模糊最小包含球支持向量机

为提高支持向量机的模式分类性能,综合模糊支持向量机和球形支持向量机等方法,提出一种模糊最小包含球(FMEB)支持向量机,对于模式分类问题,通过引入模糊隶属度,寻找2个分别包含二类模式的同心最小包含球,使类间间隔最大化,同时二类模式类内分布最小化,从而增强泛化性和鲁棒性。实验结果证明FMEB的模式分类性能优于其他方法。     

一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法

本文介绍一个基于模糊神经网络的数据逼近和泛化建模方法,定义了一种模糊系统动态调节神经网络的学习率,给出了用迭代自组织数据分析算法确定神经网络结构、初始化神经网络参数的方法.在雷达天线罩视线误差建模中的应用表明,这种方法加快了网络的收敛速度,避免了局部极值,具有较高的数据逼近和泛化能力.     

“泛化“过程中的隐在规定性——关于人的本质力量审美蕴涵的思考

人的本质力量的对象化过程,是人的本质力量的“泛化“过程,是人的本质的全面占有.在人与自然的对象性关系中,主客体性质的相适应使其构成现实的肯定方式的规定性突显.人的本质力量对象化各有不同的规定性指向,这种“泛化“趋向不能简单地界定为“美“的蕴涵.     

防止路径攻击的加权社会网络匿名化技术

随着社会网络的普及,社会网络数据的隐私保护问题,已经成为数据隐私研究领域学者普遍关注的热点问题。由于隐私信息异常广泛,攻击者可以利用多种背景知识进行隐私攻击。现有的隐私保护技术,大多针对简单社会网络,并不适用于加权社会网络。对加权社会网络中的路径隐私泄露问题进行了研究,针对最短路径识别提出了加权图k-可能路径匿名（k-possible path anonymity,KPPA）隐私保护模型,来防止基于加权社会网络的最短路径隐私攻击,设计了一种基于权重泛化的匿名方法来实现KPPA算法。通过在真实数据集上的大量测试研究,证明了KPPA算法对于加权图路径隐私保护的有效性,同时基于KPPA算法可以保留原图结构性质,提高权重信息的可用性。     

LM算法改进的BP网络在模式分类中的应用研究

针对标准BP算法在进行模式分类时,存在收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷,采用LM(Levenberg-Marquart)算法对标准BP算法进行改进,分别构建了LM-BPNN和标准BPNN分类模型并对平面上二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试。仿真结果表明,在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下,LM-BPNN的收敛速度明显加快,训练准确性和分类精度也明显优于标准BPNN,有效克服了标准BPNN收敛速度慢、易陷入局部最小值的缺点。     

基于二代小波变换的信号去噪及其软测量建模

化工生产过程中采集到的数据信号通常具有随机性和非平稳性,附加了各种噪声,以至于影响数据建模的拟合效果和泛化性能.本文基于二代小波分析的特点,提出了一种对信号数据进行小波变换阈值去噪的方法.该方法可去除大部分高频随机噪声,提取真实信号,进而提高数据的置信度.将该方法与支持向量机相结合并应用于双酚A反应过程质量指标软测量模型中.仿真结果表明,该方法能有效恢复数据的真实性,提高数据建模的拟合精度与泛化性能.     

基于动态系统的机器人模仿学习方法研究

针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统（dynamical system,DS）的模仿学习方法。该方法通过高斯混合模型（gaussian mixture model,GMM）将示教运动数据建模为一非线性动态系统;将DS全局稳定的充分条件作为约束,以保证DS所生成的所有轨迹收敛到目标点;将动态系统模型的参数学习问题转化为求解一个约束优化问题,从而得到模型参数。以7bot机械臂为实验对象,进行仿真实验和机器人实验,实验结果表明:该方法学习的DS模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好。     

基于循环自构形算法的神经网络结构优化

BP(back propagation)神经网络中隐层节点的个数过多将影响网络的泛化性能和效率,自构形学习算法通过考察网络隐层节点输出之间的相关性来删除和合并隐层节点.但自构形算法在节点的删除和合并时存在网络收敛不一致问题,因此,在自构形算法中引入随机度概念,在分治算法思想的基础上提出了循环自构形算法来优化网络结构.Matlab实验对比验证了循环自构形算法能从不同或相同的隐层节点数剪枝到一致的网络结构,并将网络结构优化至最精简.     

一种基于随机GA的提高BP网络泛化能力的方法

LM-BP网络对其初始权值和阈值敏感,泛化能力不强,针对该缺点,采用遗传算法（GA）对其初始权阈值进行优化,在一定程度上能提高LM-BP网络的泛化能力。为进一步扩展GA初始种群的覆盖范围,进一步提高LM—BP网络的泛化能力,采用多次随机产生初始种群多次优化的方法。以伦河孝感段氟化物含量为实例,建立随机GA的LM—BP网络模型,对原始数据进行拟合及测试,结果表明该方法基本能100％拟合,测试误差不超过2．3％。经过对比实验,证明了该方法的有效性。