一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

基于GA优化BP神经网络的WSN数据融合技术研究

为减少无线传感器网络中节点的数据通讯量,降低能量消耗,达到数据融合的目的,设计了一种基于遗传算法优化BP神经网络的数据融合算法(BPGA),阐述了数据融合原理、BP神经网络和遗传算法,介绍了遗传算法优化BP神经网络的数据融合方法,利用遗传算法优化神经网络的权值、阀值及隐含层结构,然后通过优化后的神经网络提取无线传感器网络中原始数据的特征信息,并将特征信息发送给汇聚节点,从而提高网络数据采集效率,延长网络生命周期。最后通过与LEACH、BPNDA算法进行仿真实验比较,证明了其有效性。     

基于蚁群神经网络的两级信息融合算法

为了保证地下车库空气质量的同时尽量降低系统能耗,针对地库环境监测系统,提出了一种基于蚁群神经网络的两级数据融合算法TLIFA-ACOBP,该算法将分簇结构与神经网络模型有效结合,设计了一个基于分簇的无线传感器网络两级数据融合模型.首先运用蚁群优化(ACO)算法对BP神经网络的权值进行优化,并将优化后的蚁群神经网络用于无线传感器网络的信息融合.通过对簇成员节点采集到的原始数据进行两级融合处理,只将代表原始数据的少量特征值发送给汇聚节点,大幅度减少节点数据通信量,提高了数据传输效率,同时降低了系统能耗.     

基于传感器信息融合技术的森林火灾报警系统

设计了基于ARM(高级精简指令集机器)嵌入式多传感器信息融合的森林火灾报警系统,该系统主要分为传感器节点、信号传输、总控系统和融合算法4个部分.传感器节点主要由LM-PT100温度、M397666空气湿度和MQ-2烟雾传感器组成;信号传输部分以CC2430为控制芯片,采用ZigBee技术实现无线传感器网络自组网和数据传输;总控系统以嵌入式微处理器2410为硬件平台,结合Linux操作系统和ADS1.2集成开发环境.设计了基于粗糙集、BP神经网络和D-S证据理论相结合的融合算法:粗糙集对数据进行约简,神经网络对约简后的子集进行分类识别,证据理论对每个子集的分类识别结果进行融合决策.运行结果显示:该系统与常规的“望台观测”、“地面巡护”等森林监控方法相比,能以更快的速度和效率预防并扑灭森林火灾.     

基于K-Means和粗糙集神经网络的节点故障诊断

传感器节点通常被随机布撒于环境恶劣甚至无人能及的区域,容易发生各类故障.为了解决此问题,研究了基于K-Means算法和粗糙集神经网络的节点故障诊断方法.首先,采用改进的K-Means算法离散化数据连续属性值;然后,通过粗糙集互信息法对数据属性进行约简,以提高诊断效率;最后,建立三层的BP神经网络故障诊断模型,通过蛙跳算法对权值优化得到最终的故障诊断模型.仿真实验证明文中方法能实现传感器节点故障诊断,且与其他方法相比,具有较高的故障诊断精度和较少的诊断时间.     

一种新的基于RS和NN的混合数据挖掘算法

提出一种结合粗糙集理论和BP神经网络理论的新数据挖掘算法.算法利用粗糙集对属性的归约功能将数据仓库中的数据进行归约,将归约后的数据作为训练数据提供给神经网络.通过粗糙集归约,提高了训练数据表达的清晰度,也减少了神经网络的规模,同时利用神经网络又弥补了粗糙集对噪声数据敏感的不足.     

基于果蝇——广义回归神经网络优化的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)基于测距的定位算法中,利用节点坐标计算方法获得的节点坐标位置存在较大误差的问题,提出一种无需进行坐标计算的果蝇—广义回归神经网络(FOA-GRNN)优化的WSN节点定位算法.该算法利用广义回归神经网络(GRNN)较快的学习速度和较强的逼近能力建立WSN节点定位模型,通过果蝇优化算法(FOA)调整广义回归神经网络的平滑参数,降低调整平滑参数时人为因素的影响,由神经网络直接输出未知节点坐标.仿真实验表明,通过果蝇算法优化的FOA-GRNN模型的节点定位精度比未经优化的GRNN模型的节点定位精度高.同时,比较了FOA-GRNN模型与BP神经网络模型、虚拟节点BP网络模型(VNBP)在WSN节点定位中效果,表明FOA-GRNN模型在WSN节点定位精确性方面具有明显优势.     

综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法

针对目前无线传感器网络分簇算法的能耗不均衡、网络生命周期短等问题,设计一种综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法.首先根据传感器节点与基站节点间的距离,将节点合理划分到相应的簇中;然后引入负载均衡因子,建立无线传感器网络的数据聚合路由,节约数据传输能量;最后采用MATLAB2014工具箱进行性能分析.结果表明,该算法的节点能量利用率较高,能保持传感器节点能量消耗的均衡,且网络生存时间较长.     

一种能耗均衡高效的无线传感器网络数据收集方案

无线传感器网络资源有限,传感器节点之间节点的能量消耗不均衡,使得整体网络生命周期缩短.针对无线传感器网络数据收集过程中能量消耗不均衡的问题,给出一种基于能耗均衡高效的数据收集算法.该算法将网络部署区域划分为大小不等的栅格,并根据节点剩余能量以及采用簇首轮换的方式,然后采用数据融合技术,可以有效提高节点能量消耗均衡度且可以大大延长网络寿命.仿真与性能分析结果表明:与典型数据收集算法相比,该算法在能耗均衡度和网络生命周期方面具有更好的性能.     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

基于遗传算法的神经网络油水层识别

文章研究了基于遗传算法的神经网络油水层识别方法,针对神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,提出了基于粗集属性约简方法降低了输入信息的空间维数、减少了运算量和简化了神经网络的拓扑结构,利用遗传算法提高神经网络的训练速度。实验结果表明:将混合智能计算方法应用于油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统BP神经网络算法。     

基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法

基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.     

一种分类挖掘算法及其应用

提出一种增量式混合型分类挖掘算法,将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合,能够对既包含离散属性又包含连续属性的多个概念进行有效的分类处理,且具有较强的增量挖掘能力。该算法在法院决策支持系统中得到了运用,取得了较好的效果。     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断方法研究

提出了基于粗糙集和神经网络的故障诊断方法。采用Kohonen网络对连续属性值进行离散化,应用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,并把约简结果生成规则作为BP网络的输入。仿真结果表明,经粗糙集理论优化后的样本集进行神经网络训练,提高了神经网络的学习速度和故障诊断正确率,减少了训练时间。     

粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

基于粗集理论与神经网络的电力系统负荷预测VoIP系统的QoS

介绍了一种基于粗集理论与神经网络相结合的电力系统负荷预测方法.运用粗集理论方法对不确定、不完整的历史数据进行属性的约简分析,并将约简后的属性作为人工神经网络的输入进行负荷预测;改进基因算法对神经网络权值修正.算例表明该方法可行、有效.     

基于MEA的粗糙集神经网络研究及应用

将思维进化算法、粗糙集和神经网络相结合,提出一种基于MEA的粗糙集神经网络,用于变压器故障诊断。此模型采用思维进化算法全局寻优的特点,搜索粗糙集属性约简离散断点的位置以及神经网络的连接权值和阈值,避免了常规粗糙集属性约简时复杂的手工试凑以及BP神经网络收敛速度慢、精度不高等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解,提高系统的诊断速度和准确率。仿真结果表明了方法的有效性。