一种小波神经网络结构的优化设计方法

为了提高小波神经网络的收敛速度,提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法,在误差寻优初期采用梯度下降法迭代,当寻优过程开始接近最优时,更改寻优算法,即使用DFP变尺度算法。最后,通过仿真,结果表明改进的算法减少了迭代次数,提高了寻优的收敛速度。     

一种新的属性集依赖度研究

提出了新的属性集依赖度的概念，给出了属性集依赖度的求解步骤和算法。针对单一属性依赖度与属性集依赖度的差别，讨论了属性集依赖度的意义，得出属性集依赖度更加可信的结论。     

基于Sanger算法的小波网络结构优化方法

为了解决离散小波神经网络(DWNN)节点过多、鲁棒性差的问题,基于主成份分析(PCA)的思想提出了一种规模小、抗干性强的广义小波神经网络(EWNN),并利用Sanger算法对其结构进行了优化。该算法在引出了消冗变换后,可提取出多个主成份。仿真结果表明了EWNN的非线性逼近能力及稳定性都明显优于DWNN。     

一种新的模糊决策表属性约简方法

粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度量和属性约简。经典的粗糙集模型基于等价关系,适合于处理离散属性值。模糊粗糙集理论将模糊集和粗糙集理论结合起来,将等价关系扩展为模糊关系,可处理模糊属性值。分析了已有广泛运用的模糊决策表的属性约简算法FRAR存在的三个问题,提出了一种新的约简算法,较好地克服了原算法的问题,能处理规模较大的模糊决策表。     

一种广义小波神经网络的结构及其优化方法

从理论上分析了小波神经网络节点过多及鲁棒性差的原因,基于主成份分析 (PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络(EWNN)及其优化方法.仿真结果表明,用该方法设计的广义小波神经网络,其非线性逼近能力及稳定性都明显优于普通小波神经网络.     

一种改进的规则获取方法

属性约简和属性值约简是基于粗糙集理论获取决策规则的基础,在分析经典约简算法的基础上,根据粗糙集理论中属性的依赖度和重要度等性质,提出一种改进的约简方法,以获取简洁的决策规则。并运用实例对方法的有效性进行分析和验证。     

一种基于粗糙集的最小约简算法

随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本概念进行了叙述,在此基础上运用粗糙集理论提出一种新的约简算法。     

一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,而求解最小约简是NP难问题。为了有效获取最优或次优约简,该文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度,而且在适应度函数中,通过计算决策属性对条件属性的依赖度,使该文算法既保证了全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。     

基于粗糙集的神经网络结构优化设计

神经网络的结构冗余的原因的基础上,提出了一种利用粗集优化网络结构的原理与方法,并用实例证明,与现有的权消去法,灵敏度剪枝法,相关性剪枝法等方法相比,该方法不仅优化了网络的拓扑结构,而且加快了网络的收敛速度,从而增强了BP神经网络的适应能力.     

一种新的决策表核属性计算方法

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题,而核属性的确定往往是决策表中属性约简的基础。结合决策表的树型结构表示,给出了决策表中正域和非正域的计算方法,并从核属性的定义出发,计算树型决策表中正域和非正域相对于属性全集正域和非正域的变化,提出了一种计算决策表中核属性的方法。对其时间和空间复杂度的分析,以及对一个气象决策表例子的实验结果,证明了这些方法的有效性。     

一种求解优化问题的新型小波混沌神经网络

基于神经元的自反馈项可产生混沌的现象,将Gauss小波函数作为混沌神经元的自反馈项。分析了Gauss小波的尺度和平移参数对神经元动力学的影响,提出了自反馈连接权和Gauss小波尺度双重模拟退火的混沌神经元。构建了混沌神经网络模型,分析了由Gauss小波函数产生的附加能量函数对网络优化能力的影响。优化问题的仿真结果表明,该网络能够以较快的速度找到优化问题的全局最优解。     

Combined neural network model to compute wavelet coefficients

Abstract: In recent years a novel model based on artificial neural networks technology has been introduced in the signal processing community for modelling the signals under study. The wavelet coefficients characterize the behaviour of the signal and computation of the wavelet coefficients is particularly important for recognition and diagnostic purposes. Therefore, we dealt with wavelet decomposition of time-varying biomedical signals. In the present study, we propose a new approach that takes advantage of combined neural network (CNN) models to compute the wavelet coefficients. The computation was provided and expressed by applying the CNNs to ophthalmic arterial and internal carotid arterial Doppler signals. The results were consistent with theoretical analysis and showed good promise for discrete wavelet transform of the time-varying biomedical signals. Since the proposed CNNs have high performance and require no complicated mathematical functions of the discrete wavelet transform, they were found to be effective for the computation of wavelet coefficients.     

小波神经网络在黄金价格预测中的应用

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。     

基于小波神经网络的齿轮箱故障诊断研究

论述了小波神经网络的系统结构及算法,并根据齿轮振动信号的频域变化特征,提取特征向量作为输入,利用小波神经网络建立特征向量与故障模式之间的映射关系,建立了基于该算法的齿轮故障诊断模型。仿真结果表明：与传统的BP神经网络相比,该模型显著缩短了训练时间。该小波神经网络进行机械故障诊断是有效的。     

小波变换与概率神经网络的心电图分类

提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解,将含有主要噪声的尺度进行系数置零,再将剩余层进行小波重构,从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置,并提取计算各波间距离和斜率等12个特征值作为概率神经网络的输入向量,从而实现心电图的六分类。     

小波与神经网络相结合的网络流量预测模型

针对网络流量序列的非线性和多时间尺度特性,提出了一种将小波变换与人工神经网络相结合进行网络流量预测的新模型.该模型吸取了小波变换的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,对流量时间序列进行小波分解,得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列,分别使用RBF神经网络和Elman神经网络进行预测,把两种预测的结果通过BP神经网络合成为最终预测结果.用实际网络流量对该模型进行验证,结果表明,该模型具有较高的预测效果.     

基于小波混沌神经网络的语音识别*

基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。实验结果表明,小波混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率。     

基于小波神经网络的医学图像分类方法

为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分类精度,是有效和可行的;与单独使用后向传播神经网络算法相比分类效果也得到了改善。