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针对随机时间序列的强不确定性和非线性特征,结合粗糙集理论和成组数据处理的神经网络技术建立了基于粗集的GMDH神经网络预测模型.同时就自然界大多数的随机时间序列数据维数较大的问题,为提高约简效率,提出了基于快速求核和集合近似质量的约简算法,并进行了仿真验证.结果表明,基于粗集的GMDH神经网络预测模型合理可行,约简算法快速有效. 相似文献
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为提高网络入侵检测系统的性能,提出基于双联支持向量机的入侵检测方法。介绍网络入侵检测系统工作的基本原理;引入双联支持向量机和入侵检测分类器;构建基于双联支持向量机的入侵检测模型。仿真结果表明,该方法可以在样本数据很少的情况下,高速率、高精度地对计算机网络安全进行检测,适用于入侵检测系统。 相似文献
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针对基于离散二进制粒子群(BPSO)的SVM选择集成算法的分类精度不高,以及所选分类器个数过多等问题,利用改进的离散二进制粒子群算法(IBPSO)和SVM选择集成算法相结合,提出基于IBPSO的SVM选择集成算法。通过选用合适的适应度函数以及调节因子[k],进行多次仿真,实验表明,对由boostrap方式生成的SVM集合,基于IBPSO的SVM选择集成在精度和分类器个数方面均优于基于BPSO的SVM选择集成,证明了IBPSO算法的优越性。 相似文献
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直觉模糊集是对Zadeh模糊集最有影响的一种扩充和发展.直觉模糊集非隶属度函数的规范化确定问题,成为制约其应用的一个重要瓶颈.针对直觉模糊集非隶属度函数难以确定的问题,提出一种基于绝对比较法的直觉模糊集非隶属度函数确定方法,给出了详细的算法步骤,并从理论上证明了其正确性.最后,通过实例分析从应用上验证了算法的有效性与实用性.研究表明,该算法可有效地解决元素依属性具有优先特性的一类IFS非隶属度函数确定方法的问题. 相似文献
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针对现有改进差分进化算法易陷入局部最优解的不足,提出一种改进的自适应差分进化算法。该算法对精英个体实施Baldwin学习,使其在不确定代数内保持基因型不变并尝试多种表现型以引导种群中其他个体进化;同时用直觉模糊推理的方法对缩放因子进行自适应反馈控制。通过对19个典型benchmark函数进行测试,并与其他知名改进差分进化算法对比,仿真结果表明该改进方法具有较强的跳出局部最优解能力和较快的收敛速度。 相似文献
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针对直觉模糊集(IFS)非隶属度函数难以确定的问题,提出一种基于对比平均法的IFS非隶属度函数确定方法,给出了详细的算法步骤,并从理论上证明了其正确性。最后,通过实例分析从应用上验证了算法的有效性与实用性。研究表明,该算法可有效地解决元素依属性具有先后顺序特性的一类IFS非隶属度函数确定方法的问题。 相似文献
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类是面向对象程序语言的基本组成单位,所以类测试是整个面向对象软件测试的关键所在;论文主要针对传统状态测试方法在发现错误机制上存在的不足,研究了一种利用OSD模型的基于状态的类测试方法,提出了利用OSD模型与系统分析设计的状态图模型进行比较的思想;通过比较两个状态图模型中的状态是否一致以及各个状态间的方法转移是否一致,来发现传统状态测试难以发现的错误;实践证明,该方法能够检测出传统的状态测试方法难以检测到的错误。 相似文献