基于改进GA的神经网络航班保障时间估计

准确估计航班保障服务时间可以极大提高地面航班保障服务效率。采用主成分分析(PCA)方法降低变量间的相关性,考虑到BP神经网络的网络结构难以确定,且网络初始权重、阈值随机,提出改进的遗传算法来优化BP神经网络的结构,初始权重、阈值,建立自适应多层遗传算法(AMGA)的BP神经网络航班保障服务时间估计模型。为验证所提AMGA-BP算法的性能,以国内某枢纽机场航班保障服务时间作为研究对象,与传统的GA-BP、BP两种算法做对比实验,进行航班保障服务时间估计,实验结果表明,AMGA-BP算法比BP算法和GA-BP算法精确度更高。     

一种改进的GA-BP算法在手写体数字识别的应用研究

在分析GA-BP算法不足的基础上,通过对GA算法中的相应算子进行改进设计,从而有效避免了GA算法中的出现局部次优的情况,并把GA算法产生的最优个体作为BP神经网络的连接权值和阈值,应用于手写体数字识别过程中.实验结果表明,改进的GA-BP算法可以提高BP网络的学习速度和识别效果.     

基于GA-BP优化算法的BP网络及其在汽油调合辛烷值建模中应用

本文中对一种改进的BP网络——GA-BP网络,分析了相关理论,并列出了详细的GA-BP训练网络权值阈值的算法,编制了MATLAB的程序来实现这个算法的功能;同时将其用用到了汽油调合辛烷值建模中,获得满意的效果。     

GA-BP算法在正交实验样本预测中的应用

以水悬浮体系下接枝聚丙烯为研究对象,L9(34)型正交实验数据作为训练样本,提出一种GA-BP算法预测模型.该方法采用遗传算法优化神经网络权值和阈值,利用BP网络高度非线性对实验数据进行拟合,建立表征实验因素与实验结果间内在规律的非线性回归方程.结果表明,GA-BP算法的正交实验分析方法能够增加网络收敛速度,优化实验结果,大大提高实验工作的效率和质量.     

新型NN训练算法及其在优化设计中的应用

提出采用GA-BP贝叶斯算法来建立优化设计近似模型。该算法是一种新型神经网络训练算法,它以提高网络的泛化性能为主旨,其训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量。以方形扁平封装器件为例,采用GA-BP贝叶斯算法建立了温度场分析的近似模型,基于它对封装散热结构进行了优化,并与L-M BP算法进行了对比。结果表明,基于GA-BP贝叶斯算法的温度场分析近似模型,对芯片中心温度的预测精度更为理想,并且受随机因素的影响很小。GA-BP贝叶斯算法克服了现有网络训练算法对初始权值敏感、建模精度不高的缺点,在工程优化设计中具有实用价值。     

改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别

语音情感识别技术在人类生活中正扮演着越来越重要的作用。为了更为有效识别语音信号中的情感类型,提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的识别算法（IAGA-BP）。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子,另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进,提升了遗传算法的寻优性能,并以此对BP神经网络初始的权阈值进行优化。在与BP、GA-BP和AGA-BP网络比较中,实验结果表明,IAGA-BP网络能够有效提高语音情感识别率,并加快了网路收敛速度。     

遗传算法优化神经网络结构的研究

本文利用GA的群体搜索和BP的自学习特性,提出用GA学习BP神经网络结构,构造了GA-BP优化算法。从而可利用此网络为复杂系统进行优化求解。     

基于局部权值阈值调整的BP算法的研究

文章针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调整的BP算法。该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。所以该论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调整,这样有助于加快网络的学习速度。     

基于改进遗传算法的神经网络优化方法

为了克服神经网络反向传播算法收敛速度慢,易陷入局部极小值,初始权值和阈值的选择缺乏依据,具有很大随机性等缺陷,采用基于自适应遗传算法的神经网络优化方法,方法结合了两者的优点,但是仍存在种群早期进化速度慢的缺点,于是提出了一种改进的自适应遗传算法,将其应用于神经网络的权值和阈值的优化设计中,并将此模型用于对某城市污水厂难测参数SVI的预测.仿真结果表明,算法不仅可克服BP算法的缺陷,而且与BP和GA-BP网络模型比较,大大提高了收敛速度与收敛精度,获得了良好的测量效果.     

基于GA-BP神经网络的成都市房价预测模型

在采用BP神经网络进行预测的时候,很可能会出现收敛速度慢和预测精度不足等问题。而遗传算法的全局搜索能力,能够调整BP神经网络的初始权值和阈值,达到效果优化。分别用BP神经网络和GA-BP神经网络建立了房价预测模型,选择成都市房价及其主要相关影响因素的数据进行实验,对模型的最终预测效果进行对比。实验结果显示,改进后的GA-BP神经网络比BP神经网络预测精度高、收敛速度快。     

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。     

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。     

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。     

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。