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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 747 毫秒
1.
提出了一种人工免疫和神经网络结合用于网络入侵检测的新颖算法,该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法以网络的输入数据作为抗原,用于神经网络隐层中心点数量和位置的调整,输出采用最小二乘法。仿真结果表明,该混合算法具有较强的泛化能力,而且精度高,效果好。  相似文献   

2.
免疫算法是基于人工免疫的基本理论发展而来,它是对人工免疫理论研究和应用的扩充与发展。本文提出了一种改进的提取疫苗和注射疫苗的免疫算法,给出了该算法疫苗的形成方式,并将该算法应用在典型的组合优化问题TSP的求解中。通过50个城市TSP问题的仿真实验,表明该算法较原算法有更快的收敛速度,是一种较理想的解决TSP问题的智能优化算法。  相似文献   

3.
为提高煤灰熔点的预测精度,提出了一种基于构造-剪枝混合优化RBF网络的煤灰熔点预测方法.该方法融合了神经网络构造算法和剪枝算法的优点,分为“粗调”和“精调”2个阶段.粗调阶段动态增加隐节点数目直至满足相应的停止准则;精调阶段对粗调得到的RBF网络的结构和参数作进一步调整.基于煤灰的化学组成成分建立相应的构造-剪枝混合优...  相似文献   

4.
BP神经网络在雷达干扰效能评估中存在收敛速度较慢的问题,对此,提出了一种基于RBF的神经网络算法。该方法依据干扰效果评定因素的隶属函数确定其隶属度,作为RBF神经网络的输入层数据。选定训练样本,将测试样本的神经网络性能进行检验,以此比较BP神经网络算法。理论推导和仿真实验结果表明:新方法具可行性与有效性,且比BP神经网络具有更快的收敛速度和更好的稳定性。  相似文献   

5.
有一种基于PSO优化的模糊RBF神经网络学习算法,该算法首先将模糊RBF神经网络需要调整的参数作为粒子,利用PSO算法的全局搜索及快速收敛特性对模糊RBF神经网络结构进行优化,然后将经PSO算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,再结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整。将之应用于对UCI数据集的分类及函数逼近,仿真结果表明优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及鲁棒性。  相似文献   

6.
针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性.  相似文献   

7.
基于正交矩的纹理分割   总被引:3,自引:0,他引:3  
在识别一幅图像中的界面或物体时,一般先要进行纹理分割.本提出了基于勒让得矩的纹理分割方法.首先在图像的小窗口中计算矩值,然后用一个非线性转换器把它转化成纹理特征.再用这些特征组成特征向量作为输入数据.接着采用RBF人工神经网络对提取的特征进行分割.用k均值算法训练RBF人工神经网络的隐层.输出层的训练是采用基于LMS的监督式数学模型.该算法成功地分割了许多灰度级图像.和基于几何矩的纹理分割相比,用正交矩可以降低分割错误率.  相似文献   

8.
将人工免疫思想引入粒子群算法,设计了一种人工免疫粒子群混合算法。混合算法的基本思想是:将粒子群算法中的粒子同时视为免疫算法中的抗体,粒子的适应度评价也与抗体亲和力的评价一致。将混合算法应用于物流配送中心选址问题,数值结果表明,免疫机制可有效地避免常规粒子群算法易过早收敛的缺陷。  相似文献   

9.
神经网络在股市预测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对股票市场的非线性、复杂性等特点,研究了RBF神经网络在股票价格预测中的作用,利用基于人工免疫遗传算法的BP神经网络对模型进行改进.提高了模型预测能力以及精度.并选取了上证180指数7年的数据进行了精度对比.  相似文献   

10.
针对RBF的参数选取的局限性造成检测效率低下的情况,提出一种PSO-RBF的算法,使用粒子群优化算法对RBF中权值、中心和方差三组参数进行优化设置,使三组参数的选择更加符合实际情况,提高了检测效率。将PSO-RBF算法应用到网络入侵检测识别系统中,结果表明该算法具有很好的检测率以及误报率,同时实验也证实了算法的可行性。  相似文献   

11.
将人工免疫系统的克隆选择原理结合思维进化思想,提出了一种人工免疫进化计算模型。该模型中利用克隆选择原理对故障模式进行模式学习和识别,利用思维进化思想定义了免疫趋同算子和免疫异化算子来对抗体进行扩增和抑制。将其应用在模拟机组的状态识别,试验结果表明,所提出的模型对状态检测有较高的准确率。  相似文献   

12.
生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统,人工免疫系统是由生物免疫系统启发而来,借鉴了一些免疫系统的功能、原理和模型,主要用于信息处理和问题求解。在对免疫系统的一些基本概念和原理进行介绍的基础上,简要分析了人工免疫算法的研究现状及其改进的算法在函数优化上的应用,并提出了混沌免疫算法的思想。  相似文献   

13.
The permutation flowshop scheduling problem (PFSP) is one of the most well-known and well-studied production scheduling problems with strong industrial background. This paper presents a new hybrid optimization algorithm which combines the strong global search ability of artificial immune system (AIS) with a strong local search ability of extremal optimization (EO) algorithm. The proposed algorithm is applied to a set of benchmark problems with a makespan criterion. Performance of the algorithm is evaluated. Comparison results indicate that this new method is an effective and competitive approach to the PFSP.  相似文献   

14.
The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model.  相似文献   

15.
针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于黄金分割法的RBF神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,用黄金分割法优化控制器,其中以控制变量的约束条件作为优化的初始区间。针对化工过程蒸馏塔控制系统,通过仿真计算验证了该方法的有效性。  相似文献   

16.
针对机械臂位置跟踪问题,基于RBF神经网络控制理论,提出了一种自适应反演控制方法.该方法利用反演控制技术解决了系统的非线性问题,通过神经网络对系统中不确定函数进行逼近,实现神经网络自适应反演控制,最后通过Lyapunov稳定性理论证明所得闭环系统的最终一致有界.仿真结果证明该算法的有效性.  相似文献   

17.
Reverse engineering in the manufacturing field is a process in which the digitized data are obtained from an existing object model or a part of it, and then the CAD model is reconstructed. This paper presents an RBF neural network approach to modify and fit the digitized data. The centers for the RBF are selected by using the orthogonal least squares learning algorithm. A mathematically known surface is used for generating a number of samples for training the networks. The trained networks then generated a number of new points which were compared with the calculating points from the equations. Moreover, a series of practice digitizing curves are used to test the approach. The results showed that this approach is effective in modifying and fitting digitized data and generating data points to reconstruct the surface model.  相似文献   

18.
INTRODUCTIONGrowingglobalcompetitionrequiresmanu facturerstodelivermorecompetitiveproductswithbetterqualityandlowerprices.Reducingtheproductdevelopmentperiodoftheproductisoneofthemostimportantandchallengingtasksfacedbythemanufacturingindustry .Thetradi tionalproductionpatternthatproductsarepro ducedfromthedrawingcannotsatisfytherequirementofmodernmanufacturingindustry .Thedesignofproductscontainingcomplexsculp turedsurfacessometimesstartswithaclaymodelorotherexistingparts.Theprocessofdeve…  相似文献   

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