改进差分进化在前馈神经网络训练中的应用

分析了误差反传算法,将改进差分进化算法和神经网络结合,采用常数变异交叉与自适应变异交叉的混合策略对网络的权值和阈值进行训练.并用2个典型问题对该网络和误差反传网络进行仿真对比.结果表明：经改进差分进化算法训练的神经网络,收敛速度快、泛化性能好.     

神经网络在二相编码信号旁瓣抑制中应用

研究了人工神经网络在二相编码信号距离旁瓣抑制问题中的应用。在H．K．Kwan等提出的将多层感知器网络用于二相编码信号距离旁瓣抑制问题的基础上,采用了一种改进的神经网络学习算法对网络进行训练。用13bit巴克码对网络进行了测试。实验结果表明,经改进的神经网络学习算法训练后的网络抗噪性能、多目标分辨能力以及收敛速度都明显优于一般误差反向传播学习算法（EBP）训练所得的结果。     

基于改进模糊k均值算法和神经网络算法的数据挖掘模型

为解决神经网络算法中样本数据包含大量与目标数据无关的属性而导致网络训练时间长、效率低的问题,提出基于改进模糊k均值(FKM)和BP神经网络算法的数据挖掘模型.利用改进的FKM聚类算法对输入数据的属性进行聚类,摈弃与目标属性相关性弱或冗余的属性,保留相关性强的属性,减少了神经网络的训练样本数据量,提高了网络的训练效率.对儿童血红蛋白含量的预测结果表明,该模型具有很好的实用性和可靠性.     

控制系统神经网络结构优化问题研究

应用Δ目标函数法，研究了控制系统神经网络结构优化问题．给出一个推广算法及一个前向全连网络，并对用网络实现非线性映射进行仿真研究．结果表明：用推广算法训练前向全连网络，能同时得到优化结构与权值，训练速度快，适合控制系统神经网络使用     

基于复合神经网络的网络业务分类算法

针对目前计算机网络业务流管理问题,提出了一种基于复合神经网络的网络业务分类方案．将复合神经网络用于网络业务源特征提取与分类的研究中,打包法和BP算法结合用于复合神经网络的训练．并分析比较与单个神经网络和模糊神经网络算法用于网络业务分类效果．计算机仿真结果表明,复合神经网络分类收敛快、误差小,比单个神经网络算法和模糊神经网络算法更优越；同时,研究结果为解决网络业务源特征提取与分类提供了一种有效的途径．     

基于数据的轨道电路故障诊断的混合算法

提出一种基于数据的神经网络混合算法故障诊断网络,用于轨道电路的故障诊断.考虑铁路信号需求,设计出符合神经网络训练快速性和有效性要求的BP-LM-PSO-GA混合算法,就是将轨道电路复杂网络分解设计为许多小的神经网络组态,通过综合这些小的神经网络诊断结论,得出最终结果,以解决单独设计神经网络带来的运算量问题;然后以广泛使用的ZPW-2000A型轨道电路为例,验证了该算法网络训练的快速性及故障诊断的有效性.最后给出了该诊断网络对轨道电路的诊断步骤.仿真结果表明该诊断网络具有可行性和有效性,为轨道电路故障诊断的应用提出了一条新途径.     

基于深度神经网络剪枝的两阶段遥感图像目标检测

在高分辨率遥感图像目标检测中,受云雾、光照、复杂背景、噪声等因素影响,现有目标检测方法虚警率高、速度慢、精确度低.为此提出基于深度神经网络剪枝的两阶段目标检测(object detection based on deep pruning,ODDP)方法.首先,给出深度神经网络剪枝方法,基于深度神经网络剪枝分别提出自主学习区域提取网络算法与优化训练分类网络算法;然后,将上述两算法用于卷积神经网络,得到两阶段目标检测模型.实验结果表明,在NWPU VHR-10高分辨率遥感数据集上,相比现有目标检测方法,ODDP的检测速度和精度均有一定提升.     

SOM-BP神经网络在食品机械机构优化设计中的应用

论述了神经网络算法对食品机械机构优化设计的适用性.以自组织特征映射网络SOM和误差反向传播网络BP为理论基础,将SOM-BP集成神经网络模型应用于食品机械的机构优化设计领域,建立食品机械四杆机构优化目标函数模型,通过集成网络训练,得到优化设计结果.     

基于贝叶斯神经网络的SPA-H热轧板力学性能预测

研究了基于贝叶斯方法的神经网络及其在SPA-H热轧板力学性能预测中的应用.在网络的目标函数中引入代表网络复杂程度的惩罚项,融入"奥克姆剪刀"理论,防止网络"过训练"的发生.考虑到网络在应用中的实际问题,在前人改进的算法基础上,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,提高了该网络的收敛速度.利用上述网络进行SPA-H集装箱热轧板力学性能预测,在收敛速度、稳定性和泛化能力方面都优于传统的BP神经网络.     

遗传算法改进神经网络的电力系统谐波检测法

提出了将遗传算法与神经网络结合起来用于电力系统谐波幅值与相位测量的方法。根据电力系统谐波的特点,构造了用于谐波检测的神经网络模型,阐述了网络训练样本的形成方法。借助Matlab提供的遗传算法与神经网络算法工具箱,先用遗传算法对前馈神经网络进行全局训练,再用BP(back-propagation)算法进行精确训练。仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性。通过与传统BP算法测量谐波的方法相比较,该方法具有训练速度快,不易陷入局部极值,测量精度高的优点。最后用未训练的样本检测训练好的神经网络,验证了该网络同时也具有较好的泛化能力。     

源于盲分离思想的线性变形图象校正

本文从盲分离思想入手，利用反馈式社会经网络，根据Ｈｅｂｂｉａｎ学习算法，对二维线性变形二值图象的校正问题提出了一个新的解决方法，并对分离状态的稳定性进行了讨论，最后给计算机的模拟结果。     

一种具有全局最优的神经网络BP算法

建立了描述上半周加热、下半周绝热不均匀热流边界条件下的水平管内受迫层流与自然对流叠加的混合对流换热的数学模型。该模型考虑了管壁导热和流体的变物性，研究了不同流体（水和乙二醇水溶液）、不同热流方向对对流换热的影响。同时也进行了上半周加热、下半周绝热边界条件下的水平管内混合对流换热的实验研究。理论和实验研究的结果都表明了，重力场对水平管内流体层流对流换热的影响，为在地面重力场中进行模拟太空微重力环境中的空间辐射器的传热实验研究提供了必要的理论和实验依据。     

一种虚拟化网络功能启发式动态编排算法

随着信息化的发展,网络业务的种类越来越多,业务的功能越来越强大,网络的基础设施为业务提供动态服务的能力已跟不上业务发展的速度,研究动态部署虚拟化网络功能具有重大意义.在不违反服务水平协议的情况下,研究了虚拟网络功能编排问题,并提出了虚拟网络功能编排的整数线性规划数学模型,接着基于动态编程的启发式算法对模型求解,最后对现实世界网络拓扑进行跟踪模拟.仿真结果表明,所提出的启发式算法可以降低网络运营成本,相关性能优于传统的硬件中间件方法.     

WPAN/WLAN应用环境下链路自适应的CIR预测算法

在分析了基于信干比（CIR）估计的链路自适应算法的基础上，指出该算法的性能取决于如何对下一调整间隔的CIR值进行预测，提出了CIR的线性预测算法，并在此基础上将自适应滤波理论引入到CIR的预测中，提出了适合于CIR预测的自适应算法，分析了此种情况下的收敛因子和其他参数的选取。数值仿真结果表明，自适应预测算法明显优于简单预测与线性预测算法，特别是在CIR估计存在误差时，优势更加明显，其吞吐量的最大增幅超过了5Mbit/s。需要指出的是，虽然本文的分析和仿真均以HIPERLAN2为例，但其结果对于在WPAN／WLAN应用环境下的其他系统也都适用。     

基于四维消耗的公交线网优化模型及蚁群算法

针对城市公交线网的优化问题,应用四维消耗概念进行了综合研究,给出了公交线网优化的多目标线性规划模型及蚁群算法.在定义时间、空间、环境、能源等四维消耗概念的基础上,从点、线、面3个方面对公交线网优化问题进行研究.在考虑效益最大化、成本最小化、发展可持续化的情况下,利用效用函数建立了公交线网优化的多目标线性规划模型.并用蚁群算法对多目标线性规划模型求解,得到最佳的公交线路网络布局结构和公交线网运营效率.实例表明,利用蚁群算法优化后公交线网利用率增大、可达性良好、乘客出行时间减少,优化结果符合城市交通的实际情况,该方法合理可行.     

完备完全树及其在Op—Amp电路分析中的应用

介绍一种分析Ｏｐ－Ａｍｐ电路的拓扑公式和算法。与Ｍａｙｅｄａ算法相比，本算法不需要处理双图；也克服了完全树符号确定的困难。举例说明了该算法在电路分析中的应用。     

Packet matching algorithm based on improving differential evolution

The performance of network equipments, such as firewall, router, etc., is decided by the efficiency of patch matching. It is difficult to adapt the speed of packet matching with packets linear forwarding by traditional algorithms. The purpose of this paper is to develop a novel algorithm of packet matching based on improving differential evolutionary algorithm, which also combines with classic packets matching algorithms to improve the performance of algorithm. For the sake of objectivity, the statistics method was used to compute the fitting value. Experiments showed that this new algorithm effectively improved the performance in the speed and storage space, as compared with the traditional one. For the first time, evolutionary algorithm is used to solve the network data packet forwarding, and packets can be forwarded at the linear speed. In addition, this new algorithm is universal, so it can be adapted for many equipment.     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

一种基于动态模糊神经网络的飞行数据模型辨识方法

针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。     

基于实向量输入的角分类前向神经网络研究

快速分类是在线信息检索研究者关注的热点 .角分类前向神经网络是一类快速分类神经网络 .给出了一个新型的由两种神经元混合构成的神经网络 ,定义了相应的网络拓扑、学习算法和动力学行为 .分析表明 ,该网络的学习的时间复杂度是线性的 .实验表明 ,与二值神经元构成的神经网络相比 ,该网络在满足快速分类要求的同时 ,其分类准确率有显著的提高