基于集成间隔优化的对海雷达目标识别算法

综合考虑对海雷达目标识别的高实时性和强泛化能力要求,提出一种利用模拟退火算法(SA)进行集成间隔优化的静态选择集成(SSE)算法.该算法首先利用SA基于集成间隔最大化搜索出不同大小的最优基分类器子集,然后利用集成分类精确度从中筛选出最终的集成分类器系统.进而提出一种分类器权值、样本权值的迭代求解算法,并考虑这两类权值以及基分类器的分类置信度,给出了8种集成间隔定义.在自建全极化高分辨率距离像(HRRP)分类数据集和17个UCI数据集上分析了集成间隔定义对集成算法性能的影响,通过对比实验验证了该算法的有效性.     

短期负荷预测的集成改进极端学习机方法

首次将极端学习机(ELM)理论引入短期负荷预测领域,并以BFGS拟牛顿法对ELM网络左侧权值进行优化训练调整,形成基于迭代-解析的改进ELM预测模型.同时,采用集成技术Boosting算法,生成多个差异度大的改进ELM子网络,对其进行加权组合,构建了集成改进极端学习机预测模型.该模型不仅有效避免了极端学习机左侧权值随机给定的输出稳定性问题,而且克服了单一网络预测模型泛化能力较差等缺陷.     

基于聚类核的核极速学习机

传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要调整大量的网络参数,例如输入权值以及隐层单元的偏置,而极速学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值,便可以产生唯一的最优解,因此它具有学习速度快且泛化性能好的优点.随着极速学习机的研究发展,核极速学习机的相关理论被提出.核极速学习机是将核函数引入到极速学习机中,可以得到最小二乘解,具有更稳定的泛化性能.本文在核极速学习机的基础上提出了一种基于Bagged聚类核的核极速学习机的分类方法,首先对已有的标记样本和所有的无标记样本采用多次k均值聚类,去构造Bagged聚类核,然后对Bagged聚类核和径向基核进行求和,最终用于核极速学习机的训练中.与传统核极速学习机相比,本文提出的方法可以使用所有的无标记样本,从而尽可能地提高分类的准确率.最后本文通过实验验证了方法的可行性.     

增量构造负相关异构神经网络集成的方法

基于负相关异构网络,提出了一种增量构造异构神经网络集成(NNE)的方法.该方法在训练成员网络时,不仅调整网络的连接权值,而且动态调整网络的结构,从而在提高单个网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度,减小网络集成的泛化误差.该方法包括构造最佳异构网络(BHNN)和构造异构网络集成(HNNE)两个部分,BHNN基于负相关学习动态构造多个最佳网络,HNNE利用训练好的最佳网络增量地构造异构NNE.使用网络泛化误差和集成泛化误差,整个集成过程可自动完成,无需预先确定成员网络的结构.分别对回归和分类问题进行了实验,相对于单个网络,该方法在测试数据集上的错误率降低了17%～85%,与已有的Boosting、Bagging等网络集成方法相比,错误率也有不同程度的改善.     

异构网络垂直切换性能参数分析及算法研究

以蜂窝网与无线局域网(WLAN)融合为例,研究异构网络之间的垂直切换算法.对影响切换算法性能的各网络端及用户端参数进行了分析研究,包括参数的定义、在不同接入网中的取值范围、参数之间的关系及参数的归一化等.针对参数对切换算法及系统性能的影响,进行了参数分类,将参数分为切换先决条件、切换判决条件及切换辅助条件,并根据参数分类提出了新的垂直切换算法.该算法采用可变权值,即算法中各性能参数的权值依据用户业务特性,移动模型及用户对各网络的喜好等因素进行动态调整.与目前固定权值的垂直切换算法相比.提出的算法考虑了不同用户特性及QoS需求,可提高用户满意度及网络整体性能.     

集成搜索引擎中结果排序的优化分析

在充分理解相关度概念的基础上，提出了一种基于权值的结果优化排序方法，综合考虑用户需求，包括兴趣权值、人数权值和位置权值，并采用固定容量的网页索取模式，实现了一个小型集成搜索引擎的原型系统，对结果进行了优化排序，经实验验证，其执行性能效果较好．     

基于M-WDLS和PCA的转子故障诊断方法

针对不同故障特征属性交互重叠导致的故障类别辨识困难问题,提出一种基于Manhattan距离作为特征之间相似度信息测度的权值判别拉普拉斯分值特征选择方法.该方法采用Manhattan距离衡量高维特征矢量之间的相似度,并将数据样本标记信息融入权值计算中以增强权值的判别性,提升了LS算法的敏感特征筛选性能.将M-WDLS和主成分分析相结合,提出基于M-WDLS和PCA的转子故障诊断方法.首先提取原始振动信号的时域、频域、时频域特征构造混合域特征集;然后利用M-WDLS选择敏感特征组成敏感特征矩阵;最后对敏感特征矩阵进行PCA降维处理,并将结果输入到K-近邻分类器中进行模式识别.对比实验的结果表明,该方法能有效提取转子系统振动信号的状态特征,有助于提高故障辨识的准确率.     

加权子空间的随机向量函数链接网络集成方法

随机向量函数链接网络(RVFL)是一种随机权网络模型,其基于非迭代权重更新方式,直接求解输出层权重完成模型训练,因此具有训练速度快的优点,已有的实验证明了其在分类和回归任务中均具有良好的泛化能力.目前在RVFL的改进工作中存在两点问题：改善网络结构会复杂化模型,容易造成过拟合现象;结合集成学习往往无法进一步通过增加集成多样性来提升模型性能.因此,本文基于子空间策略,提出了一种基于加权子空间的随机向量函数链接网络集成方法(WAB-RVFL).基于RVFL网络结构中输入层和输出层直连的线性特点,WAB-RVFL引入属性优化的思想并提出属性加权矩阵的概念,对属性子空间进行加权转化获得更优质的加权子空间,使其更利于模型进行集成训练.通过在8个高维分类数据集上的实验测试,证实了WAB-RVFL的可行性、合理性和有效性,其能够获得比6种流行的RVFL网络模型更优的泛化能力.     

基于不平衡分类的Bagging集成污水处理故障诊断

在污水处理过程故障会导致出水水质下降、运行费用增高甚至造成环境的二次污染,而污水处理故障诊断数据的典型不平衡特性,严重影响了故障诊断的效果,尤其会导致故障分类的正确率偏低.针对此问题,文中提出了一种基于加权极限学习机的改进Bagging集成污水处理故障诊断建模方法;以加权极限学习机为基分类器,以Bagging集成框架建立集成分类器;定义可调整的过采样倍率公式,通过虚拟少数过采样算法(SMOTE)对少数类样本进行过采样,以保证基分类器间的多样性;以不平衡分类性能指标G-mean值为基础,定义新的基分类器输出权值更新公式,以提高故障类别识别率.仿真实验表明,该污水处理故障诊断模型的性能优于其他对比算法,可有效提高G-mean值和整体分类正确率,特别是提高了故障类别的识别正确率.     

改进的小波神经网络模型及应用

为改善应用于变参数振动钻削加工过程的仿真和参数优化的小波神经网络的逼近能力和泛化能力,提出一种小波神经网络结构和基于局部学习策略的共轭梯度(LCG:Local Conjugate Gradient)算法,并利用灰色关联分析法对改进网络模型中的3个输入权值进行选取,对网络权值、小波函数的平移因子和伸缩因子的初始值选取给出了原则.通过实验表明,该模型改善了网络性能和仿真效果.