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.     

人工神经网络在基础课实验教学质量评价体系中的应用

采用神经网络对基础课实验教学质量进行评价,解决了非线性模型的不确定性.传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点,从而导致训练时间长、收敛速度慢.采用优化BP算法能快速达到目标误差,提高网络的收敛速度.网络训练的结果表明：优化BP算法的收敛速度快,精度高,在高等教育教学质量评估领域中具有广阔的应用前景.     

水电机组效率的神经网络算法

水电站优化运行要求具有连续水位和导叶开度下的效率特性曲线。对此提出用BP神经网络方法计算机组效率，并建立了BP神经网络模型，以现场效率试验数据作为样本进行训练，并用训练好的网络计算该机组的效率。网络的训练速度及计算结果表明，该算法收敛速度较快，精度高，为计算水电站任意水头及导叶开度下的机组效率提供了新思路和新方法，可用于指导水电机组的优化运行。     

基于免疫粒子群混合算法优化BP网络的矿压预测方法

为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,构建一种基于免疫粒子群混合算法优化BP神经网络的矿压预测模型(IA-PSO-BP),针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,采用免疫粒子群混合算法优化BP神经网络,并选取11种矿压主要影响因素作为模型基础数据,对工作面来压强度和来压步距进行预测。结果表明：IA-PSO-BP网络模型的收敛速度较BP网络模型和PSO-BP网络模型分别提高8倍和2倍,IA-PSO-BP网络模型的预测值与实测值基本吻合,预测结果的相对误差分别约为BP网络模型和PSO-BP模型的1/5和1/3。基于IA-PSO-BP的工作面矿压预测方法具有较快的收敛速度和较高的准确率,实现了工作面初次来压强度、周期来压强度、初次来压步距和周期来压步距距预测,为煤矿井下工作面矿压预测提供了一种新的技术途径。     

基于人工免疫算法的网络安全态势预测

网络安全态势预测能基于管理者提供的历史信息和当前时刻的网络安全态势,对未来时段的网络安全态势进行预测。为了有效实时地进行网络安全态势预测,提出了一种基于人工免疫算法的网络安全态势预测方法。首先,建立基于神经网络的网络安全态势预测模型,然后通过BP反向传播算法对网络进行训练,在此基础上,采用人工免疫算法来优化网络的结构和神经网络的态势预测值,该算法对亲和度函数、抗体的复制和抑制方法等均进行了设计。在KDDCUP99数据集中,对所提方法进行了验证,实验结果表明该方法能有效进行网络安全态势的验证,并且与其他方法相比,具有更好的检测率。     

基于扰动的加速神经网络模型及其应用

针对BP算法收敛速度慢且存在局部极小值的问题,提出了基于扰动的加速神经网络DABP模型;研究结果表明,DABP模型提高了网络的收敛速度和计算精度,增强了全局搜索能力,达到了加速神经网络的训练效果,并提高了网络的预测能力。     

基于径向基函数神经网络的水轮发电机组效率曲线计算方法

提出用径向基函数(RBF)神经网络进行水轮发电机组效率曲线计算的方法，并建立了径向基函数神经网络模型，以有限水头下原型效率试验数据为样本进行训练，所得的网络可快速准确地计算任意水头下的效率特性曲线。与BP神经网络模型的对比结果表明，该方法避免了BP神经网络的局部极小及收敛速度慢等缺点，在精度、训练速度等方面优于BP神经网络。     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

基于GA-IBP神经网络的故障诊断方法

针对BP(Back Propagation)神经网络在进行故障诊断时准确度低、收敛速度慢等问题,设计了一种基于误差指针改进的BP(Improved Back Propagation,IBP)神经网络,并通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对这种改进后的神经网络进行优化,从而建立了基于GA-IBP神经网络的故障诊断模型.使用典型三相逆变电路中IGBT开路故障数据作为样本,对所设计的模型进行了仿真分析.结果表明:改进后的网络模型收敛速度优于典型BP神经网络和基于GA算法优化的典型BP神经网络,故障诊断精度分别提高15%和4.5%.     

采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

基于优化的GA-BP及其在葡萄酒质量预测的应用

针对BP神经网络模型在输入时因随机产生的权值和阈值导致模型的训练精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的方法.遗传算法在寻优方面有很好的效果,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值来提高模型的训练效率,并对神经网络的学习率进行优化,建立GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒质量预测.结果表明,对比于传统的BP神经网络,基于自适应遗传算法优化的BP神经网络的模型在精确度上更高,模型的泛化能力也更好,对于葡萄酒加工企业具有实际参考价值.     

基于遗传神经网络的城镇基准地价评估应用——以广西灌阳县为例

提出了一种融合遗传算法与BP神经网络的城镇基准地价评估模型。该模型以正方形网格作为基本评价单元,以遗传算法优化BP神经网络连接权值,以BP神经网络训练样本数据,实现其他网格地价的模拟与预测。结果表明,遗传算法可以有效增强BP神经网络快速学习网络权值能力和克服收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,BP神经网络的网络训练学习与自适应性符合处于动态变化的土地价格发展要求,呈现出广阔的应用前景。     

基于BP-AGA的非线性组合预测方法研究

运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型，在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数，把AGA的优化结果作为BP算法的初始值，再用BP算法训练网络，如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度，同时改善局部最小问题。最后给出实例研究，结果表明，该方法能明显提高预测精度。     

改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度.最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精...     

基于神经网络的坐标测量机几何误差模型研究

分析了坐标测量机几何误差的几种常用模型，提出了基于神经网络的单项几何误差模型。由于坐标测量机几何误差变化规律复杂，采用一般的BP神经网络模型算法，速度慢且难以收敛。利用牛顿变形算法训练网络，加快了网络收敛速度，效果显著。通过与线性插值、多项式拟合法和神经网络逼近法的比较，可以明显看出用该神经网络算法的优越性。     

遗传算法与神经网络在洪水预报中的应用

采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。将该方法运用于洪水预报问题,并利用山西省文峪河水库的历史资料条件建立一个网络,以洪水预报的各种控制因素相关资料作为样本,对网络进行训练并用训练好的网络进行预报。网络的训练速度及预报结果表明,该算法收敛速度较快,预测精度很高,为洪水预报提供了一种新思路和新方法。     

基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法

针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。     

基于遗传神经算法优化的汉语分词模型

针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,本文将基于遗传的BP神经网络算法用于汉语分词模型,此模型结合了遗传算法和BP网络的优点.实验结果表明:该优化模型完全达到了汉语分词要求,并且在分词速度上也明显优于传统的BP神经网络,具有高精确性、收敛速度快等特点.     

神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...