基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性。     

基于神经网络集成的说话人识别算法仿真研究

说话人识别研究中采用的语音信号特征同时包含了语义信息和话者信息,二者相互影响,给识别带来了很大的困难。为解决这个问题,我们将集成思想应用于说话人识别中,针对每个汉语单韵音的特征空间训练一个神经网络实现说话人分类,并使用另一个神经网络对多个单韵音神经网络识别器的识别结果进行结合。该方法可以有效地避免语义信息对说话人识别的干扰,提高识别精度。不仅如此,神经网络集成的识别结果还可以同时给出该帧语音所属的单韵音类型。仿真实验结果表明,集成系统的识别精度高于单一神经网络,并且在与多种算法的对比中也展示了良好的性能,更重要的是,该方法给出了一种从语音特征中分离语义信息和说话人信息的新思路。     

集成学习的多分类器动态融合方法研究

AdaBoost集成学习方法中,分类器一经学习成功,其投票权值就已确定,同一分类器对所有待测样本均有相同的投票权值。对于难于分类样本,具有良好分类性能的少数分类器权值却较低。提出适用于集成学习方法的权重自适应调整多分类器集成算法。根据多分类器行为信息,产生待测样本局部分类精度的有效判定区域,基于有效判定区域选择不同的分类器组合,并调整其相应权重,利用样本集上的统计信息来动态指导分类集成判决。实验结果表明,该算法提高了集成分类性能。     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。     

动态过程神经网络模型的研究(一)

综述了用于动态过程建模的几种典型的神经网络结构以及它们所具有的性能 ,并通过分析比较得出了网络结构与网络性能之间的关系。文中引入动态系统的状态空间描述方法 ,对动态过程神经网络建模具有指导意义.     

大型水利水电工程建设项目动态联盟组织模式的结构集成

针对大型水利水电工程建设项目的特点, 从特征结构、框架结构、动态结构等方面研究大型水利水电工程建设项目动态联盟组织模式的结构, 进行动态联盟组织的结构设计. 应用集成管理思想, 对动态联盟组织模式进行结构集成, 从结构框架、结构支撑、结构连接、结构评价等方面进行阐述. 运用模糊综合评判与神经网络评价集成方法对大型水利水电动态联盟组织结构进行评价.     

基于改进基函数的自适应动态模糊神经网络算法研究

在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络.该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可以根据误差减少率(ERR)来修正.其应用不仅可以用来建模,还可以用来抽取有意义的模糊规则以获取知识.通过与D-FNN以及其他方法的比较,可以看到GD-FNN在学习效率和性能方面具有突出的优势.最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性.     

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.     

基于GMDH的“一步式”客户流失预测集成建模

在客户流失预测问题中, 客户数据的特征往往会影响模型的预测效果.分析了常用的“两步式”客户流失 预测方法的不足,提出了基于数据分组处理(GMDH)技术的“一步式”客户流失预测集成研究框架.该框架一方面 将数据预处理和客户流失预测建模过程进行集成,另一方面用多分类器集成策略进行客户流失预测建模.以客户数据类别分布不平衡的客户流失预测问题为例,构建了与数据特征相适应的“一步式”集成模型. 实证结果表明,该方法能够更有效地进行客户流失预测.