一种改进的决策树后剪枝算法磁

当深度和节点个数超过一定规模后,决策树对未知实例的分类准确率会随着规模的增大而逐渐降低,需要在保证分类正确率的前提下,用剪枝算法对减小决策树的规模。论文在对现有决策树剪枝算法优缺点进行分析的基础上,提出了一种综合考虑分类精度、分类稳定性以及决策树规模的后剪枝改进算法,并通过实验证明了该算法在保证模型判别精度和稳定性的前提下,可以有效地减小了决策树的规模,使得最终的自动判别模型更加简洁。     

基于改进相关性剪枝算法的BP神经网络的结构优化

BP网络中,隐层神经元的数目直接影响着整个网络的性能和效率,因而对BP网络的结构优化是一个非常重要的环节.本文对相关性剪枝算法进行了改进,采用减法聚类方法确定初始的网络结构,然后再用传统相关性剪枝算法重复优化网络.通过实验结果的分析,验证了改进的神经网络相关性剪枝算法对BP网络结构优化的有效性.     

基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型

为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。     

改进遗传算法优化的BP神经网络入侵检测研究

入侵检测是一种主动的安全防护技术,能够对网络内部和外部的攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常用的智能检测方法,其中BP神经网络是比较常用的神经网络模型.针对BP神经网络算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,将神经网络与遗传算法相结合,用改进的遗传算法优化BP神经网络权值.     

基于改进的PSO算法的神经网络相关性剪枝优化*

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的分期变异微粒群优化算法（SMPSO）的神经网络相关性剪枝优化方法。SMPSO在初期使适应度过低的微粒发生变异,在后期使停滞代数过高的个体极值和全局极值发生变异,后将SMPSO用于优化神经网络相关性剪枝算法。实验结果表明,该方法与采用BP算法及标准PSO算法进行相关性剪枝相比,在训练收敛速度、剪枝效率及分类正确率三方面都有较大提高。     

一种基于遗传算法的改进的BP算法

提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点．使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所训练的网络能够达到要求的精度。     

基于改进自适应遗传算法的BP神经网络模型研究

针对自适应遗传算法容易陷入局部最优值的问题,提出了改进的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法应用于神经网络权值学习和训练中。提高网络的处理能力。     

一种单位代价收益决策树剪枝算法

目前关于决策树剪枝优化方面的研究主要集中于预剪枝和后剪枝算法。然而,这些剪枝算法通常作用于传统的决策树分类算法,在代价敏感学习与剪枝优化算法相结合方面还没有较好的研究成果。基于经济学中的效益成本分析理论,提出代价收益矩阵及单位代价收益等相关概念,采用单位代价收益最大化原则对决策树叶节点的类标号进行分配,并通过与预剪枝策略相结合,设计一种新型的决策树剪枝算法。通过对生成的决策树进行单位代价收益剪枝,使其具有代价敏感性,能够很好地解决实际问题。实验结果表明,该算法能生成较小规模的决策树,且与REP、EBP算法相比具有较好的分类效果。     

用BP神经网络及其改进算法改善传感器特性

BP算法即多层网络误差反传算法，是近几年在传感器输出信号补偿技术领域中一种较新的方法，广泛应用于传感器信息处理、自动控制、通信等领域。但这种方法也有其固有的缺点，西安交通大学的张永怀博士及刘君华教授对此方法进行了深入的研究，提出了附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法，以对这种方法进行改善。 传感器是测量系统的核心部件，其输出特性直接影响整个系统的性能，提高传感器的精度具有十分重要的意义。传感器的输出受许多环境因素的影响，目前人们多采用软件补偿法来对传感器信号进行处理。传统的…     

基于遗传算法优化神经网络的房地产评估模型及实证研究

针对房地产价格和影响因素之间存在复杂且非线性的关系,用传统评估方法预测房地产价格精度不高的缺陷,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)的房地产评估预测模型。该模型利用BPNN确定房地产价格影响因子与评估价格之间的函数映射关系,并采用GA优化BPNN的权值和阈值来提高BPNN的收敛速度,解决了算法陷入局部极值点的问题。最后,通过对100组实际交易样本数据的计算机仿真实验,证明了该方法对房地产估价的有效性和准确性。     

一种改进的复数BP神经网络算法研究

论文提出了复数BP神经网络的一种新结构和算法。算法的主要思想是将复值输人信号的实部和虚部分离,分别训练,使其达到稳定状态。其结构简单,易于实现,只需少量样本点却有很高收敛速度和精度。通过实验和仿真说明论文算法的有效性。     

基于BP神经网络和遗传算法的养殖水域预警模型

随着我国经济的快速发展,环境保护工作面临前所未有的压力。为有效加强水产养殖水域环境的监管力度,应对突发性环境污染事故对社会生活和经济发展的影响,建立BP神经网络来拟合水产养殖水域饲料投放与总磷(TP)、总氮(TN)、透明度(SD)以及耗氧量(COD)等富营养指标变化情况的对应函数关系,并利用遗传算法来实现目标函数的优化方法,形成养殖水域预警模型,为水域环境治理和公共决策提供技术支撑。利用该模型对鄱阳湖新型水产养殖基地的样本进行分析,取得了很好的预测效果。     

遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(GA-BPNN)。首先采集网络流量数据,并进行相应预处理,然后将网络流量训练样本输入到BP神经网络进行学习,并采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后采用建立的网络流量预测模型对网络流量测试集进行预测,并通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,GA-BPNN提高了网络流量的预测精度,获得比较理想的网络流量预测结果。     

利用改进灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测

神经网络技术被广泛应用于网络安全领域,在入侵检测中能够实现网络攻击的主动检测和攻击分类.然而随着恶意攻击的不断演化,神经网络技术存在的弊端日益显现.针对BP神经网络在入侵检测过程中存在的初始值随机性较大以及易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测模型(IGWO-BP).首先,使用混沌映射...     

基于遗传BP神经网络的数据挖掘技术

数据挖掘技术是从大量数据中挖掘知识的有效的工具。BP神经网络和遗传算法是运用在数据挖掘中的两种新兴算法,神经网络的结构复杂、网络训练时间长、收敛速度慢,但其具有较高的正确率,把BP神经网络与遗传算法相结合,可以提高收敛速度,并在有限步内达到较高的精度要求,因此本文提出了一种遗传算法和BP神经网络相互结合的新算法,并把算法运用在数据挖掘技术中。     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。     

基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究

详细介绍了数据挖掘技术的相关概念、任务以及神经网络原理,指出了传统的BP算法在数据挖掘过程中的不足之处,提出了一种变异的BP神经网络算法,大大提高了BP神经网路算法的收敛速度.