基于神经网络的模型验证方法

通过对传统模型验证方法在应用中所存在问题的详细分析,提出一种基于神经网络的模型验证方法.该方法利用神经网络强大的非线性映射能力,通过对各种模型关键行为特性的学习,将实际系统行为归类为其中的一种模型,从而对模型的可信性做出评估.首先利用仿真模型的输入输出作为训练集充分训练神经网络,再使用实际系统参数作用于训练好的神经网络,通过神经网络的输出值(概率向量)确定模型与实际系统的匹配程度.最后的图像目标识别模型验证数值仿真实例,说明了该方法的可行性和有效性.基于神经网络的模型验证方法能够很好地验证模型对复杂不确定系统的建模准确程度.     

基于粗集和神经网络的煤矿井下危险度评估

结合煤矿探测机器人,提出了一种井下气体危险度评估的新算法：首先利用粗集理论对煤矿井下环境的各类数据进行属性和对象约简,然后把简化后的样本数据输入到神经网络进行训练,利用其输出结果进行系统危险度预测和评价。该算法综合了粗集的简化功能与神经网络分类的强鲁棒性的优点,实验证明其模型结构简单,可有效地评估井下危险度,为环境安全评估建模提供了一种新的途径。     

教学工作水平评估的神经网络模型

文章基于神经网络方法,建立了教学工作水平综合评价模型;首先构建了神经网络评价模型的结构,然后用样本数据训练了神经网络评价模型,最后通过数据测试,验证了该模型对全面、公正、科学地评估高校教学工作是行之有效的。     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

基于小波神经网络的非线性系统工程安全性评价研究

针对现有非线性系统工程安全性评价方法中存在的不足之处,本文将小波理论与神经网络相结合,提出了一种可应用于系统工程安全性评价的小波神经网络模型.最后将该网络应用于某大跨度悬索桥的安全评价中.研究结果表明:训练后的WNN模型收敛速度优于BP神经网络,有效减少了平均训练误差.研究成果可应用于其他系统工程的安全性评价中.     

跨层次视角下建筑工人安全行为预警

以行为安全理论为基础,根据文献分析和人员访谈,基于跨层次的系统视角构建了建筑工人安全行为预警体系.根据该体系,制作了调查问卷,面向现场建筑工人进行了数据收集,并采用反向传播(BP)神经网络对该体系进行了训练和测试.结果表明:仿真得出的输出值和实际安全行为数据一致性较高,训练后的神经网络模型仿真能力较强,该评价体系能有效地对建筑工人的安全行为进行评价和预警.根据阈值,把安全行为分为优秀、良好、较差等3个等级,并针对预警结果采取不同的安全干预方案,从而提高安全管理能力,改进项目安全绩效.     

动量BP神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的应用

利用BP神经网络自适应性强的优势,将动量BP神经网络应用于高压电力计量系统故障诊断中.对计量系统的7个运行参数提取故障信息作为网络的输入值,以4位二进制数表示正常情况和7种主要故障类型,用采集得到的样本对网络进行训练及测试,结果表明,动量BP神经网络模型对高压电力计量系统故障有很好的辨识和诊断效果.     

电力信息网络安全态势评估方法

电力信息网络安全态势评估是当今网络安全领域研究中的热门领域.但现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率较低,且容易陷入局部最优导致评估精度不高.提出一种改进人工蜂群优化神经网络的网络安全态势评估方法.首先,通过引入混沌序列改进人工蜂群算法提高蜂群的多样性,使其具备更强大的全局搜索能力.然后,利用改进的蜂群算法代替反向传播算法来优化神经网络的各权值参数.最后,新方法对真实的电力信息网络攻击实验进行了安全态势评估预测.与传统的评估方法相比,基于改进的人工蜂群和神经网络的安全评估方法提高了安全评估精度,加快了收敛速度.     

基于多源数据的出行安全时空评价模型研究

准确评估城市安全态势是保障居民出行安全的关键。针对现有的单一领域静态评价方法难以应对复杂多变的出行安全问题,考虑出行安全的时空相关特性,提出一种基于多源数据的出行安全时空评价模型。针对时间类特征的马尔科夫特性,构建基于条件随机场的时间域评价模型以模拟安全指数的时序相关性;针对空间维度中不同栅格之间的特征相关性和地理位置邻近性与安全指数之间复杂的非线性映射关系,构建基于神经网络的空间域评价模型以模拟安全指数的空间相关性。在模型训练阶段,考虑样本数据稀疏性问题,采用基于协同训练的半监督学习方法使2个模型相互迭代增强,共同作用得到最终评价结果。实验结果表明,该方法分类评价精确率达82.3%,召回率达70.4%,模型性能优于其他几种常用的分类算法。     

基于模糊神经网络的煤矿安全评价综合评判

针对煤矿安全综合评价方法中因人为因素、模糊因素及动态因素而导致评价结果不够准确的情况,依据煤矿安全评价指标体系结构,构建了基于模糊神经网络的多级模糊评判模型,提出了神经网络分级BP学习算法,解决了多级模糊评判中权值学习困难的问题,使训练速度和评判的准确性大幅提高.以鸡西矿业集团煤矿为研究对象,建立了基于模糊神经网络的安全评价模型.结果表明:该方法能有效地对煤矿进行安全评价,综合评判客观、准确.     

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.     

优化的粗神经网络在机械故障中的预测研究

为了尽早发现机械故障,做到防患于未然,实施安全生产,在神经网络中引入粗糙集理论和模糊聚类方法,实现建模预测。首先用粗糙集和模糊聚类进行属性约简,去掉冗余的属性。然后根据模糊逻辑规则获取合理的网络输入层、隐含层和输出层,建立优化的粗神经网络预测模型。该模型可以有效地去除神经网络中输入层的冗余神经元,合理的确定隐含层神经元的数目,使神经网络提高了收敛性能,获得更好的非线性逼近能力。应用车床的机械振动采样数据进行仿真实验,结果说明：优化的粗神经网络预测模型,可提取有用信息、简化网络结构,减少训练时间,提高预测精度。在机械振动位移的采样数据预测实验中,取得了良好的效果,对于减少机械故障、实现安全生产、提高经济效益具有重要意义。     

基于粗糙集和支持向量机的深基坑工程风险评价

利用粗糙集和支持向量回归机的理论和方法,建立基于粗糙集和支持向量回归机相结合的风险评价模型。结合深基坑工程风险评价的实例,将约简后的评价指标输入到支持向量回归机中训练,构建评价模型,而在模型的构建中采用了高斯径向基核函数。最后将指标约简前后所得的评价结果分别与基于粗糙集和神经网络的评价所得的结果进行比较,采用粗糙集和支持向量回归机的评价法具有更好的评价效率。     

粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。     

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。     

基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层的简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值。     

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.     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。     

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.     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型。从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性。此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果。