一种基于SVM和BP神经网络的入侵检测方法

文章提出一种基于支持向量机和BP神经网络的入侵检测模型,设计了一个基于该模型的入侵检测系统。并深入探讨了其中的关键技术问题和解决方法。最后采用标准DOS攻击数据集对文中设计的系统进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较,实验证明该方法的检测率优于BP神经网络方法。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力     

基于联想记忆的Hopfield神经网络的设计与实现

介绍了反馈型神经网络Hopfield网络的定义、原理、模型和基本学习规则,并构造了一个用于联想记忆的Hopfield神经网络模型.对实验结果进行分析、比较,实验结果表明:Hopfield神经网络用于数字识别是可行、有效的;该方法较传统神经网络能提高网络的记忆能力和数字识别的正确率;该方法有别于以往的BP神经网络的模式识别,结合一些优化算法,如遗传算法,能对Hopfield神经网络的联想记忆稳态进行优化,增强神经网络的联想记忆能力.     

基于粗糙集-神经网络故障诊断技术的研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络故障诊断新方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.该规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过对一个电力电子电路进行实验,实验结果表明,该方法可以有效地减少输入层神经元个数,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,在故障诊断中有良好的应用前景.     

基于组合神经网络的网络入侵检测

提出了一种构造组合神经网络的方法.该方法包括两个步骤,先在粗糙集约简的基础上确定单个神经网络的结构,以及在组合时要包含神经网络的个数;然后将这些分类器根据属性重要性组合起来.用该组合神经网络进行网络入侵检测,实验结果表明该组合方法是一种有效的入侵检测方法.     

基于差异性度量的选择性神经网络集成

基于神经网络间的差异性,提出一种选择性神经网络集成方法.该方法利用差异性度量,选择满足一定条件的个体神经网络组成神经网络集成,选出的个体神经网络既满足个体的精度要求,又满足个体神经网络之间的差异性要求.理论分析和实验结果表明,利用该方法能够提高神经网络集成的分类识别率.     

一种识别手写字符的多分类器集成方法

提出了一个识别手写字符的综合网络集成模型,该模型由2个B-小波神经网络分类器和一个Morlet-小波神经网络分类器构成,实验的结果充分显示了该方法的有效性。     

基于PCA和神经网络的人脸识别

介绍一种基于PCA和神经网络结合的人脸识别方法。该方法首先利用主成分分析方法对整幅图像进行特征提取,获得最佳描述特征,从而减小神经网络的输入。然后将降维之后的图像数据输入到一个前向传播神经网络中训练。神经网络的权值采用粒子群算法进行优化,用标准人脸数据库中的样本进行测试,最后将该方法与其他方法作了比较。实验结果表明,该方法能够取得更好的效果。     

神经网络多参数诊断法

讨论了机械故障诊断中采用多参数诊断法的必要性,阐述了神经网络理论用于多参数诊断的理论依据,归纳了神经网络多参数诊断法的实施步骤,并以滚动轴承故障诊断为例,对该方法进行了实验验证,证明了该方法的实用性。     

基于粗糙集的模式匹配方法

模式匹配在信息集成和数据挖掘领域有着广泛应用,提出了一种基于粗糙集和神经网络的模式匹配方法,利用粗糙集的属性约简机理,对模式属性进行约简,然后通过BP神经网络分类以达到匹配目的.该方法大大的降低了神经网络输入向量维数.实验结果表明该方法能够有效地提高匹配效率和准确率.     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关,该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择.在构建该神经网络时,最优超盒形状系数的确定比较困难,故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法,取消了超盒形状系数对扩张过程的限制,以是否包含其他类样本为超盒扩张条件.实验结果表明,使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单,对模式分类的效果更好.     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的灰色神经网络等方法.     

基于进化神经网络的RNA二级结构预测方法

本文提出了一种基于进化神经网络预测RNA二级结构的方法.该方法利用进化算法优化了神经网络结构和权值,改善了传统BP人工神经网络容易陷入局部最优等缺陷.实验结果表明该算法能够获得一个最优结构和权值的神经网络,利用该网络去预测不带伪结的RNA二级结构能获得理想的效果,敏感性和相关系数都有所提升,证明了该改进算法的可行性.     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络 的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数, 并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该 方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的 灰色神经网络等方法.     

复合材料粘接质量定量评价研究

研究了复合材料粘接质量定量评价问题.首先介绍了有关复合材料的超声无损检测方法;分析了检测回波信号的特征,并提取了能够反映粘接质量的两个特征值;然后介绍了概率神经网络,并设计了基于该神经网络的复合材料粘接质量分类算法,并且根据实验获取的数据,对所设计的神经网络的性能进行了测试.最后通过实验证明,该算法对于粘接质量定量识别的准确度比较高.     

人工神经网络预测混凝土柱屈服性能

建立了一种基于人工神经网络的矩形混凝土柱屈服性能预测方法.该方法采用经验模型进行柱屈服性能影响因素的分析来确定该神经网络的输入参数,并通过敏感性分析验证了所选神经网络输入参数的合理性.为验证该方法的可行性与有效性,通过对PEER 210组矩形混凝土柱的屈服性能进行预测分析并与经验预测模型的预测结果进行比较.比较分析结果表明:神经网络预测结果与实验结果吻合程度远高于其他经验预测模型;同时也证实该方法在实验数据稀少的情况下为预测结构在地震作用下的性能提供一条新途径.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

基于粗神经网络的企业财务危机预警方法

分析了评价财务危机的指标体系和财务危机等级的划分,论述了粗神经网络的结构和基本原理,叙述了基于粗神经网络的财务危机预警方法,并给出了一个基于粗神经网络的财务危机的预警实例。实验结果表明,该方法应用于财务危机预警中是有效的,为财务危机预警提供了一条新的研究思路和方法。     

基于GA的BP网络在苹果缺陷识别中的应用

提出了一种基于遗传算法的BP神经网络苹果缺陷识别方法。设计一个3层BP神经网络分级器,用苹果缺陷特征参数训练BP神经网络,运用遗传算法进行BP神经网络权矢量和神经元阈值的学习,提高BP神经网络的学习速度,也提高了苹果缺陷识别的准确率。实验证明,该方法识别率可达89％以上。     

基于混合神经网络的模糊辨识方法

提出一种简明而有效的基于混合神经网络的模糊辨识方法．与现有方法不同,该模糊辨识方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的三层神经网络来实现．实验结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并具有较高的计算效率和精度．