基于改进的粒子群优化的小波神经网络模型的传感器动态建模

提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法。介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进。利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型。通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度。     

提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小波包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性。     

基于改进粒子群优化算法的新型小波神经网研究

本文提出了改进的粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）的新型BP 小波 神经网络,并且对非线性辨识问题进行了仿真实验．实验结果表明,基于改进的粒子群优化算法的BP 小波网 络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力,而且具有粒子群优化算法全局快速寻 优的特点．与简单的粒子群优化算法相比,该方法在收敛性和稳定性方面都有了较明显的提高,验证了它的 合理性和有效性．     

基于改进遗传神经网络的入侵检测模型

本文针对目前基于BP神经网络的入侵检测已陷入局部极值和收敛速度慢等问题,提出一种基于改进的遗传算法和BP神经网络的混合入侵检测方法。仿真实验结果表明,此方法比单独使用BP神经网络的检测方法收敛速度更快,误差更小。     

基于量子遗传算法优化神经网络的入侵检测

针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合。利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全。运用Matlab软件对该模型进行仿真。实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低。     

基于小波神经网络的IP网络流量预测

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。     

基于小波神经网络的电机声频故障诊断系统

采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法，设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统，并应用于电机声频诊断技术。实验表明，此系统诊断结果与实际相符，验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

基于遗传神经网络的音频水印盲检测

本文将神经网络和遗传算法结合应用于小波域音频水印盲检测.为弥补BP神经网络在训练过程中因初始权值选取不当而出现的收敛震荡、收敛速度较慢的现象,本文使用遗传算法对BP神经网络进行优化.在随机产生的初始权值种群中应用遗传算法得到最优解作为BP神经网络的初始权值,并对BP神经网络进行第二次训练.将优化后的BP神经网络应用到小波域音频水印盲检测中以提高水印系统的鲁棒性.实验证明遗传优化的BP神经网络在训练中呈现较好的收敛特性,在盲水印的提取中比传统BP网络具有更强的鲁棒性.     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

基于遗传小波网络的飞控系统故障诊断研究

针对飞行控制系统的传感器故障诊断问题,构造基于Mexico hat小波的小波神经网络,采用改进的自适应遗传算法优化所构造的小波网络的网络参数,并应用训练好的小波网络对飞行控制系统的传感器故障进行诊断.通过在Matlab/Simulink中建立飞控系统传感器的数字仿真模型并进行计算机仿真,得出所构造的小波网络能很好地诊断出飞控系统传感器的三类故障.仿真结果表明,用遗传算法训练小波网络,收敛速度快,且不会陷入局部最优点,训练好的小波神经网络的收敛性、故障诊断能力及泛化性均强于传统的BP神经网络.     

非线性系统辨识方法研究

讨论了利用小波神经网络对非线性系统辨识的新方法。在辨识过程中,为了提高小波神经网络对非线性系统的辨识性能,使用一种改进粒子群优化算法对BP小波神经网络参数进行训练,求得最优值,达到对非线性系统辨识目的。在数值仿真中,与采用标准粒子群优化算法相比,结果显示了提出的方法在收敛性和稳定性等方面均得到了明显的改善。     

基于自适应递阶遗传算法的小波网络研究与应用

针对传统网络收敛速度慢、隐层节点数选取盲目的问题,提出了一种基于递阶结构的自适应遗传算法.该遗传算法采取基于递阶结构的编码方式和自适应调整遗传算子,以网络的复杂性和准确性为目标函数,同时优化小波网络的结构和网络参数,并将优化网络用于飞控系统舵机的故障诊断,通过与传统的BP算法比较,结果表明基于递阶结构的自适应遗传算法的网络结构优化能力很强,且网络的收敛性能和诊断能力都有了很大的改进.     

基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对现有BP网络在模拟电路故障诊断中存在的问题,提出了一种基于BP小波神经网络的故障诊断方法.该法将小波函数与BP网络结合构成BP小波网络,这种网络具有小波变换的时频局域化性质和BP网络的自学习能力.分别用BP小波网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果表明本方法是有效的,而且比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多.     

遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值.     

结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数

本文提出了一种改进的遗传算法，并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式，并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明，这种算法能够有效地提高BP神经网络结构和参数的优化效率。     

基于改进遗传算法的小波神经网络控制器的研究

小波神经网络是一种引入小波分析理论的前馈型神经网络,其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好全局优化搜索和良好局部时频特性的学习训练途径。本文提出了一种基于改进遗传算法的小波神经网络控制器,此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢,容易陷入＂早熟＂收敛,计算稳定性不好等一系列问题,进一步提高了小波神经网络控制器的性能。最后通过二级倒立摆仿真和实物控制,证明了控制器的有效性。     

结合IGA和BP算法的物体识别方法

目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大。结合改进遗传算法的神经网络方法,采用将结构与误差结合的适应度函数,改进的遗传算子实现对BP网络结构和权值的同步优化。提出一种用改进遗传算法优化后的BP神经网络进行物体识别,并以提取的修正不变矩特征作为BP神经网络的输入,仿真结果表明该方法提高了识别的稳定性和收敛性能,并且识别率较高。从而验证了该方法的有效性。     

基于小波神经网络的大功率电器识别技术研究

针对公寓用电中的大功率电器识别问题,提出利用小波神经网络对大功率电器进行识别.由于采集到的电网电流信号是基波信号和谐波信号的混合,因此需要进行信号分离.基于Mallat快速算法进行小波变换提取其中的谐波电流信号;将总电流的平均功率增量和谐波电流的平均功率增量经过归一化处理后作为大功率电器识别的特征向量,利用得到的特征向量对融合型小波神经网络进行基于BP算法的网络训练;利用训练好的小波神经网络对未知的电网电流数据进行识别,实现大功率电器的在线识别和预警.对比仿真实验表明:利用小波神经网络对大功率电器识别比传统的BP神经网络有更高的准确率.