基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中的应用研究

常见的决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络分类算法为数据挖据分类算法研究提供了重要基础。但面对海量数据时,在时间效率、鲁棒性和精确性上都显示出了不足。为此,本文将模糊聚类的思想引入到神经网络分类算法中,首先通过模糊聚类子模型,将样本数据聚为几个数据子集,然后再采用不同的神经网络对各个数据子集同时进行训练学习。由于经过了模糊聚类子模型的预处理,每个神经网络训练学习样本的复杂性大大减少,使神经网络的学习效率大大提高。最后通过UCI下的实际数据库,对提出的分类算法进行了检验,结果显示了基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中应用的有效性。     

模糊K-m eans算法在临床路径决策中的应用

针对临床路径决策分析聚类算法中聚类效果依赖于样本数据分布且处理数据效率低的问题,提出基于均衡分配方法的模糊K-means算法的临床路径决策方法.该算法利用文字数字化处理与加权计算来建立数据格式统一且关键属性突出的样本特征值矩阵;利用基于均衡分配方法的模糊K-means算法对上述样本进行聚类分析,得到最终的聚类中心与聚类结果,以此辅助医生进行临床路径决策.采用ECLIPSE编程进行仿真,与传统模糊K-means算法和基于减法聚类的FCM算法相比,采用该算法的迭代时间分别降低了26%与70%,迭代次数分别减少了33%和82%,平均目标函数最小值分别减小了32%和28%.实验表明,该算法能够有效降低聚类效果对于样本数据分布的依赖,同时数据聚类效率与质量也有显著的提高.     

基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用

针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets, RS)的数据分组处理(Group Method of Data Handling, GMDH)神经网络分类模型.该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题.同时为了提高高维数据集合的属性约简效率,改进了集合近似质量属性约简算法.最后,通过与BP(Back-Propagation, BP)神经网络分类能力的仿真对比,结果表明,基于粗糙集的数据分组处理神经网络分类模型分类能力优于BP神经网络模型,满足现代防空作战对目标属性识别的需求,基于快速求核和集合近似质量的属性约简算法快速有效.     

一种基于聚类算法的网络入侵检测应用

针对网络入侵检测与聚类等问题,提出了一种综合模糊聚类与改进的SOM神经网络方法.通过对网络入侵数据提取、分析和处理,建立了网络入侵检测聚类模型,并对传统SOM网络层次进行改进,结合易发的网络入侵类型有针对性地对网络入侵数据进行聚类.网络入侵检测聚类与其他方法比较的结果表明,该模型在网络入侵检测聚类中具有更高的准确性和均衡性,该方法能有效提高网络入侵分类精度,减少聚类误差.     

基于人工神经网络的聚类算法

研究连续型Hopfield神经网络的电路机理,推导出网络的权值计算公式,并运用连续型的神经网络模型构造出聚类算法;对20个随机生成数据计算模拟神经网络的运行,逐步调整类内精度多次训练,当参数a=b=500,c=200且类内精度控制不超过0.6时,有一个优化的聚类方案输出.     

基于YOLO改进算法的安全帽和口罩佩戴自动同时检测

针对工地、危险区域等场景需要实现同时佩戴安全帽与口罩的自动检测问题,提出一种改进的YOLOv3算法以提高同时检测安全帽和口罩佩戴的准确率.首先,对网络模型中的聚类算法进行优化,使用加权核K-means聚类算法对训练数据集聚类分析,选取更适合小目标检测的Anchor Box,以提高检测的平均精度和速度;然后,优化YOLO...     

基于AIC方法的切换神经网络模型设计

将切换系统设计中的切换思想与神经网络相结合,构建了切换神经网络模型.根据模糊C均值（FCM）聚类方法将样本数据分为多组训练数据,每组数据对应训练一个单一神经网络模型,再利用赤池信息准则（AIC）制定相应的切换规则.根据输入数据特性,选择单一网络或多网络组合的输出作为模型输出,从而达到函数逼近目的.本模型更好地利用了各个子网络在特定区域具有较高逼近精度的特点.仿真结果表明,切换神经网络模型有较高的逼近精度.     

基于改进K-means算法的网络入侵行为取证研究

数据分析量巨大、逻辑关系复杂以及人工依赖程度高等因素增加了电子数据取证中行为分析的难度。针对网络入侵行为取证,提出了一种基于改进K-means聚类的机器学习分析方法。该算法改善了原有算法应用于取证所导致的缺陷问题,使初始聚类中心和聚类数能够依据向量分布情况自主进行设置,实现了网络行为智能属性归类。首先预处理网络行为数据,利用PV-DM模型将其向量化,基于改进算法寻找局部向量间相似度之和最大的向量,进而确定聚类中心与聚类数目,实现行为分类,由已知入侵行为信息关联出未知入侵用户及其行为,提升取证效率与结果完整性。     

基于改进YOLOv3的轻量化神经网络算法研究

对于小样本数据集,YOLOv3神经网络框架在训练时存在特征利用率和特征传递效率低的问题,其网络性能得不到充分利用,为解决这些问题,该研究提出基于改进的YOLOv3轻量化神经网络模型,该网络模型将YOLOv3基础框架中的ResNet残差网络结构改为DenseNet的密集串联结构,并将多尺度输出结构删减到2个.在自制麻将子数据集上的实验表明,改进YOLOv3的神经网络的每秒计算帧数(FPS)对比改进前提升了119.03%,预测目标与实际对象交并比(IoU)在0.5以上的平均检测精确度(mAP-50)提升了2.45%.将改进模型推广至开源数据集Kaggle以及Caltech上,改进模型相比原模型的每秒计算帧数分别提升了124.39%、140.05%,预测目标与实际对象交并比在0.5以上的平均检测精度分别提升了12.5%、5.34%.     

基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测。预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值。     

基于PCA算法和GA-BP算法的混合算法

研究PCA算法、GA和BP算法的机理,分析三种算法的优缺点,结合PCA算法降维优点及GA全局寻优与BP算法快速收敛的特点,将主成分进行实数编码,将网络结构进行二进制编码,并在遗传操作中嵌入BP算子,将三种算法进行耦合,提出一种新的混合算法,就财政能力综合评价问题进行实验,实验结果表明混合算法明显优于GA和BP算法。     

基于增量算法的三角剖分算法

增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢.针对增量算法的特点,改进算法通过将不同位置的点剖分对应存储到不同的边链表和三角形链表中,降低了边和三角形的搜索时间,提高了三角化的速度.同时,采用了加点剖分中同步优化和初步剖分后全体再次优化的优化方案,大大提高了剖分三角形的质量.实际点云剖分的结果显示,该算法不仅速度快、占用内存小,而且形成的三角表面质量高.     

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法，利用遗传算法建立数据模型，定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数，教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数，通过切片算子，生成指数要求的基因型个体，用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算，再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案，最后对优化的染色体按指定方向切片，生成教师课表，学生课表和教室课表，对某高校的真实数据进行实验，结果显示无一例教室，教师，班级冲突，在PⅢ866PC机上运行，耗时为2323．573s，该算法可以推广到车辆调度，会议安排、超大规模电路板设计等应用领域。     

免疫算法与遗传算法比较

在介绍免疫算法与遗传算法概念的基础上，阐明了二的不同特点，并通过仿真实验表明了它们之间在功能和应用方面的区别。     

模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一．简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质；并在此基础上．指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足，进而提出一种改进算法；最后，将算法应用到英语借词之中，给出计算结果．结果表明，改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度．     

一种组播路由遗传算法

在计算机通信中,越来越多的多媒体应用如视频会议、多媒体教学系统、视频点播等需要组播技术,这就需要研究如何构造有效的组播树的问题。首先给出基于受限延时的最小代价组播树的网络模型及其教学描述;然后提出一种采用启发武算法和遗传算法的混合算法来解决该问题。该算法可以在满足延时约束的条件下,寻找出最小费用的组播树。算法仿真试验结果表明该算法有较好的性能,快速有效。     

ABS算法在Karmarkar算法中的应用

应用ABS算法计算Karmarkar算法中的迭代方向 ,讨论了带有较多或较少约束的线性规划投影矩阵及方向失量的求解方法 ,从而在不同情形下降低了运算量及存储量     

目标驱动的迷宫布线算法及优化

在传统迷宫算法的基础上,结合电路布线的特点,提出了目标驱动的迷宫布线算法及优化的方法．该方法有效地减少了计算和回溯次数,在提高布线速度和缩短布线路径上均有良好的效果．     

遗传算法与神经控制的融合算法

针对神经控制器和遗传算法二者各自的优缺点,提出了遗传算法和神经控制的融合算法——将遗传算法应用于神经控制器的学习和训练,使控制器兼有二者的优点从而提高控制系统的性能。运用该方法对电加热炉温度控制系统进行的Matlab仿真,结果表明采用遗传神经控制器的系统,不但提高了阶跃响应的快速性,而且大大减少了超调量。     

基于免疫理论的仿生优化算法

提出一种新的仿生优化算法——自适应免疫克隆混合优化算法。介绍了仿生优化算法的基本思想及实现过程。以多峰值函数Camelback寻优为例,通过测试函数的计算结果,以及与基于信息熵的免疫算法和自适应免疫算法的仿真实验对比,证明了该算法对多峰值函数寻优的有效性,既可以大大减少计算量,又能改善种群的多样性,可快速达到全局最优,在优化领域具有广阔的应用前景。