LVQ神经网络在交通事件检测中的应用

提出一种基于LVQ神经网络的交通事件检测方法。提取上下游的流量和占有率为特征,LVQ神经网络作为分类器进行交通事件自动检测。LVQ网络结构简单,但却表现出比BP神经网络更强的有效性和鲁棒性。为进一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Boosting算法,进行网络集成。运用Matlab 进行了仿真分析,结果表明提出的交通事件检测算法具有良好的检测性能。     

基于Bagging算法和遗传神经网络的交通事件检测

提出一种集成遗传神经网络的交通事件检测方法,以上下游的流量和占有率作为特征,RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测。在RBF神经网络的训练过程中,采用遗传算法GA（Genetic Algorithm）对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。为了提高神经网络的分类能力,采用Bagging算法,进行网络集成。通过Matlab仿真实验,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。     

基于Adaboost算法的交通事件检测

提出一种Adaboost BP神经网络的交通事件检测方法:以上下游的流量和占有率作为特征,用BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.在BP神经网络的训练过程中,提出一种新的训练算法,提高了神经网络的分类能力.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Adaboost算法,进行网络集成.运用Matlab进行仿真分析.结果表明所提出的交通事件检测算法具有较好的检测性能.     

基于Boosting RBF神经网络的人体行为识别

提出一种基于Boosting RBF神经网络的人体行为识别方法,该方法利用规范化的运动历史图像（MHI）进行图像序列表示,从中提取Zernike矩的统计描述特征,然后提出Adaboost算法自适应地选择图像序列的特征作为RBF神经网络的输入,为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用一种调整权值分布,限制权重扩张的改进的Boosting方法,分类器以加权投票方式进行分类决策。实验结果表明,提出的方法能够有效地识别人体运动类别。     

基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征，RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性，采用Boosting方法，进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验，结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于Boosting算法的入侵检测

提出了一种新颖的基于boosting BP 神经网络的入侵检测方法。为了提高BP神经网络的泛化能力,采用改进的Boosting方法,进行网络集成。Boosting方法采用更有效的参数求解方法,即弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关。对“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集进行特征选择和归一化处理之后用于训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误报率,仿真结果表明,提出的入侵检测方法是有效的。     

基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测

提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测算法的步骤,最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以明显提高RBF神经网络性能（高检测率、低误报率）,且具有较强的泛化能力,适宜高速公路事件检测。     

基于Boosting RBF神经网络的入侵检测

提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。     

粒子群优化神经网络的交通事件检测算法研究

为减少交通事件引起的交通延误,提出一种基于粒子群优化神经网络的交通事件检测算法;首先,利用车载激光测距仪和GPS设备作为实验平台,采集了反映路段车辆占有率及车辆运行速度特征的交通参数;其次,利用粒子群(PSO)算法训练随机产生的初始化数据,优化BP神经网络连接权值和阈值;最后,将PSO优化后的BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类和检测;试验中比较了PSO神经网络算法、BP神经网络算法和经典算法对交通事件的检测效果,PSO神经网络算法在事件检测率(DR)、平均检测时间(MTTD)方面均优于其他目标算法;结果显示,粒子群优化的神经网络算法用于交通事件检测提高了检测性能。     

基于遗传优化神经网络的网络入侵特征检测

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明：遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数,同时提高了网络入侵检测正确率。