一类神经网络数据预处理的二种方法的比较

介绍了主元分析法和粗集理论对原始数据进行压缩处理的基本算法。对一组边坡工程数据,分别利用主元分析法和粗集理论对数据预处理后,送给BP神经网络对边坡状态进行逼近。对检验样本进行仿真比较,说明了粗集理论在此种分类神经网络数据预处理上优于主元分析法。     

粗糙集和主元分析在基于神经网络的模拟电路故障诊断中的应用

针对基于神经网络的模拟电路故障诊断中,故障特征集维数过高带来的诊断难点,提出了利用粗糙集和主元分析法对故障特征集进行预处理。粗糙集对故障诊断决策表进行属性约简,主元分析进行数据压缩及特征提取。试验仿真表明,对预处理后的数据进行识别,简化了神经网络结构,可有效提高网络的训练速度与诊断效率。     

结合粗集和神经网络的图像识别模型

通过对粗集和神经网络在图像识别中的作用分析,以及对两者结合的可能性研究,将粗集和神经网络进行了有机结合,提出了一个基于粗集和神经网络的图像识别模型。该模型先对原始图像数据进行预处理,然后用粗集进行特征选择,减少了神经网络的输入维数,提高神经网络学习和识别速度,也提高了识别正确率。最后将该模型应用于手写体数字图像识别之中,实验结果表明,该模型是有效的、可行的。     

粗集神经网络及其在齿轮箱故障识别中的应用

为有效解决故障诊断中的故障识别问题,提出了一种以强耦合方式进行集成的粗集-神经网络的故障识别方法.该方法通过粗糙集对获得的故障属性进行降维预处理并获取粗集规则,再以所得的粗集规则与BP神经网络进行强耦合对故障进行识别.对该方法以齿轮箱故障识别进行了仿真实验,与BP神经网络的识别效果进行对比,结果表明了粗集神经网络在训练速度、测试精度方面的有效性.     

集成模型在网络入侵检测中的仿真研究

研究保证网络安全问题,针对网络入侵具有多样性和复杂性,信息冗余十分严重,传统检测方法不能很好消除冗余信息,导致检测时间长和检测正确率低的难题.为了提高检测准确性,将主成分分析和RBF神经网络相结合起来,组成一个集成的网络入侵检测模型.模型首先通过主成分析分析法对网络原始数据进行预处理,降低特征维数、消除冗余信息,将处理后特征作为神经网络的输入,网络入侵类型作为神经网络的输出,建立RBF神经网络入侵检测模型对网络数据进行检测.在Matlab平台上,采用权威网络入侵数据DARPA数据集对集成模型进行预试,仿真结果表明,集成模型的网络入侵检测正确率高于传统入侵检测模型,加快了网络入侵检测速度,为网络入侵提供了一种实时检测方法.     

基于主成分分析和循环神经网络的入侵检测模型

针对网络数据特征维度高、现有的入侵检测方法准确率低的问题,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)和循环神经网络(RNN)的入侵检测方法PCA-RNN。该方法先对网络数据进行预处理,通过主成分分析法对数据进行特征降维和降噪,找出含有最大信息的主成分特征子集,然后对处理后的数据使用循环神经网络进行分类训练。实验使用基于Python的TensorFlow平台,并采用NSL-KDD作为实验数据集。实验结果表明,与常用的基于机器学习和深度学习方法的入侵检测技术相比较,该文提出的入侵检测方法可有效地提高检测的准确性。     

粗糙集和神经网络方法在数据挖掘中的应用

提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。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。     

基于粗集理论与神经网络技术规则提取的研究

为了从大量数据中获取有用的知识,提出了基于粗集与神经网络技术的数据挖掘方法.首先利用粗集理论消除冗余的属性,得到数据集的一些规则,然后利用这些规则构造神经网络,利用神经网络技术完善粗糙规则.文章就这一技术的研究方法作了综述,并提出了改进的粗集约简方法.     

基于主元分析和D-S证据理论的传感器故障诊断与应用*

针对井下传感器状态类型复杂多变,被测参量数据庞大等问题,采用主元分析法对数据进行降维处理。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,并建立基本信任分配函数,再以证据理论对非精确信息的表示和推理优势,有效实现了故障检测和分离能力。实例仿真表明利用主元分析和D-S理论能正确定位并准确分离出失效传感器。     

不确定性数据上频繁项集挖掘的预处理方法

传统频繁项集挖掘技术无法高效获取不确定性数据中有价值的信息。通过研究频繁模式增长树的算法原理,根据不确定性数据的特点提出了一种有效的不确定性数据预处理方法PCAFP-Growth。利用主成分分析的方法进行数据的降维,并使用模糊关联分析法将数据概率进行分类,实现数据剪枝。在理论研究基础上,通过实验对数据集进行了验证。结果表明,基于主成分分析法的剪枝策略在稠密数据集上能够有效提高运算速度,减少内存的使用。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

An estimate of numbers of terms of semicycles of delay difference equations

In this paper, we study the semicycles of oscillatory solutions of the delay difference equation y_n+1 − y_n + p_ny_n-k = 0, where p_n is a sequence of nonnegative real numbers and k is a positive integer. Upper bound of numbers of terms of semicycles are determined in the case when

Our results improve and complement known results in literature.     

Analysis of microdensitometric data in terms of probability of cleavage of DNA

Computer-aided analysis of autoradiographic films of DNA fragments is presented. The Powell least-squares procedure is used for optimization of parameters for components of complex densitometric curves. Since each densitometric spectrum may be divided for several non-overlapped blocks of bands, there is no upper limit on the number of parameters which must be optimized. Eight shapes for the component bands are utilized: symmetric and asymmetric Gauss and Cauchy functions, direct, symmetric and asymmetric product of Gauss function and inverse of Cauchy function, and log-normal function. The probability of DNA cleavage is calculated with correction for multiple cuts. The methods presented was applied to detailed analysis of densitometric spectra of a 21-bp DNA restriction fragment and allowed for direct correlation between structural microheterogeneity of DNA and the resulting cutting pattern. This method should facilitate the analysis of densitometric data from antibiotic-induced cleavage of DNA and footprinting experiments.