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。     

基于组合神经网络和模糊聚类的话者分类

基于话者分类的自适应语音识别是实现非限定人、大字表语音识别的一种很有前途的有效方法．本文设计了一种用于话者分类的主从式组合神经网络，以神经预测模型作为从网络，可以从短语音（一个音节，约０．３秒）中有效地提取、规正和压缩话者个人性信息；主网络采用具有很强聚类功能的自组织特征映射网络．针对话者个人性信息的模糊性，提出了模糊系统聚类算法和双类心聚类算法．实验验证了组合神经网络对于话者分类的有效性以及模糊聚类算法对不同文本的语音样本具有较好的适应性     

延迟BP算法在洪水预报中的应用

针对现有洪水预报神经网络结构难以确定的问题，应用一种在训练中包含有延迟功能的BP算法，建立了延迟神经网络。实验研究表明，该算法在盘石头水库的应用中取得了令人满意的结果。     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

基于化工过程预报的模糊聚类神经网络系统

为了解决化工预报过程中的复杂问题，利用神经网络、模糊系统和演化算法等智能控制理论，提出了模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）。该模型的特点是利用模糊聚类算法提取典型数据，然后将典型数据送入神经网络系统进行学习产生模糊规则。该模型缩短了规则生成的时间，有效地防止了规则数爆炸，并在化工过程预报的应用中获得理想效果。     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

基于模糊聚类的文本分类研究

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。如何快速地整理海量信息,对不同的文本进行有效分类,已成为获取有价值信息的瓶颈。本文用模糊聚类分析的方法对文本进行分类,较好地解决了信息的实时分类问题,在实践中收到了良好的效果。     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

基于神经网络BP算法的市场预测研究

提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术，并选择重庆房地产市场为实验研究对象，给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。     

基于BP神经网络的变压器气相色谱分析法

介绍了利用BP神经网络对变压器进行气相色谱分析的原理,给出了训练样本,在对典型样本进行训练的同时,进一步对误差曲线的仿真结果进行了分析。最后以测试样本为例,说明了该分析方法的准确性与有效性。     

模糊聚类迭代模型在洪水灾害度划分中应用

介绍了陈守煜的模糊聚类迭代模型.利用该模型的计算结果可对聚类样本作进一步的排序.即先求各个类对模糊划分的相对隶属度,以此相对隶属度为权重,根据各聚类样本对各类以相对隶属度加权,求得样本对模糊概念的类别特征值,并根据其大小对聚类样本进行排序.将其应用于"96.7"洪水灾害分析,较清晰地划分出了各受灾地受灾程度的轻重.     

模糊超球神经网络及其在模式聚类中的应用

把模糊集理论和神经网络引入模式聚类的研究 ,在无须事先知道模式集数目的条件下 ,为提高聚类精度 ,提出模糊超球神经网络结构和聚类算法 ,同时给出仿真实验的结果 ,以说明模糊集理论和神经网络在模式聚类研究中的活力 .     

改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用

为了提高犯罪预测的准确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的准确性;同时采用聚类算法得到的隐层数和节点数也是十分准确的,增加了知识库运用的广泛性.该方法为犯罪的预测分析提供了一种新思路.     

基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进BP神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的BP网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了BP神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.     

基于神经网络的集散式模糊控制系统

将神经网络技术和模糊控制技术有效的引入到集散控制系统中，并将三者有机的结合起来，使其成为一种智能型的集散控制系统 .该系统由一台神经网络处理机和多台现场模糊控制器构成，组态方便，自适应能力强，具有自学习和模糊控制规则基自校正能力，适于难以建立数学模型的复杂度高、时变因素多、惯性大的被控系统 .     

基于BP网络的水资源预测方法的研究

对水资源预测的各种方法进行了分析，在本领域内推出一种新的预测方法－人工神经网络，可依据源数据，通过BP算法，自动形成水资源预测模型，从而推算出水资源变化趋势。人工神经网络有较强的学习功能，事先不需建立模型，而是根据预测的精度通过初始数据进行计算。从本文所得结果可以看出，人工神经网络是建立水资源预测模型的一种有效的方法。     

基于模糊聚类的粒子群神经网络预测卷取温度

影响热轧带钢卷取温度的因素多而且复杂,采用传统的温度预测模型难以达到较高的精度。为了满足卷取温度高精度预测的要求,将模糊聚类分析、神经网络、粒子群算法结合起来,提出了一种基于模糊聚类的粒子群神经网络用于预测卷取温度。运用现场实际数据测试表明,该方法预测卷取温度效果良好。     

基于模糊神经网络的地图匹配算法

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置.