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建立了基于支持向量机的综合水质评价模型,构建了基于浮点数编码的遗传算法来优选模型参数,运用该模型以渭河水质监测数据为例进行了水质评价,并与水质评价的单因子法、主成分分析法和神经网络方法进行了分析比较。实验结果表明,该方法可以较好地实现水质综合评价,能从整体上准确、客观地反映河流水质情况。 相似文献
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针对传统机器学习方法在处理非平衡的海量入侵数据时少数类检测率低的问题,提出一种融合生成式对抗网络(GAN)、粒子群算法(PSO)和极限学习机(ELM)的入侵检测(GAN-PSO-ELM)方法。对原始网络数据进行预处理,利用GAN并采用整体类扩充的方式对数据集进行少数类样本扩充。在扩充后的平衡数据集上,利用PSO算法优化ELM的输入权重与隐含层偏置,并建立入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上进行仿真实验。实验结果表明,与SVM、ELM、PSO-ELM方法相比,GAN-PSO-ELM不仅具有较高的检测效率,而且在整体检测准确率上平均提高了3.74%,在少数类R2L和U2R上分别平均提高了28.13%和16.84%。 相似文献
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基于深度信念网络的苹果霉心病病害程度无损检测 总被引:5,自引:0,他引:5
针对现有霉心病无损检测只能检测出有无病害,无法对病害程度进行判断的问题,研究并提出一种基于深度信念网络(deep belief net,DBN)的无监督检测模型。该模型由多层限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)网络和1层反向传播(back propagation,BP)神经网络组成,RBM网络实现最优特征向量映射,输出的特征向量由BP神经网络对霉心病病害程度分类。对225个苹果样本在波长200~1 025 nm获取其透射光谱后,根据腐烂面积占横截面比例将霉心病害程度分为健康、轻度、中度和重度4种,分别用150个和75个样本作为训练集和测试集,以全光谱数据和基于连续投影算法提取的特征波长数据为输入构建病害程度判别模型,并比较DBN模型与偏最小二乘判别分析、BP神经网络和支持向量机模型的识别效果,实验结果表明,DBN模型病害判别准确率达到88.00%,具有较好的识别效果。 相似文献
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基于BP神经网络的渭河水质评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了BP神经网络模型的特性和建模条件,并给出建立合理BP神经网络模型的基本原则和步骤.针时实际水质评价问题,建立了渭河地面水环境质量综合评价的BP神经网络模型,并与单因子法、主成分分析法进行了分析比较.实验结果表明,BP神经网络可以较好地实现水质综合评价,且具有较高的实用性和客观性. 相似文献
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