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基于免疫聚类和遗传算法的RBF网络设计方法 总被引:7,自引:0,他引:7
基于人工免疫机制和遗传算法,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的人工免疫机制根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用遗传算法训练RBF网络,能够使优化过程趋于全局最优.将该方法用于多用户检测问题的实验结果表明,采用这种混合算法训练的RBF网络结构精简,具有很好的抗多址干扰的性能. 相似文献
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针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodesic Discriminant Projection,2DSGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征同时考虑类内类间差异,寻... 相似文献
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《应用科学学报》2019,(6)
增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering, IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2015,(6)
针对传统深度学习算法在样本不足时易出现过拟合的问题,提出了一类新的小样本深度学习模型:UGES反向传导模型。其基本思路是:在保留深层结构的同时,压缩需要学习参数的数量。作为一种与误差反向传导算法相容的间接编码模型,该算法对权值的随机分布特性进行重新编码,打破了不同隐含层之间的隔阂,并使用变分贝叶斯学习对网络进行全局训练。新模型的参数数目不再与输入变量维数及网络结构大小相关,同时强迫权值对于一定程度的扰动具有鲁棒性。最后,将所提出的算法用于外包软件项目风险识别这一典型的多维小样本问题中。对比实验表明,该模型达到了93.3%的样本外准确率,不仅保留了深度模型非线性表达能力,亦具备了小样本下优秀的泛化能力。 相似文献
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鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳... 相似文献
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集成学习是一种受到广泛认可和使用的机器学习算法.为此提出一种新的多类集成学习算法,即AdaBoost belief.此算法改进多类集成学习算法AdaBoost·SAMME,使每个基分类器对于每个类别都有权重信息.这种类别上的权重被称为类别信念,可通过计算每次迭代中各个类别的正确率得到.将所提出的算法与原有的AdaBoost·SAMME算法从预测准确率、泛化能力以及理论支持等方面进行比较发现:在高斯数据集、多种UCI数据集以及基于日志的多类别入侵检测应用中,该算法不但具有更高的预测准确率和泛化能力,而且当类别数目增加,即类别更难以预测时,其分类错误率较原有AdaBoost·SAMME算法上升得更缓慢. 相似文献
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应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度. 相似文献
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介绍了径向基函数(RBF)神经网络的工作原理和训练算法.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了投资预测模型,并进行了仿真试验.与BP模型相比,该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点.结果表明,用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果. 相似文献
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提出一种利用交叉覆盖神经网络(ACNN)进行人脸识别的方法.该方法应用基于几何意义的MP神经网络模型——球面邻域模型,将神经网络的训练问题转化为点集覆盖的问题.通过分析交叉覆盖算法,阐述了人脸识别的训练算法,该算法克服了传统BP算法识别率低和易陷入局部最小的问题.实验结果表明,在采用多样本训练后,该算法具有较高的识别率。 相似文献
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梯度算法广泛应用于训练前馈神经网络.对于单输出前馈神经网络的梯度算法的收敛性已经有了详细的讨论.研究了带有多个输出单元的BP神经网络的梯度算法,证明了误差函数在梯度算法所生成的权向量序列上的单调递减性,并且证明了梯度算法的弱收敛性和强收敛性. 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制. 相似文献
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多脉冲发放的Spiking神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期. 通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度. 相似文献
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需水预测涉及多种因素,需对多因素进行综合评估.根据RBF神经网络算法,建立人工神经网络需水预测模型,选取影响研究需水量的主要因子,以此作为输入样本,将神经网络模型应用到宁德市需水预测的实例研究中,并运用Matlab神经网络工具箱进行模拟计算,预测精度较高.实例表明RBF神经网络模型用于城市需水量预测是可行的. 相似文献