基于混沌理论的网络数据流RBF神经网络预测

应用相空间重构理论，研究了网络数据流的混沌特性，计算了实际网络数据流的关维数、Lyapunov指数，证实网络数据流存在混沌现象；据此建立了基于径向基函数(RBF)预测模型，对实际网络数据流进行预测。仿真实验表明，相对于反向传播(BP)神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

基于RBF神经网络的混沌时间序列预测

本文提出将径向基函数(RBF)神经网络应用于混沌时间序列的预测,设计了一个三层RBF网络结构.对于三个典型的混沌系统,在不同的噪声水平下,采用RBF网络模型分别进行了预测研究.仿真结果表明,采用RBF网络进行混沌时间序列的预测能够取得比现有其它方法更好的效果.     

基于神经网络的混沌时间序列建模及预测

该文从相空间重构理论出发,讨论了基于神经网络的混沌时间序列建模及预测方法,并以Logistic方程产生的混沌时间序列作为研究对象,采用BP和RBF两种神经网络分别对其进行了仿真分析,实验结果表明:最大Lyapunov指数越大,可预测步长越短;基于RBF网络的混沌时间序列建模及预测效果优于BP网络。     

RBF神经网络在混沌信息加密中的应用

混沌加密技术作为信息安全保护的新技术已成为目前国内外科研的热点问题。本文基于以上原理综合运用多种信息安全技术,设计了一种基于混沌加密的网络环境中的信息安全传输方案。方案中采用神经网络产生级联混沌序列,有效提高了低维混沌序列的安全性同时克服了有限精度对混沌序列性能的影响。     

基于神经网络的混沌时间序列短期预测

将神经网络理论、预测理论等引入混沌领域，采用了一种基于BP网络的预测方法，给出了该方法中神经网络的具体实现过程，经计算机仿真表明该方法是行之有效的，并给出了具体应用事例。     

基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构

探讨了小波神经网络在混沌时间序列分析与相空间重构中的应用,通过混沌时间序列单步预测与多步预测的例子,比较了小波神经网络与MLP的逼近和收敛性能,对最近提出的一种多分辨率学习策略进行了改进,利用连续3次样条小和正交Daubechies小波代替Haar小波对时间序列做小波分解;用改进的学习算法训练网络并应用到混沌序列相空间重构中,实验结果表明,小波神经网络比MLP和ARMA模型具有更强大的逼近能力,因而十分适合应用于时间序列分析中;多分辨率学习算法可作为分析复杂混沌时间序列的一种重要工具。     

基于改进的RBF网络的混沌时间序列预测

为使传统的时间序列预测适合于非线性系统的时间序列建模与预测,提出了一种改进的RBF神经网络,并采用该网络对混沌时间序列进行预测.通过实例计算,预测效果较好.     

基于改进的RBF网络的混沌时间序列预测

为使传统的时间序列预测适合于非线性系统的时间序列建模与预测 ,提出了一种改进的RBF神经网络 ,并采用该网络对混沌时间序列进行预测。通过实例计算 ,预测效果较好。     

基于Hermite神经网络的混沌时间序列预测

针对混沌时间序列的混沌性,提出一种改进的相空间重构方法——交集寻优法;针对传统的BP神经网络、RBF神经网络及AR模型对混沌时间序列预测效率和预测精度较低的缺点,提出两种不同的Hermite神经网络预测模型。以四阶蔡氏电路为模型,结合粒子群算法建立预测模型。仿真结果表明,利用交集寻优法进行相空间重构能很好地保留原系统的动力学特性,证实了该方法的有效性;Hermite神经网络较传统的预测模型精度更高,便于基于粒子群算法的Hermite神经网络预测方法的推广和应用。     

基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测

为构建径向基函数神经网络模型,以相空间重构理论为基础,提出基于粒子群的自动搜索算法,并以Logistic映射和水声信号作为研究对象,把该算法与同类算法进行比较。实验结果表明,该算法在训练准确率和收敛速度方面体现出一定的优越性,能够为水声信号的建模、预测以及动力学分析提供支持。     

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。     

基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测

为提高强混沌背景下谐波信号的检测能力,提高系统的信噪比,提出了一种在混沌背景噪声中提取正弦信号的RBF神经网络方法。依据混沌吸引子固有的几何特性和混沌系统轨迹点在流形中的演化规律,建立混沌系统的RBF神经网络单步预测模型,改进了网络的学习算法,利用RBF神经网络对输入扰动的敏感,预测出误差信号。分析了在低信噪比下的检测性能。通过对Lorenz流和实际舰船辐射噪声信号中的信号检测进行计算机仿真实验,验证了算法的有效性和可行性,并且实验表明信噪比最低达-40dB时,仍能有效检测出信号。     

小波网络在带噪声的混沌时间序列预测中的研究

在采用网络模型对带有噪声的混沌时间序列进行建模的过程中,噪声会影响模型的泛化能力。针对上述问题,本文提出了基于小波去噪的小波网络预测框架。在预处理阶段使用小波阈值方法抑制噪声,运用相空间重构理论确定嵌入维数和延迟时间,进而确定改进的小波网络模型的结构,结合BP算法和遗传算法对模型的参数进行学习。最后,在带噪声的Mackey-Glass混沌序列预测实验中验证了该框架的有效性。     

基于图神经网络的工控网络异常检测算法

网络异常检测技术成为入侵检测领域的重点研究内容,但由于目前网络异常检测大多都停留在单点网络异常检测,对不断更新的联合异常攻击和恶意软件无法做出快速及时的相应.本文提出了一种基于图神经网络的工控网络异常检测算法,融合网络节点自身属性以及网络拓扑结构中邻域节点的信息实现对网络异常的检测.首先,每个网络节点获取蕴含了连接节点的特征信息以及节点之间交互信息的状态向量;其次,每个节点使用不动点理论对网络进行迭代更新;最后,根据节点自身信息以及邻域节点信息通过神经网络提取更高层次的特征作为该节点的表示,最后用聚类进行工控网络节点异常行为检测.实验结果表明,本文提出算法在具有较高检测率的同时,也具有较高的鲁棒性.     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

一种改进的径向基神经网络预测算法

神经网络是数据挖掘的常用的方法之一,主成分分析方法是统计学多元分析中的一种分析多个变量间内在关系的方法。将主成分分析预处理方法与神经网络结合起来使用,可以分析原始变量间关系,将原始数据降维,减少数据规模。对神经网络算法和主成分分析相关理论进行了研究,在此基础上,结合大量的气象数据和北京的传染病数据,提出了一种改进的基于主成分分析预处理结合神经网络算法的数据挖掘方法。通过对比实验测试,本文提出的组合算法在收敛速度及预测准确性方面的性能有了很大程度提高。结合国家重大专项疾病预测项目,将该方法应用于其中的流行性传染病的预测上。