一种改进PSO优化RBF神经网络的新方法

为了克服神经网络模型结构和参数难以设置的缺点,提出了一种改进粒子群优化的径向基函数(RBF)神经网络的新方法.首先将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,同时对引入适应度值择优选取的原则对基本粒子群算法进行改进,采用改进粒子群(IMPSO)算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理的确定了RBF神经网络的隐层结构.将改进PSO优化的RBF神经网络应用于非线性函数逼近和混沌时间序列预测,经实验仿真验证.与基本粒子群(PSO)算法,收缩因子粒子群(CFA PSO)算法优化的RBF神经网络相比较,其在识别精度和收敛速度上都有了显著的提高.     

基于PSO的模糊K-Prototypes聚类

模糊K-Prototypes(FKP)算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题.为了克服该缺点,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和FKP算法的混合聚类算法,先利用PSO算法确定FKP的初始聚类中心,再将PSO聚类结果作为后续FKP算法的初始值.实验结果表明,新算法具有良好的收敛性和稳定性,聚类效果优于单一使用FKP算法.     

基于FPGA及RBF神经网络的电磁无损检测技术

电磁无损检测技术是无损检测领域的一个研究重点,针对电磁无损检测技术中的超声波处理,提出了一种基于FPFA的参数优化的RBF神经网络;首先,通过FPGA编程实现对电磁超声波信号的采集,设计了放大电路将原始的电磁超声波进行放大处理已满足RBF神经网络的需求;提出一种采用K-means聚类算法来计算RBF中径向基函数的中心和宽度的参数优化RBF算法,K-means聚类算法的初始聚类中心难以确定会导致RBF算法的参数无法优化,提出KL散度,采用数据密度分析法来计算K-means算法的聚类中心;试验表明,改进后的K-means算法的聚类误差的数量级为10~(-12),传统K-means算法的聚类误差为10~(-13),改进后的K-means算法的聚类结果更准;参数优化后的RBF神经神级网络对具有1.02 mm缺陷长度的发动机涡轮叶片的缺陷长度预测结果为0.9~1.1 mm,传统的RBF神经网络的预测结果为0.7~1.2 mm,参数优化后的RBF神经网络的预测结果更准确。     

基于粒子群算法的RBF网络参数优化算法

针对神经网络的一些缺陷,研究神经网络基于粒子群优化的学习算法,将粒子群优化算法用于RBF神经网络的学习训练。提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基（RBF）网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。     

PSO聚类和梯度算法结合的RBF神经网络优化

针对制约径向基函数RBF神经网络发展及其应用的瓶颈问题,提出一种基于粒子群优化算法PSO的改进K-means聚类思想,以确定其隐节点的数目.结合梯度算法,通过最小化目标函数调节隐节点的数据中心、宽度和输出权值,最终达到优化RBF神经网络的目的;同时,将优化后的网络应用于滚动轴承故障模式识别.试验结果表明,该方法能自适应地确定RBF神经网络隐节点的数目并调整其结构参数,使网络具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,从而准确地识别滚动轴承的故障模式.     

基于PSO的RBF神经网络学习算法及其应用

提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络学习方法,首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数,再用PSO对基中心和宽度进行优化,并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测,实例仿真表明此方法是有效的。     

基于粒子对和差分进化的基因表达数据聚类

针对粒子对算法存在过早陷入局部最优导致聚类精度不高以及聚类结果对初始粒子比较敏感等问题,提出了一种新的基于粒子对(PPO)与差分进化(DE)混合算法。该混合算法结合PPO和DE的优点,根据一定的迭代次数在精英粒子对迭代过程中引入DE算法,借助DE算法的全局收敛能力避免PPO算法过早陷入局部最优的缺点,并借助K-means快速聚类的结果和PSO聚类结果初始化粒子位置,提高初始粒子的质量从而提高聚类结果精度。将混合算法应用于真实的基因表达数据,实验结果表明,混合算法比K-means和PPO算法具有更好的聚类结果和稳定性。     

一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法

针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消除聚类的敏感性,再用优化后的k-means算法构造RBF神经网络。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性。     

一种基于PSO的动态聚类算法

传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少初始条件的影响,然后使用离散PSO算法不断优化簇的数量并使用K-means算法进一步优化每个粒子代表的聚类中心.为了提高收敛速度,对算法进行了的改进,使每个粒子的惯性权重随迭代次数非线性自适应地调整.最后通过实验对算法的有效性进行了验证,并给出实验结果.     

一种基于改进PSO的K—means优化聚类算法

针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化：通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心,使聚类结果不受初始聚类中心影响,易于获得全局最优解。实验结果表明文中提出的改进算法与传统聚类算法相比具有更高的聚类正确率、更好的聚类质量及全局搜索能力。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

基于空间复用的信号检测算法研究

为了在接收端恢复出发送端的原始数据,需要在接收端进行信号检测。对几种经典的传统信号检测算法进行了详细阐述和分析,并对各种算法进行了Matlab仿真和性能比较。由此得出,改进型的V-BLAST算法可以用于TD-LTE无线综合测试仪的开发。     

浅谈几种智能优化算法

该文首先介绍介绍了几种典型的群体智能算法,具体包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法,并对它们进行了详细的分析。