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无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络 总被引:3,自引:0,他引:3
针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其是新增加了无师学习的功能,弥补了GFMM网络不能自适应在线学习新类的缺陷。实验测试结果与分析表明,该网络在自动目标识别的实际应用中具有广泛的适用性。 相似文献
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针对经典模糊C均值聚类算法中模糊加权指数对聚类的影响及其取值范围不确定性问题,提出了一种区间型模糊加权指数的设计模型。分析该模型设计的理论依据及对聚类结果的影响,推导出包括模糊隶属度划分矩阵、模糊聚类中心等基于该模型的模糊化参数表示方法。理论分析和实验证明,区间型模糊化参数模型的设计在基于模糊划分的数据处理中取得了很好的效果。 相似文献
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基于多目标进化算法的高维模糊分类系统的设计 总被引:3,自引:3,他引:3
提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的高维模糊分类系统的设计方法。该方法由以下三步组成:(1)利用Simba算法进行特征变量选择;(2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;(3)利用匹茨堡型实数编码的多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性;为提高模型的解释性,在多目标进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简。利用该方法对Wine等问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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针对一般模块化模糊神经网络(MFNN)的门网络普遍采用模糊C均值聚类算法(FCM),没有对样本特征进行优化的问题,提出了在门网络中采用模糊核聚类算法(FKCA)替代模糊C均值聚类算法,构建了一种新的模糊核聚类模块化模糊神经网络预报模型.进一步采用动力消空算法、切比雪夫多项式展开方法和自然正交展开方法对预报量和预报因子进行计算处理后,分别建立了普通模块化模糊神经网络和模糊核聚类模块化模糊神经网络暴雨预报模型.利用这两种预报模型进行的暴雨预报试验表明,在相同的条件下,改进模型具有更高的暴雨预报TS评分. 相似文献
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模糊识别技术在储粮害虫检测中的应用 总被引:22,自引:0,他引:22
介绍了储粮害虫自动检测系统的四个部分:系统硬件组成、粮虫样本图像的处理,特征提取和模糊分类器。详细介绍了模糊分类算法的实现,即首先建立各类粮虫目标的模糊型库,并建立隶属函数,基于模糊极小极大准则,完成待识别粮虫的归类决策。整套系统在粮库现场验证时,对七类粮虫分类的正确识别率达85%以上,分类效果良好,图3,表2,参12。 相似文献
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基于消耗波动性聚类的航材分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对难以依据航材消耗数据进行分类的问题,建立基于消耗波动性聚类分析的分类模型。基于消耗序列波动性将航材转化为二维图,因该机型服役时间较短,航材样本数量较小,选用无监督分类算法聚类分析对航材分类。针对传统聚类算法的局限性,提出层次划分聚类算法,并使用“容距比”参数为初始中心选择良好环境。仿真结果显示层次划分聚类算法更加稳定高效,同时表明该模型能有效进行航材分类。 相似文献
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把自适应模糊系统的学习过程分解为聚类和线性优化,用模拟退火作为聚类的工具,提出了一种基于模拟退火的自适应模糊系统学习算法,用该学习算法建立某非线性伺服机构的模型,并构造基于模型的故障诊断系统,实验取得了良好的结果。 相似文献
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针对SVM在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于模糊核聚类的SVM多类分类方法,并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类,并采用树结构将多个SVM组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类,而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息,利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明,所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。 相似文献
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Self-organizing fuzzy clustering neural network and application to electronic countermeasures effectiveness evaluation 总被引:1,自引:1,他引:0
A self-organizing fuzzy clustering neural network by combining the self-organizing Kohonen clustering network with the fuzzy theory is proposed. This network model is designed for the effectiveness evaluation of electronic countermeasures, which not only exerts the advantages of the fuzzy theory, but also has a good ability in machine learning and data analysis. The subjective value of sample versus class is computed by the fuzzy computing theory, and the classified results obtained by self-organizing learning of Kohonen neural network are represented on output layer. Meanwhile, the fuzzy competition learning algorithm keeps the similar information between samples and overcomes the disadvantages of neural network which has fewer samples. The simulation result indicates that the proposed algorithm is feasible and effective. 相似文献
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卷积神经网络的结构也会对其性能造成影响,设计卷积神经网络更多的是依靠经验和强大的算力,如何设计出性能更好的卷积神经网络目前缺少有效的理论支撑.为了解决这一问题,在分析典型卷积神经网络拓扑复杂性的基础上,为快速实现满足给定复杂性特征的卷积神经网络,给出了由复杂网络拓扑到卷积神经网络的生成算法,通过建立系列不同拓扑特征的卷... 相似文献
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基于免疫算法的前向神经网络学习方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种采用免疫算法训练多层前向神经网络的方法。该方法利用免疫算法训练前向神经网络,能够使网络优化过程趋于全局最优。利用基于遗传策略的聚类机制确定前向神经网络的初始权值,增加了网络训练算法收敛于全局最优的概率。将这种神经网络用于雷达模拟调制信号的调制方式识别的仿真结果表明,采用该算法设计的前向神经网络达到了较高的性能。 相似文献
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BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用 总被引:26,自引:3,他引:23
解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络自适应学习算法,又将其编制成计算机程序,使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力.计算结果表明:BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势. 相似文献
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This paper discusses a distributed design for clustering based on the K-means algorithm in a switching multi-agent network, for the case when data are decentralized stored and unavailable to all agents. The authors propose a consensus-based algorithm in distributed case, that is, the doubleclock consensus-based K-means algorithm(DCKA). With mild connectivity conditions, the authors show convergence of DCKA to guarantee a distributed solution to the clustering problem, even though the network topology is time-varying. Moreover, the authors provide experimental results on various clustering datasets to illustrate the effectiveness of the fully distributed algorithm DCKA, whose performance may be better than that of the centralized K-means algorithm. 相似文献
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一种小波神经网络结构及其学习算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 ,函数逼近更精确 相似文献
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初次建立基于神经网络方法的大体积混凝土裂缝控制 ES的框架结构 ,对框架的设计思路、总体结构、知识库的构建、神经网络应用模式的具体实现等展开了描述 ,重点对神经网络聚类方法在神经网络知识库和自学习功能中的应用进行了研究 ,并且通过计算机模拟进行了可行性验证 ,从中得出了一些有益的结论和新的理论设想. 相似文献
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为了提高径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络对网络安全态势的预测精度,提出了一种基于吸引力传播(affinity propagation, AP)聚类和差分进化(differential evolution, DE)优化RBF神经网络的算法。首先,利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类,从而获得RBF的中心和网络的隐含层节点数;其次,利用AP聚类得出种群差异度,自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率,对RBF的宽度和连接权值进行优化;同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部极值点,对每一代种群的精英个体和种群差异度中心进行混沌搜索。通过仿真实验表明,此算法在泛化能力增强的同时,对网络安全态势也达到了较高的预测精度。 相似文献