基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群,将免疫机制引入传统遗传进化过程,有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足,保持种群多样性,构造得到混沌免疫遗传优化算法。进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合,分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型。利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比,表日周基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性。     

网络热门话题的跟踪建模与检测分析

网络热门话题的跟踪对社会稳定、国家安全具有重要作用,针对传统网络热门话题跟踪模型误差大的缺陷,提出改进神经网络的网络热门话题的跟踪和检测模型。首先对网络热门话题的跟踪和检测现状进行分析;然后收集网络热门话题相关数据,采用神经网络对网络热门话题的跟踪进行建模,实现网络热门话题的检测,并对神经网络的局限性进行改进;最后采用具体网络热门话题的跟踪和检测实验对模型的有效性进行测试,与其他网络热门话题的跟踪和检测模型相比,改进神经网络提高了网络热门话题的跟踪精度,降低了网络热门话题的检测错误率,可以为网络舆情管理者提供可靠的信息。     

免疫进化子波网络及其学习算法

本文首次对子波神经网络的分类机理进行了详细地研究,在此基础上将免疫进化算法与子波神经网络相集成,并提出了免疫进化子波网络模型及其学习算法.其中,免疫进化算法是一种集免疫机制和进化机制于一体的一种新的全局并行算法,它可以通过对进化环境的自适应和自学习,有针对性地抑制由原进化算子操作的盲目性而引起的退化现象.理论分析和用于双螺旋线分类的仿真结果表明,免疫进化子波网络不仅是可行的,也是十分有效的.由于免疫进化算法本身所固有的并行运算规则、智能搜索方式和概率判断准则,从而有利于弱化子波网络的应用条件,加强其联想记忆和信息处理的能力.     

基于神经网络的计算机网络安全评价研究

由于计算机网络信息在传播时具有开放性,部分信息未经过严格的审核,导致计算机网络面临安全漏洞和病毒等方面的威胁。神经网络是目前应用最为广泛的网络模型之一,结合神经网络构建一套安全、可靠的计算机安全评价体系,对网络安全有一定的保障作用。将神经网络有效地应用于计算机网络,有利于降低网络安全风险。文章对神经网络和计算机网络安全进行了概述,通过BP神经网络构建可靠的计算机网络安全评价体系,阐述了基于神经网络的计算机网络安全评价系统应用意义,弥补传统计算机网络安全中存在的诸多问题及不足。     

基于免疫应答的RBF网络在动态多用户检测中的应用

径向基函数神经网络是一种具有局部逼近能力的前向神经网络,可用作码分多址中的多用户检测器,有较好的检测性能;但是目前的RBF网络多用户检测器收敛慢,不能针对实时变化的动态信道作跟踪.针对动态信道中的多用户检测问题,借鉴免疫系统二次应答原理提出了一种基于免疫机制的RBF网络.该方法结合免疫记忆机制和免疫应答机制设计免疫算子,针对动态模型中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练;借鉴免疫系统的二次应答机制,较大地降低了算法复杂度,并且收敛快、鲁棒性强,提高了在变化的信道中的多用户检测器的动态追踪能力.     

面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法

首先深入分析了影响业务可靠性的关键指标,并建立了面向可靠性和建设成本的网络规划模型,然后设计了自适应免疫算法以求解网络规划方案。进而,建立了面向多层次、多指标的网络规划方案评估模型,并使用神经网络算法获得指标权重,实现对网络规划方案的全面、有效评估。通过仿真可知,提出的面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法能够提高光缆资源利用率和站点成环率、降低网络建设成本以及保障网络可靠性,有助于提高运维人员的工作效率和运维水平。     

基于最优可免域神经免疫网络的深度模糊红外目标提取算法

深度模糊是模糊红外图像的一类表现特征,准确提取红外图像的深度模糊区域是提取模糊红外目标的基础。基于生物免疫系统在抗原检测、提取和消除上表现出识别、学习、记忆、耐受和协调配合等优异特性,结合生物免疫中神经系统与免疫系统相互作用的关系,提出了一种基于最优可免域神经免疫网络的深度模糊红外目标提取算法。该算法通过设计神经网络能给进行模糊红外图像目标与背景分类的免疫网络以指导作用。依靠独立于免疫系统神经网络先验知识的作用,设计了最优可免域神经免疫网络,实现了针对深度模糊红外目标的准确提取。实验结果证明,相对于其他传统目标提取算法,该算法能更有效和更准确地提取模糊红外目标图像中的目标。     

基于离散型Hopfield网络的计算机网络安全等级分类研究

主要结合我国计算机网络的相关特点,选择入侵检测技术等10个可以表征网络安全的特征指标,构建用于网络安全评级的离散型Hopfield神经网络模型。从仿真结果来看,建立的神经网络模型可以很好地对计算机网络的安全等级进行分类,大大提高了对网络安全状况评价和判断的效率,对相关研究有一定的借鉴作用。     

基于多核系统的混合神经网络及应用

借助混沌免疫遗传优化算法对于BP神经网络进行训练,建立基于混沌免疫遗传算法的混合神经网络模型.针对混沌免疫遗传神经网络计算工作量大,训练速度慢的缺点,利用Matlab的Parallel Computing Toolbox对于所建立的混沌免疫遗传神经网络模型进行并行化算法设计实现,并对渤海海区年极值冰厚数据进行预测,对比...     

无线传感网络监测数据分类算法仿真分析

研究无线传感网络数据的准确分类问题。针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络的分类算法。该算法利用免疫算法所具有的全局收敛特性和个体多样性保持机制,全局搜索优化BP神经网络的权值,再用BP算法对其开展局部搜索工作。仿真实验结果证明,该算法能够有效克服训练经典BP神经网络时容易陷入局部极值的不足,加快了网络的收敛速度,传感器网络数据分类识别的准确率也得到了大幅度提高。     

基于ResNet车载雷达干扰分类研究

随着自动驾驶技术的发展,毫米波雷达成为自动驾驶的一个关键传感器,由于汽车雷达数目增加,雷达与雷达间相互干扰是不可避免的问题,为了减轻雷达间的相互干扰,识别车辆中雷达发射的信号类型是很有必要的。针对不同干扰信号类型,本文提出了一种基于残差神经网络的车载雷达干扰分类的方法,首先建立不同类型的干扰数据模型,生成大量的干扰数据,然后应用残差神经网络对不同类型的干扰进行分类。结果显示,该网络不仅收敛速度快,而且在干扰分类方面取得了很好的效果。     

灰色神经网络在城市用水量预测中的应用

为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型(GNNM),实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法(PSO)对该模型的初始权值和阈值进行优化,形成了PSO-GNNM(1,N)算法.通过与传统BP神经网络、灰色理论预测法的预测结果相比较,该算法具有预测误差小、泛化能力强等优点,可为城市用水量的预测工作提供技术支持.     

基于互信息量的神经网络语音盲分离算法

盲分离技术由于不需要知道信号的先验信息而得到广泛应用。利用神经网络信息后向传播的特点,在Infomax算法的基础上,提出一种改进的基于互信息的语音盲分离算法,以神经网络为优化结构,并以输出熵为目标函数,实验证明,算法能很好提取信号的独立分量,完成混合信号的分离。     

均匀线阵互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计

理想条件下,均匀线阵的互耦矩阵可用一带状、对称Toeplitz矩阵进行建模。然而实测数据表明,均匀线阵的互耦矩阵具有对称性,但不具有Toeplitz性,此时仍按理想情况建模,会导致DOA估计不准甚至完全失效。基于RBF神经网络,提出了互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计方法。算法利用了信号协方差矩阵的对称性和对角线元素不含信号DOA信息的特点,取协方差矩阵的上三角的元素作为网络输入,不仅减少了网络的输入数,同时还提高了与阵列法线夹角60°外的DOA估计精度。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

基于熵的RBF神经网络在软测量中的应用

为了更好地确定RBF神经网络中心向量,并且使得最终的RBF神经网络结构可以进一步调整。提出了一种使用熵聚类的算法来首先确定RBF神经网络隐节点的个数及其初始值,实现初始化的基础上使用常规算法调整RBF神经网络的中心和训练宽度,最后使用基于互信息的RBF神经网络修剪算法调整网络结构。并将上述算法应用于COD软测量问题中,仿真实验结果表明：改进的算法与常规的算法相比,提高了训练速度和逼近精度。     

基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器

提出的基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器，将扰乱的Hopfield神经网络多用户检测器的输出作为免疫算法的初始种群，利用了免疫算法的全局收敛的特点，从而克服了Hopfield易收敛到局部能量最小点的缺点。理论分析和仿真结果表明：该检测器具有良好的抗多址干扰和抗远近效应的能力。     

基于人工免疫RBF神经网络的时间序列预测方法研究

研究了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法,该算法将所识别的数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射并作为神经网络模型的隐层中心,采用最小二乘法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度.将人工免疫RBF神经网络应用于时间序列预测中,实例仿真结果证明了算法的有效性和可行性,为时间序列预测提供了一种新途径.