基于Adaboost算法和BP神经网络的税收预测

针对传统税收预测模型精度较低的问题,提出一种将Adaboost算法和BP神经网络相结合进行税收预测的方法。该方法首先对历年税收数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后初始化BP神经网络权值和阈值,并将BP神经网络作为弱预测器对税收数据进行反复训练和调整权值;最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器并进行预测。通过对我国1990—2010年税收数据进行仿真实验,结果表明该方法相比传统BP网络预测,平均误差相对值从0.50%减少到0.18%,有效地降低了单个BP陷入局部极小的影响,提高了网络预测精度。     

基于集成神经网络技术的IDS入侵检测系统研究

网络入侵检测是近几年信息安全领域的研究热点。为了提高网络入侵检测系统中异常数据检测的精度、降低漏报率和误报率,维护网络系统安全,该文提出了一种基于Adaboost算法集成BP神经网络的网络入侵检测方法。该方法首先构造个体BP神经网络模型,个体BP神经网络为弱分类器即可,然后通过大量训练样本对模型进行训练,采用Adaboost算法对其弱分类器进行集成构造强分类器模型。最后在KDD 99数据集上,通过Matlab软件进行仿真实验,实验结果表明,该方法能有效的提高异常数据检测的精度。     

模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

目的:综合运用模糊数学和神经网络知识构建一个模糊神经网络模型,用于肺癌诊断,提高诊断率.方法:以实际肺癌诊断病例中的一部分为训练样本,首先利用隶属函数对样本数据进行模糊化处理,再输入基于BP算法的神经网络,对网络进行训练.用训练好的网络对余下的样本进行预测,并将预测结果与病理专家的诊断以及普通的BP神经网络预测结果进行比较.结果:模糊神经网络模型的预测结果与病理专家的诊断精度相当接近,优于普通的BP神经网络预测结果.     

基于Adaboost算法的软件缺陷预测模型

将Adaboost算法应用到软件缺陷预测模型中是软件缺陷预测的一种新思路,Adaboost算法原理通过训练多个弱分类器构成一个更强的级联分类器,有效地避免了过拟合问题。通过采用美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据库的仿真实验,分别对原始BP神经网络算法和Adaboost算法进行分析对比,其中Adaboost的弱分类器采用神经网络。实验结果表明,Adaboost级联分类器有效地提高了软件缺陷预测模型的预测性能。     

基于PSO-BP神经网络的网络流量预测与研究

传统网络流量预测采用线性方法进行处理,不能很好地满足要求.根据互联网通信量的自相似性,提出一种基于BP网络的粒子群优化PSO-BP算法进行网络流量预测,用PSO算法对BP网络节点的初始权值进行优化,并利用历史记录训练BP网络,采用Matlab进行仿真.试验结果表明,PSO-BP算法加快了BP网络收敛速度,训练结果的均方误差函数mse在5%以内,提高了网络流量预测精度.     

洪泽湖水位预测模型的研究

水位预测是进行洪水监测的规则非线性函数关系,不易使用某个函数进行逼近.采用了BP神经网络对历年的水文信息进行学习、建模,实现了对这种不规则函数的拟合,并支持在线学习及适时调整.另外,使用改进的粒子群优化算法(PSO)对常规的BP网络进行训练.实验结果表明使用由改进的粒子群优化算法进行训练的BP神经网络进行的水位预测的精度有显著提高,并且在训练过程中尽可能地避免收敛于局部最优值.     

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.     

基于粒子群优化算法与BP神经网络的高铁客运量预测算法

本次通过基于粒子群优化算法与BP神经网络相结合的方式对高铁客运量进而预测,利用粒子群优化算法对BP神经网络进行优化与训练,通过经过改进的BP神经网络对高铁客运量进行预测.经实验研究发现,本次研究所提出的预测算法比常规BP神经网络模型预测精度更高,在样本数据量较少的情况下有明显的应用优势.     

自适应遗传退火算法优化BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法（NAGSA）优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法（AGA）在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法（GA）、传统自适应遗传算法（AGA）、传统自适应遗传退火算法（NGSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

混合销售预测模型

为提高产品销售预测的准确性,为企业生产决策提供有力的参考依据,建立BP＿Adaboost和计划评审技术PERT混合销售预测模型。将BP神经网络模型与Adaboost算法进行结合,克服单纯使用BP神经网络容易陷入局部极小值的问题;计划评审技术PERT有效利用销售管理人员的经验,在一定程度上实现对销售数据偶然性的预测;将BP＿ Adaboost和计划评审技术PERT组成混合模型进行销售预测。实验结果表明,该模型提高了销售预测的准确性和有效性。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。