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系统主要应用数据挖掘方法对中药提取数据进行分析和预测。首先对数据进行集成和离散化处理,得到适合数据挖掘的数据集,然后利用k-means和DBSCAN聚类算法对质检数据进行聚类,得到工艺参数质检区间;并对Apriori算法进行了改进,在算法中加入了用户兴趣度的概念,控制了候选集指数增长,得到工艺参数和固含量的关系;并利用三层BP神经网络算法训练网络模型,得出过程参数和结果质量参数的关系,发现数据中隐含的规律,为企业优化工艺以及提高其生产效率降低成本等提供科学的分析、决策辅助工具。 相似文献
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《计算机测量与控制》2014,(4)
为了实现大规模复杂网络的流量预测,并改善传统BP网络预测模型存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于小波降噪和改进人工免疫优化BP神经网络的网络流量模型;首先,描述了网络流量预测的基本原理;然后,采用小波包降噪法对网络流量原始采样序列进行降噪处理,在此基础上定义了采用BP网络进行网络流量预测的算法,在确定了神经网络的结构后,采用训练数据和改进的人工免疫优化算法对BP网络中的参数即权值和阀值进行优化,从而得到最终的BP网络流量预测模型;最后,采用1 800组样本中的1 200组训练数据对网络进行训练后得到最终的BP网络模型,再采用剩余的600组测试数据进行流量预测;实验结果证明结合人工免疫算法和BP网络的网络流量预测模型能实现大规模复杂网络的流量预测,且较传统方法相比,具有收敛速度快、训练时间短和预测精度高的优点。 相似文献
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结合混沌序列的相空间重构理论和BP神经网络预测理论,构建了一个基于时间序列预测的混沌神经网络模型;考虑基本BP神经网络采用的梯度学习算法收敛速度较慢的缺点,文章利用改进的Levenberg-Marquart(L-M)优化学习算法对网络进行训练;最后对一组飞机舵面卡死故障数据进行仿真实验,结果表明该模型不仅提高了预测精度,而且网络收敛速度也得到明显的改善,有效避免神经网络局部极小问题,可以较好地对飞机舵面卡死故障进行预测. 相似文献
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基于传统BP神经网络的入侵检测中,BP神经网络算法模型存在着易陷入局部最优且初始值随机性较大的缺陷。初始值的选择直接影响到BP神经网络的训练效果,较好的初始值有利于BP神经网络跳过局部最优,从而提高训练效率。针对BP神经网络的缺陷,提出了用改进的和声搜索算法对BP神经网络的初始值进行优化,使得BP神经网络得到一组较优的初值的方法。实验结果显示,改进的和声搜索算法具有更高的适应度函数值,将该算法优化的BP神经网络用在入侵检测中,能够显著提高算法检测率和收敛速率。 相似文献
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针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练;将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度。 相似文献
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在双馈发电机传统控制方式的基础上, 将自抗扰控制技术和BP神经网络相结合结合, 应用于双馈风力发电机并网运行的控制上, 提出了一种新的双馈风力发电机并网运行控制方案. 该控制方案具有内外两个控制环, 内环通过BP神经网络实现双馈风力发电机的转子d-q轴电流控制, 外环通过自抗扰技术实现双馈风力发电机定子侧的有功、无功控制. 由于自抗扰控制器利用一阶跟踪微分器和扩张状态观测器对系统扰动进行动态跟踪补偿, 在此基础上输出双馈电机转子交--直轴电流的参考值, 然后将该参考值作为BP神经网络训练样本的输入, 训练后的BP神经网络可以更好地逼近实际转子电压输出量. 论文设计并实现了该方案的具体控制算法. 仿真测试表明: 该控制方案具有优良的动态性能, 对系统的内外扰动具有较强的鲁棒性, 在没有精确的发电机参数情况下依然可实现并网系统的稳定运行. 相似文献
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针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 相似文献
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智能优化算法及其在打浆优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种遗传算法与神经网络技术相结合的智能优化算法,实现打浆过程的优化控制;首先针对打浆过程中系统的非线性、工艺参数间关系的不确定性,对打浆过程采用神经网络建立输入与输出之间的非线性模型,再利用遗传算法对控制参数寻求决策变量优化求解;通过改进遗传算法的交叉、变异算子等,使算法在优化过程中能有效地保持种群的多样性,防止种群过早收敛、局部收敛的现象,以实现打浆全局最优控制;实践表明,该智能优化算法,在满足打浆前后性能指标的同时明显降低了打浆能耗,是解决过程控制优化问题的可行之路。 相似文献
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针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法(SSA)具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络(BPNN)进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估。对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快。 相似文献
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Sandeep Jain Pei-Yuan Peng Anthony Tzes Farshad Khorrami 《Journal of Intelligent and Robotic Systems》1996,15(2):135-151
The application of neural networks for active control of lightly damped systems is considered in this article. The training process of the neural-network controller is based on the genetic learning algorithm. The schemes imitates nature's cleansing phenomena of natural selection and survival of the fittest to generate individual controllers withe best fitness values. It essentially incorporates an exhaustive search in the weight-space governed by the rituals of crossover and mutation to seek the optimum neural-network weights to satisfy certain performance criteria. Several appropriate modifications of the classical genetic algorithm for neural-network control purposes are discussed. The genetic-trained neural-network controller is applied for tip position tracking and vibration suppression of a single-link flexible arm. Simulation studies are presented to validate the effectiveness of the advocated algorithms. 相似文献
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基于分层神经网络模型的数据挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了建立带钢板形缺陷模式识别的数据挖掘过程。针对普通神经网络识别精度较低的缺陷,提出一种基于分层神经网络进行数据挖掘的新方法。该方法采用二叉树型结构,通过分层来细化预测范围并选用多个神经网络进行递推。实验结果证明了分层神经网络模型比普通神经网络模型的预测精度有较大提高,完全可以满足实际生产需要。 相似文献
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针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。 相似文献