改进蚁群算法结合BP网络用于入侵检测

针对用BP神经网络进行入侵检测时权值难以确定的问题,提出一种基于改进蚁群算法与BP网络的入侵检测方法。基于蚁群算法构建解特点,正反馈自催化机制和分布式计算机制和BP网络局部精确搜索的特性,将蚁群算法和BP算法有机结合,利用蚁群算法优化BP网络,并对蚁群算法进行改进。通过KDD99CUP数据集分别对基于不同算法集合的BP神经网络进行了仿真实验,结果表明:改进算法收敛速度快,迭代次数较少,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

改进的BP算法在多传感器数据融合中的应用

采用了基于小波神经网络的BP权值平衡改进算法,构造小波神经网络并训练以改变BP网络权值.根据多传感器特征级数据融合模型,并结合该权值平衡算法,使测量到的数据进行基于特征级的融合,并将该数据融合结果提供给决策级判断,从而得出理想的判定效果.仿真结果表明,该数据融合算法避免了BP权值平衡算法的缺点,不仅提高了学习的速度,而且具有更高的计算精度.     

基于神经网络的模拟电路的故障诊断

根据 BP神经网络的特点和性能以及电路故障诊断的要求 ,采用了 BP网络的权值与故障模式相对应的方法来进行电路的故障诊断 .该方法利用改进的 BP算法 ,首先建立故障模式 ,然后将故障模式与 BP网络的权值相对应 ,最后将权值作为故障诊断知识 .对模拟电路的软故障进行了仿真 ,仿真结果良好     

基于自适应遗传算法的神经网络字符识别

为了增强传统自适应遗传算法在进化初期的鲁棒性及避免早熟收敛,给出了一种改进算法,并利用这一算法来调整BP模型的网络权值与阈值,最后将新算法应用于字符的识别.仿真结果表明,新算法比BP算法具有更强的识别能力.     

一种改进的Jacobi正交多项式的BP神经网络算法

 根据多项式理论,构造一种以Jacobi正交多项式作为隐层神经元激励函数的BP(back-propagation)神经网络模型.针对该网络,提出一种改进算法即隐层神经元数可快速确定的权值直接确定算法.首先介绍正交基函数和Jacobi多项式的定义,以及BP神经网络的基本原理.然后进行网络隐层数设计及其隐神经元数的确定,且设置各层连接权值、给出改进算法的步骤.最后,将其与传统矩阵迭代法和Levenberg-Marquardt训练算法进行比较.计算机实验结果表明,该算法具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够达到更高的工作精度.     

用粒子群算法优化BP神经网络进行函数拟合

由于BP网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极值,为了提高BP网络预测的准确性,本文提出了用粒子群(PSO)算法来优化BP网络,并进行非线性函数拟合.用PSO迭代算法找到最佳的网络权值和阈值,再以网络的正向传播的最小误差作为目标函数指导PSO的优化.将该算法与标准BP算法进行matlab仿真比较.实验结果表明,优化后的网络拟合误差小,效果更好.     

一种新的快速收敛的反向传播算法

提出了一种新的快速的误差反向传播算法 .这种方法从神经网络的权值调节公式入手 ,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛 .并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真 ,验证了所提出的算法的有效性 .结果表明 ,所提出的算法在收敛速度等方面大大优于通常的BP(反向传播 )算法、带动量项的BP算法以及其他的一些改进的算法 .     

一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究

针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

一种新的双论域上模糊粗糙集

粗糙集模型的推广一直是粗糙集理论研究的一个热点.该文基于模糊相容关系,定义了双论域上模糊集的上下近似算子,从而得到了一种新的双论域上模糊粗糙集模型,并研究了它的性质.     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于MEA的粗糙集神经网络研究及应用

将思维进化算法、粗糙集和神经网络相结合,提出一种基于MEA的粗糙集神经网络,用于变压器故障诊断。此模型采用思维进化算法全局寻优的特点,搜索粗糙集属性约简离散断点的位置以及神经网络的连接权值和阈值,避免了常规粗糙集属性约简时复杂的手工试凑以及BP神经网络收敛速度慢、精度不高等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解,提高系统的诊断速度和准确率。仿真结果表明了方法的有效性。     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

基于优势关系的粗糙集的巷道支护方案评价体系

为了建立科学的巷道支护方案评价体系,综合考虑影响巷道支护的众多因素对各评价因素指标进行分级,采用相对重要程度相关等级计算法确定巷道支护方案各评价因素的权重,利用基于优势关系的粗糙集理论对巷道支护方案建立评价体系,对条件属性进行属性约简,生成最少偏好决策规则集,并应用灰色关联理论对约简后的各条件属性重要程度进行分析,不仅评价优选巷道支护方案,而且对各因素之间的内在关系进行分析。应用模型对某铅锌矿的支护方案评价体系分析,结果表明：该模型对巷道支护工作具有一定的指导意义。     

基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法

基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.     

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。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.