基于粗糙集和遗传算法的神经网络模型研究

提出一种基于粗糙集理论和遗传算法的神经网络模型和它的构造方法.该模型先利用粗糙集理论进行属性约简;利用遗传算法优化BP网络参数;用约简结果和优化的BP网络参数进行网络训练.仿真实验结果表明,该模型能简化网络训练样本,优化神经网络结构,提高系统的学习效率和精度.此方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.     

基于粗糙集理论和BP神经网络入侵检测模型

研究网络入侵准确检测问题.针对入侵检测系统存在的比较高的漏报率以及高的误报率,同时也存在入侵检测的数据存在维数大、冗余度高等缺陷.为了保证网络的安全防护技术的实时性和有效性,结合领域粗糙集和BP神经网络算法的优点,提出了一种新的基于领域粗糙集理论和BP神经网络算法的入侵检测算法.首先在粗糙集理论的基础上引入领域概念,减少信息的丢失,利用领域粗糙集理论进行数据的约简,将简化的数据集作为BP神经网络输入数据,可简化BP神经网络的结构,同时缩短了样本训练时间,有效提高了BP神经网络分类正确率.在Matlab上进行仿真的结果表明,所提出的入侵检测算法,训练样本时间更短,入侵识别率和检测率却有了较以前的传统算法更高的准备率.     

基于粗糙集遗传神经网络的柴油机故障诊断

提出一种基于粗糙集和遗传算法的BP神经网络故障诊断方法,解决基本BP网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部极小值问题.运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,简化BP网络输入维数.设计2次遗传算法训练BP网络,第一次优化神经网络隐含层节点个数,第二次在神经网络结构确定的情况下,优化网络连接权值.以柴油机进、排气阀故障为例,应用提出的方法进行仿真,仿真结果证明了该方法能够优化神经网络结构,提高故障诊断速度和准确率.     

神经网络图象匹配算法训练样本粗集求解

为了快速地进行神网络图象匹配求解,提出了一种基于粗集理论的神经网络图象匹配训练样本选择算法,即利用知识约简对神经网络图象匹配训练样本决策表进行属性约简,从而剔除了其中冗余的匹配信息.实验结果表明,该算法不仅能有效简化训练样本,以降低神经网络图象匹配系统的复杂性,还能减少神经网络图象匹配算法的训练时间.     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

改进PSO-BP神经网络对储层参数的动态预测研究

为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力,防止其陷入局部最优值,在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进,具体包括：设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数,并把改进粒子群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化。之后利用改进粒子群算法优化的BP神经网络实现对储层参数的动态预测,具体步骤为：确定神经网络的输入、输出神经元,定量化时间参数[T],利用训练样本构建神经网络模型并进行检验。最后通过平均训练误差对仿真过程进行分析,结果表明改进PSO-BP算法的收敛性与泛化能力均优于BP算法和PSO-BP算法。     

ACO-BP神经网络在电梯交通流预测中的应用

电梯交通流预测为电梯配置与群控调度提供必要的乘客流数据信息.针对基于BP神经网络的电梯交通流预测模型在网络训练过程中表现出的对初值敏感、易陷入极小值等问题,提出利用全局寻优的蚁群优化(ACO)算法优化BP神经网络.同时,利用精英蚂蚁和排序策略对基本ACO算法进行改进.采集天津某办公大厦实际交通流数据进行实例分析,分别对基于传统的BP神经网络和蚁群优化的BP(ACO-BP)神经网络的电梯交通流预测模型进行仿真验证.结果表明:ACO-BP神经网络的预测效果远优于传统的BP神经网络,适用于电梯交通流预测系统.     

基于GA-BP神经网络的环境质量评估方法

应用神经网络技术进行环境质量评估,为了提高评估的准确度和科学性,涉及多目标的复杂系统,因此对环境保护和正确决策制定具有重要意义.利用一种基于遗传算法优化BP神经网络进行环境质量评估的新方法.利用遗传算法优化BP神经网络初始权值,充分发挥GA全局寻优的能力和BP算法局部细致搜索优势.并通过MATLAB工具进行仿真模拟计算.结果表明,基于GA-BP算法的神经网络系统对环境质量评估有着良好的性能,与标准BP网络相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,并提高了评估准确率对保护环境提供依据.     

STM32的四旋翼无人机故障诊断仿真研究

提出了基于BP神经网络的四旋翼无人机故障诊断方法,但考虑到经典BP神经网络算法误差收敛速率慢,训练学习容易陷入局部最优值等缺陷,设计了一种基于改进型遗传算法(Genetic Algorithm)优化BP神经网络.改进型GA算法对编码方式和选择算子进行了优化,同时对交叉和变异算子等参数进行了调整.Matlab仿真表明,改进后的BP神经网络算法的检测性能有了明显的增强,避免了经典BP算法容易陷入局部最优值的问题.     

基于多遗传算法的BP神经网络人脸识别

人脸识别应用十分广泛,在实际问题中较高的识别率十分重要,其中BP神经网络模型广泛用于人脸识别.然而在现实应用中,BP神经网络结构和权值阈值的选取往往依靠经验值,这使得BP神经网络存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。针对该问题,提出了一种基于多遗传算法优化BP神经网络结构和权值阈值的人脸识别方法。利用主成分分析算法对人脸图像进行降维,快速独立成分分析算法对人脸图像进行特征提取,以组合算法的方式使得处理后的人脸图像特征更加明显。通过第一层遗传算法优化BP神经网络的结构,第二层遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,以此解决BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。基于ORL人脸库进行仿真验证,实验结果表明该算法具有较高的识别率。