据选择概率神经网络关键参数的方法,分析该方法的可行性。实验表明通过此方法能使入侵检测系统具有更高的检测精度和效率。 相似文献
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随着众多的智能设备成为物联网系统的构件,其系统架构形式和规模呈现出多样化、巨大化的特点.物联网系统的性能取决于其本身的组织架构.因此,物联网系统组织架构方式的优化尤为重要.由于系统架构本质为系统节点的排列组合问题,将系统架构问题转换为系统效能值的优化问题,提出了一种基于免疫进化的求解算法.该算法采用层次编码方式,将系统组织架构转换为整数编码形式,设计了自适应层级交叉算子、小扰动变异算子,并采用个体激励度来引导算法的搜索方向,搜索出满足性能要求的物联网系统结构.实验结果表明:该算法可获得具有高效能值的系统组织架构,在成功率、相对错误率和收敛速度上的表现较优. 相似文献
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基于灰色神经网络的入侵检测系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将灰色预测和神经网络有机的结合起来,构造出了新的灰色神经网络GNNM,并用于入侵检测系统(IDS)中,仿真结果表明,GNNM算法在较低误报率的基础上达到了理想的检测率,与传统的神经网络算法相比,不但提高了系统的并行计算能力和系统的可用信息的利用率,还提高了系统的建模效率与模型精度. 相似文献