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提出了一种基于Dropout方法的回声状态网络(ESN).将基于Dropout方法的ESN (Dropout ESN)应用到实际的网络流量预测任务中,设置储备池内神经元以不同的概率停止工作,将经典的ESN和Dropout ESN进行了对比,分析了2种网络对预测性能的影响,将基于Dropout方法的ESN和其他网络的正规化方均根差进行对比分析.仿真结果表明,Dropout ESN对网络流量预测效果更优. 相似文献
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针对地下矿山采场爆破效果评价中许多不确定性因素,借鉴未确知测度理论,将爆破效果与其影响因素之间的关系作为未确知系统,提出地下矿山采场爆破效果评价的未确知测度模型。以某铅锌矿为例,构造了适于爆破效果预测指标的测度函数,选取大块率、每米崩矿量和炸药单耗作为爆破效果评价的3大指标参数,同时引入信息熵理论确定各指标的权重,依照置信度识别准则对其风险等级进行判定,最后得出采场爆破效果等级的评价结果,并与模糊数学方法和工程实际情况进行了对比。用该模型对八方山铅锌矿试验采场爆破效果评估的结果与实际情况一致,且评价结果直观、准确可靠,具有信息利用率高的优点。 相似文献
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多Agent协作过程中的许多问题都可在分布式约束优化问题(DCOP)框架下建模,但多局限于规划问题,且一般需Agent具有完全、准确收益函数.针对DCOP局限性,定义动态分布式约束优化问题(DDCOP),分析求解它的两个关键操作:Exploration和Exploitation,提出基于混沌蚂蚁的DDCOP协同求解算法(CA-DDCOP).该算法借鉴单只蚂蚁的混沌行为和蚁群的自组织行为,实现Exploration和Exploitation,根据玻尔兹曼分布,建立平衡Exploration和Exploitation的协同方法.通过多射频多信道无线AdHoc网络的信道分配验证该算法的有效性. 相似文献
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针对交通流的含噪混沌特征,提出了一种基于小波回声状态网络的交通流多步预测模型。该模型利用小波多尺度分解方法,屏蔽了噪声成分对交通流动力学特性的干扰,同时提取了占有交通流绝大部分能量的混沌低频成分。在采用多路分量并行预测的方式下,充分发挥了回声状态网络对混沌低频分量的强大多步预测能力,从而保障了交通流多步预测的精度。对北京市西直门桥的实测交通流的预测结果表明:该模型的多步预测精度比传统的回声状态网络模型有了较大幅度的提升,在保证预测精度的前提下,最大可预测的步长也相应的增加。 相似文献
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基于混沌蚂蚁的传感器网络分布式任务分配 总被引:1,自引:1,他引:0
受蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发,提出了一种基于混沌蚂蚁的无线传感器网络分布式任务分配算法,以延长无线传感器网络生命期、节省能量消耗和均衡网络负载,该算法的目标函数考虑了任务能耗和任务执行可靠性。任务分配的优化解通过任务映射、通信路由路径分配和任务分配方案优化3个步骤获得,任务映射由蚂蚁的混沌行为产生,通信路由路径分配由蚂蚁的邻居选择方法确定,用A*算法实现,任务分配方案优化由蚁群的自组织能力实现。通过仿真实验和应用实例比较与分析,表明了该算法能有效地均衡网络负载和延长网络生命期。 相似文献
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目前,网络威胁已进入未知威胁时代。然而,传统网络安全基于“马奇诺”式的静态被动防御,缺乏自主性以及自我演化进化的内生安全能力,对未知威胁基本上只能通过“打补丁”的方式事后弥补。这种亡羊补牢的处理方法往往伴随巨大的损失,必须寻求新的思路。网络安全保护系统与人体免疫系统具有惊人的相似性,免疫系统无需病毒先验知识,学习推演能力强,天生具备未知病毒的灭活能力。有鉴于此,本研究以“未知威胁”为核心,以“人工免疫”为创新手段,研究内生安全支撑的新型网络体系结构与关键技术。首先,通过模拟人体免疫系统的基本原理,提出一种面向内生安全的网络空间安全免疫体系结构,以提供如同人体免疫系统一样的网络内生安全能力;然后,基于 mRNA 免疫思想,提出一种基于mRNA免疫的可信任网络寻址与路由控制方法,以有效识别和防范路由劫持;通过基因进化演化等方法,提出一种基于基因进化演化的未知网络威胁自适应发现方法,以形成先验知识不完备条件下未知网络威胁的快速发现能力;通过模拟人体免疫系统“体温风险预警”以及“特异性免疫”机制,提出一种基于人体体温预警机制的网络动态风险实时定量计算方法以及一种基于特异性免疫的快速动态反馈迭代网络风险控制方法,提供先验知识不完备情况下的未知威胁风险评估与应对能力,实现未知攻击的自适应防御;最后,通过构建一个面向内生安全基于免疫的新型网络原型系统,对研究成果进行技术验证,同时根据验证结果对所提出理论及方法进行改进和提高,藉此突破传统网络安全以“打补丁”为主被动防御的技术瓶颈。研究成果对网络空间安全保护的科学研究、技术研发、产业发展等具有十分重要的理论意义和实际应用价值。 相似文献