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在确保网络性能的前提下,如何确定最佳隐层节点,获得最简网络结构是小波神经网络(WNN)应用推广的关键.对此,引入粗糙集理论,提出了基于信息熵的卡方离散化算法和启发式的属性约简递归算法,利用粗糙集约简过程对WNN隐层节点进行精简,并将其应用于飞行器气动力建模.仿真结果表明,采用改进的粗糙集方法设计WNN,不仅能够简化网络结构,而且与未经结构优化的WNN相比,其模型精度和训练速度都得到了实质性改善. 相似文献
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通过引入粗糙集理论,利用可辨识矩阵约简算法对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后构造改进的BP神经网络作为粗糙集的后端处理机,构造了基于粗糙集与神经网络的故障诊断模型。仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景。 相似文献
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一种多层前馈神经网络的快速修剪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前神经网络在应用中难于确定隐层神经元数的问题,提出了一种神经网络结构的快速修剪算法.该算法在最优脑外科算法(OBS)的基础上,通过直接剔除冗余的隐层神经元实现神经网络结构自组织设计.实验结果表明,快速修剪算法与常规的最优脑外科算法相比,具有更简单的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
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综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处理和数据压缩来获得诊断决策表,并利用粗糙集中改进的归纳属性约简算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)对决策表进行属性约简,从而提取对故障诊断贡献最大的最小故障诊断特征集合,进而确定后端径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓扑结构。最后通过网络训练建立故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,得到诊断结果。仿真实验结果显示,该诊断算法在对WSN节点进行故障诊断时,可以有效地减少网络输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高模型的诊断准确性。 相似文献
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隐层数和隐层结点数直接关乎BP网络的学习能力,但目前对隐层结点数的选择尚无适用的理论,一般凭经验或试凑确定.本文提出一种分段式自适应确定隐层结点数的算法,它通过评估网络输出相对误差相应调整隐层结点数,通过迭代运算在使网络输出相对误差逐步减小的同时,逼近可能的最优隐层结点数.通常这个最优结点数即网络输出相对误差出现震荡的起点对应的结点数,以这个结点数决定的网络结构能够在网络输出精度与运算开销之间取得较佳平衡. 相似文献
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BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例 总被引:2,自引:0,他引:2
针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法。该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值。以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响。结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳。 相似文献
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为了解决径向基网络(RBF NN)结构设计的随机性,进一步优化RBF网络性能,提出一种基于支持向量机(SVM)的径向基网络结构优化方法。通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值;同时利用SVM对输入向量进行特征变换,进一步对输入向量进行维数约简。通过齿轮箱的故障诊断实验表明,优化后的RBF网络具有更精简、稳定的网络结构,能得到更准确的诊断结果。 相似文献
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针对城市交通网络中旅客在公共交通出行路径选择时面临的地铁与公交双层网络在换乘衔接协同中存在的部分换乘站点之间距离过远、衔接导向不明确、局部换乘供需不平衡等问题,提出基于双层复杂网络的城市交通网络协同优化方法。首先,采用逻辑网络拓扑方法对城市交通网络进行拓扑,并基于复杂网络理论建立地铁-公交双层网络模型。然后,以换乘车站为研究对象,提出一种基于K-shell分解法和中心性权重分配的节点重要度评价方法,对大规模网络中的地铁、公交车站进行粗粒度和细粒度划分和识别,并在此基础上提出一种相互激励的双层城市交通网络协同优化方法,即在双层网络结构优化中引入复杂网络理论中对于网络拓扑中节点重要度的识别和筛选方法,通过对路径选择中高集聚效应的识别和有利节点的定位更新双层网络结构以优化现有网络的车站布局和衔接关系。最后,将提出的方法应用于成都市地铁-公交网络,优化了现有网络结构,得到了现有网络的最佳优化节点位置和优化数量,并且通过相关指标系统验证了该方法的有效性。实验结果表明,采用该方法优化32次后的网络全局效率达到最优,和平均最短路径的优化效果分别为15.89%、16.97%,旅客换乘行为提升57.44个百分点;优化方法对旅行成本在8000~12000 m的可达性影响最明显,优化效果平均达到23.44%;同时引入双层网络速度比和单位交通成本比,突出了不同运营状况下交通网络对协同优化过程的反应和敏感度的不同。 相似文献
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目前主要基于EM算法和打分-搜索方法进行具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习,算法效率较低,而且易于陷入局部最优结构.针对这些问题,建立了一种新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习方法.首先随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用完整数据集建立最大似然树作为初始贝叶斯网络结构,然后进行迭代学习.在每一次迭代中,结合贝叶斯网络结构和Gibbs sampling修正未观察到的数据,在新的完整数据集的基础上,基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想调整贝叶斯网络结构,直到结构趋于稳定.该方法既解决了标准Gi 相似文献
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无线网络应用的普及使网络故障管理成为网络运维的关键。为了从大量的网络告警数据中快速准确地找到告警、定位根源故障,提出了一种基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法。该方法基于专家规则库、网络拓扑结构,以及告警的时间序列,将时间、空间、传统单一的规则告警关联方法相结合,综合定位根源告警;针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法, 针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法,先找到产生告警的子网,再从该子网的节点间找到产生告警的节点;同时,通过动态维护网络拓扑结构和专家规则库,能够适应无线网络的动态变化特点。实验结果表明,提出的基于时间、空间和规则的告警关联方法的准确率为86.6%。 相似文献
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混合贝叶斯网络隐藏变量学习研究 总被引:6,自引:0,他引:6
目前,具有已知结构的隐藏变量学习主要针对具有离散变量的贝叶斯网和具有连续变量的高斯网.该文给出了具有连续和离散变量的混合贝叶斯网络隐藏变量学习方法.该方法不需要离散化连续变量,依据专业知识或贝叶斯网络道德图中Cliques的维数发现隐藏变量的位置,基于依赖结构(星形结构或先验结构)和Gibbs抽样确定隐藏变量的值,结合扩展的MDL标准和统计方法发现隐藏变量的最优维数.实验结果表明,这种方法能够有效地进行具有已知结构的混合贝叶斯网络隐藏变量学习. 相似文献
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王双成 《计算机工程与应用》2005,41(18):11-12,187
给出了变量之间k阶分类能力的概念及计算方法,并证明了k阶分类能力就是k阶分类正确率,以及k阶分类能力和条件独立性的等价性,在此基础上构造出基于分类能力的贝叶斯网络结构打分函数,同时结合依赖分析方法和打分-搜索方法建立了有效的贝叶斯网络结构学习方法,实验结果显示该方法能够有效地进行贝叶斯网络结构学习,并使学习得到的结构倾向于简单化。 相似文献
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一类基于线性补偿模型的网络系统的设计 总被引:2,自引:2,他引:0
通过某企业网络系统的建立,以线性补偿模型为基础,研究了网络信号补偿的方法。提出了线性补偿模型并对其进行了探讨,对企业网络系统进行结构需求分析和功能分析,并给出网络的逻辑功能拓扑图。结合企业的实际情况,讨论了企业网络安全的方法,为企业的网络的建立,提供了有力的科学依据。 相似文献