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1.
针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献
2.
3.
基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用 总被引:10,自引:2,他引:8
针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用BP神经网络技术对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是样本集和初始权重的建立,以及模型的优选。本文提出了一种基于交会图和多元统计法的学习样本生成方法,即根据取心岩样的地球化学和岩石学研究,用交会图技术建立样本集,采用聚类分析和距离判别法确定初始权重。将研究方法应用在松辽盆地杏山地区火山岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率高于90%。文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。在神经网络模型预测过程中,需充分利用已有的地质经验和测井曲线信息建立典型可靠的样本文件,同时考虑神经网络方法中各种因素的影响,优选模型和计算参数才能使预测结果符合实际情况。 相似文献
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7.
张鸿宾 《计算机应用与软件》1994,11(5):15-19,53
使用BP算法训练多层网络的速度很慢而且事先难于确定隐节点和隐层的适当数目。本文提出一个有效的算法,先构造决策树,然后将构造的决策树转换为神经网。文中使用一个全局准则函数控制决策树的增长,它较好地匹配了树的复杂性和训练样本量及错分率界。实验结果,本文的算法比用BP算法训练多层网络要快,而其分类精度不低于用BP算法训练的多层神经网。 相似文献
8.
快速二阶BP网络及其在城市用水量预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对BP网络收敛速度慢,易导致局部极小值的缺点,提出一种快速二阶BP网络,并以城市年用水量预测为例,与BP网络对比,结果表明,该方法加快了收敛速度,提出了结果的准确度。 相似文献
9.
综合应用地震属性、测井数据反演储层参数 总被引:4,自引:0,他引:4
本文研究了样点地震属性的特征提取,利用BP神经网络建立测井声波时差和地震属性的非线性映射关系。采用距离加权平均对研究区所有井的反演结果进行外推。为了提高分辨率和计算结果的准确性,详细分析、研究了适合于地震信号分解和重构的小波,以及测井声波时差和地震波阻抗与层界面的关系。最后,对反演的声波时差资料进行界面影响校正,进而计算出较符合实际情况的孔隙率参数。经已知井和新钻井验证,计算结果和实际情况相一致,效果令人满意。 相似文献
10.