基于QPSO小波神经网络的网络异常检测

为了提高网络异常检测中,对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法.利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量.实验数据采用KDD CUP99数据集,实验结果表明:该学习算法与传统的梯度下降法(GD)和粒子群算法(PSO)相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,同时该方法对于新的异常也有较高检测率.     

WNN中的改进PSO算法及参数初始化

利用粒子群（PSO）算法替代BP算法对小波神经网络（WNN）进行训练，针对局部极小值问题提出了改进的PSO算法，即判断当粒子陷人局部极小时将其重新初始化，并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了研究，避免了网络的盲目搜索，减少了迭代次数．通过非线性函数逼近的仿真结果表明，上述措施有效提高了网络搜索成功率，在一定程度上解决了局部极小值的问题．     

基于粒子群优化的高维小波神经网络及其应用

本文提出一种粒子群优化小波神经网络的新方法.先采用基于梯度下降的误差反传算法调整小波神经网络参数,再使用粒子群算法修正,从而建立了粒子群优化的高维小波神经网络,并将该方法用于构建热连轧产品质量模型.仿真结果表明,此模型提高了预测精度和收敛速度.     

一种新的优化神经网络权值算法及其应用

为克服和改进BP算法的不足,文章在分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法优越性与不足的基础上,提出了一种基于GA和PSO结合的算法——GA-PSO算法,用于训练神经网络权值.算法产生下一代个体时,不仅采用交叉和变异算子,而且在重新定义局部最优粒子的基础上,引入粒子群优化算法,有效地结合了遗传算法的全局收敛性能和粒子群优化算法的局部搜索能力.通过对异或问题和IRIS模式分类问题的学习,仿真结果明显好于单纯地用GA或PSO进行前向神经网络训练,能有效避免早熟收敛的同时,提高搜索精度.     

基于PSO的结构损伤检测应用研究

建筑结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息,在此理论基础上,构造了BP神经网络的输入参数.针对BP梯度下降算法导致的收敛速度慢和易陷入局部最小的缺点,引入粒子群演化(PSO)算法来优化神经网络各层间的连接权值.首先通过有限元法提取结构固有频率的变化,结合PSO对神经网络进行训练,然后分别对结构的损伤位置和损伤程度进行识别.计算分析结果表明,PSO的引入,相较于单纯的BP算法,该方法在结构损伤检测中取得更优的识别效果.     

改进PSO的WNN模型在短期负荷预测中的应用

针对电力系统负荷预测中实际的负荷数据往往具有极大的波动性,模型呈现出极大的非线性,提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于电力系统的负荷预测研究.首先,分析和介绍了小波神经网络和改进的粒子群算法的基本原理和优点;其次,将改进的PSO算法用于优化小波神经网络的参数优化;最后对改进的PSO-WNN负荷预测模型进行仿真分析.实验结果与传统PSO-WNN的实验结果进行对比,证明改进的PSO能够提高模型的运算效率和负荷预测精度.     

非线性回归分析的PSO小波网络方法及应用

文章介绍了粒子群算法(PSO)和小波神经网络的基本原理,把基于粒子群小波网络的混合算法应用到非线性回归问题中,并对算法解决非线性回归问题进行了实践分析,最后建立了测井响应值和物性参数孔隙度之间的回归模型.从仿真结果可以看出,本方法的回归值和岩心分析值符合较好,表明粒子群小波网络进行非线性回归分析是一种有效的数据回归方法.     

基于PSO-BP算法的微带天线谐振频率神经网络建模

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败.本文提出基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)算法的一种混合算法(PSO-BP)来训练神经网络,并基于该网络对矩形微带天线的谐振频率进行建模.该算法充分利用了PSO的全局搜索特性和BP的局部搜索特性,可以有效地提高神经网络的建模精度.仿真试验表明,基于PSO-BP算法的神经网络所建立的微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论.     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

PSO-BP神经网络在露天矿卡车油耗预测中的应用

针对露天矿燃油消耗问题,利用粒子群优化算法对BP网络的权值和偏置进行优化,建立了基于粒子群优化BP神经网络的露天矿卡车油耗量预测网络模型.该方法使用由PSO优化的BP模型来拟合影响露天矿卡车油耗众多因素与油耗值之间的复杂关系.仿真结果表明:模型具有预测精度高、稳定性好等特点,适用于露天矿卡车油耗的预测,在露天矿燃油消耗预测中具一定的实用价值.     

小波神经网络在人脸识别中的应用

人脸识别是一个涉及生理学、心理学、图像处理、计算机视觉、模式识别和数学等多个学科的前沿课题。小波神经网络是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种前馈性网络,避免了BP网络等结构设计上的盲目性,网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,有较强的函数学习能力和推广能力。基于小波神经网络,文中提出了一种新的人脸识别算法。该算法利用小波多分辨特性和神经网络的鲁棒性和记忆性,同时结合了加速网络收敛速度的小波神经网络步长调整算法。实验证明该算法有高的检测率和有效性。     

一种新型前向神经网络用于汉语四声识别

提出了一种新型的前向神经网络，并研究了其在语音识别中的应用。该神经网络为只含一层非线性隐层的前向神经网络，以线性的输出层代替一般ＢＰ网络的非线性输出层，可以更准确地，范围更大地完成非线性函数估值功能。该神经网络采用了包括反向传播算法及最小均方算法的混合算法进行训练，可以减少落入局部最小点的概率以及提高收敛速度。     

基于遗传小波神经网络模型的脱机签名鉴定

根据脱机中文签名的特点,提出了一种用基于遗传算法的小波神经网络进行脱机中文签名鉴定的方法.基于遗传算法的小波神经网络模型结合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络快速高精度的特点,克服了梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺点.该模型用遗传算法对小波神经网络的各参数进行前期优化训练,再用梯度下降法对参数进行二次优化.实验结果表明,将此模型用于脱机签名鉴定系统,与单独采用BP网络或小波神经网络相比,性能有明显的提高.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

当前非定特人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法,介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值,利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型,将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证,结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。     

基于蚁群神经网络船舶发电机故障诊断

BP神经网络在船舶发电机故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢、且容易陷入局部极小等问题,给故障诊断带来不便.为此,采用蚁群优化算法代替反向传播算法训练神经网络的权值和阈值.以船舶发电机中的同步发电机为例,利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较,结果表明蚁群神经网络具有较好的训练性能、收敛速度、诊断精度和良好的故障识别率,应用于船舶发电机的故障诊断中,具有较好的应用前景.     

基于烟草中致香成分的人工神经网络分类模型

从烟叶化学成分和结合评吸结果确定的烟叶品质的关系入手,用遗传BP神经网络建立了基于烟草中致香物质含量的烟草模式识别模型.分析结果表明,使用该方法能全局优化基于烟草致香成分的神经网络结构,较之梯度下降法的神经网络的训练效率更高,得到的识别结果也更加准确.它可以作为一种新的判别烟草香味特征的识别手段.     

改进的神经网络快速学习算法

提出了一种新颖的神经元模型和用于神经网络训练的推广准则，给出了多层神经网络的快速学习算法，研究了一种用于语音识别的时变多层神经网络及其相应的快速学习算法．语音识别实验表明：所给出的快速学习算法能有效地加速网络训练进程．     

一种量子神经网络说话人识别方法

针对说话人语音特征空间边界存在模糊性的特点,构建了一种量子神经网络识别分类器,用于说话人识别,以改善存在交叉数据的语音特征参数的分类效果。提出了一种基于人工免疫算法的量子间隔训练方法,以改善传统量子神经网络训练算法的不足。以TIMIT语音库为测试语音,与传统BP网络和基于常规梯度下降量子间隔训练算法的量子神经网络做对比实验。实验证明,算法能有效提高说话人识别系统的识别率,同时与高斯混合模型相比,具有更好的抗噪声性能。     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7％.结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.