基于免疫模糊聚类RBF网络的交通信息融合算法

在径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络应用于交通信息融合的研究中,采用模糊C均值（fuzzy Cmeans,FCM）聚类算法确定径向基网络隐层中心点,一般随机初始化聚类中心,训练过程容易陷入局部极小．结合人工免疫系统的克隆选择原理,提出了一种新的产生初始聚类中心的方法,与FCM聚类算法有机集成,共同训练径向基函数网络的结构参数．该方法避免了网络训练陷入局部最优的问题,收敛速度有所提高,得到了较好的融合效果．实例仿真验证了算法的有效性和实用性．     

基于蚁群聚类和裁剪方法的RBF神经网络优化算法

提出了一种基于蚁群聚类算法和裁剪方法的RBF神经网络优化算法。利用蚁群算法的并行寻优特征和一种自适应调整挥发系数的方法,提出一种新的聚类算法来确定RBF神经网络中基函数的位置;通过一种裁减的方法,除去对整个网络的输出贡献不是很重要的隐层单元来约简隐含层的神经元,以达到简化RBF神经网络结构的目的。对非线性函数进行逼近仿真,结果表明:优化算法有比较好的优化效果,而且,优化后的RBF神经网络的结构小,RBFNN的泛化能力得到了提高。     

基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测

针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。     

基于蚁群聚类算法的RBF神经网络交通流预测

短时交通流因其不确定性等特点而导致预测很复杂,准确率不高.本文把蚁群聚类算法和RBF神经网络结合来构建交通流预测模型,用蚁群聚类确定RBF网络隐层神经元的中心值,并且为了找到最优的聚类结果,在蚁群算法中加入了局部搜索.此模型具有较强的局部泛化能力和较高的准确率.实例仿真研究表明此方法预测效果较好.     

基于模糊聚类与RBF网络集成分类器的验证码识别

针对粘连字符验证码识别率低的问题,提出了一种基于模糊聚类和径向基神经网络的动态集成分类器.该分类器采用分割和识别反馈动态结合的思想,首先通过模糊聚类算法对字符进行特征提取,将其作为RBF神经网络的输入,然后网络依据识别置信度和字符特征隶属度进行特征节点的动态选择,最后通过实验进行了算法有效性和识别率的验证.与其他算法的对比实验进一步表明,该方法体现了整体优先,细节补偿的思想,能够充分利用训练样本集的信息,改进了低质量字符识别率不高的问题.     

融合信息瓶颈的模糊三维聚类

为了有效处理三维列联表数据,采用模糊联合聚类算法的思想,提出一种基于信息瓶颈理论的模糊三维聚类算法（IBFTC）.IBFTC算法为每个维度指定隶属度函数,可实现3个维度上的同时聚类,且在目标函数中引入信息瓶颈理论计算对象与簇之间的距离.采用MovieLens数据集对IBFTC算法进行多方面分析,结果表明,IBFTC算法可获得比现有模糊联合聚类算法更高的聚类准确率.     

基于特征加权的模糊聚类算法研究

模糊聚类分析是非监督模式分类的一个分支,在模式识别中有着重要的地位。在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文引入一种基于特征加权的模糊聚类算法,该算法考虑了各维特征对分类的贡献不同,从而对数据进行了更有效的分类。     

一种基于聚类技术的免疫推荐算法

在网络时代,如何通过为用户提供更加个性化的服务,提高其商品的吸引力,进而为企业带来更大的收益,成为了网站所面临的核心问题。通过对自然免疫学和人工免疫学理论的研究,着重讨论了将人工免疫网络技术应用于电子商务个性化推荐的思想,提出了使用形态空间模型对推荐技术及其存在问题的解释方法,并提出了聚类免疫推荐算法。实验结果表明：该算法能高效和准确地解决个性化推荐问题,具有很好的应用价值。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值（FCM）聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于进化思想的聚类算法及其类簇融合算法

针对K均值聚类算法对类簇数目预先不可知及无法处理非凸形分布数据集的缺陷,提出基于进化思想的聚类算法及其类簇融合算法．该算法将K均值聚类算法嵌入进化聚类算法框架中,通过调整距离倍参,将数据逐渐划分,在此过程中自动确定类簇数目,提出基于最近距离的中间圆密度簇融合算法和基于代表类的中间圆密度簇融合算法,将相似度大的类簇进行融合,使得k值逐渐趋向真实值．实验表明,该方法具有良好的实用性．     

基于人工免疫网络模型的城市综合实力聚类

介绍了人工免疫系统中有代表性的人工免疫网络模型aiNet的基本原理.以广东省、湖北省和内蒙古自治区的城市为例,选取2个指标,进行了基于人工免疫网络模型aiNet的城市聚类基本过程分析.从经济发展水平、社会发展水平和环境现状水平建立了城市综合实力指标体系,进行了基于人工免疫网络模型aiNet的城市综合实力聚类研究,得到满意的效果.     

基于RBF神经网络的交通流量预测算法

传统的径向基函数神经网络构造算法大多是根据先验知识和以往的经验事先确定网络的隐层结构,采用传统聚类和最小二乘法训练网络的各项参数,这种算法一般是基于局部搜索机制,使得训练的参数往往陷入局部极小值.提出用遗传算法结合一种新的聚类方法即最疏集（MSS-most scattered set）均值聚类算法和传统的最小二乘法来训练RBF（radial basis function）网络结构参数的方法.该方法不仅避免了网络训练陷入局部极小的问题,而且新的聚类方法的计算效率有所提高.通过把该算法应用在交通流预测方面,取得了令人满意的效果.     

基于RBF神经网络的交通流量预测算法

传统的径向基函数神经网络构造算法大多是根据先验知识和以往的经验事先确定网络的隐层结构,采用传统聚类和最小二乘法训练网络的各项参数,这种算法一般是基于局部搜索机制,使得训练的参数往往陷入局部极小值.提出用遗传算法结合一种新的聚类方法即最疏集（MSS-most scattered set）均值聚类算法和传统的最小二乘法来训练RBF（radial basis function）网络结构参数的方法.该方法不仅避免了网络训练陷入局部极小的问题,而且新的聚类方法的计算效率有所提高.通过把该算法应用在交通流预测方面,取得了令人满意的效果.     

基于RBF神经网络的交通流预测

针对交通模型是一个非线性、不确定的复杂动力学系统,难以用精确模型来表达的问题,采用RBF神经网络建立交通流预测模型,具有较强的局部泛化能力,收敛速度快,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点．实例仿真研究表明,该方法预测效果较好．     

ANFIS建模的人工免疫聚类算法应用研究

结合锌钡白干燥煅烧生产过程的建模问题,针对ANFIS存在的网络易陷入局部极小点缺陷,提出了一种基于人工免疫聚类的ANFIS建模算法.该算法通过免疫网络对其抗体及记忆数据集逐代克隆、变异及抑制操作,提取有用的模糊规则数目,避免ANFIS训练陷入局部极小点的可能性.从理论机理及仿真研究上分析免疫聚类对ANFIS网络建模性能的作用,取得了良好的辨识效果.     

基于模糊RBF神经网络的双电机驱动伺服系统研究

双电机驱动伺服系统中存在齿隙和摩擦等非线性,常规PID控制不能满足其控制要求.针对常规PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的缺陷,提出一种基于模糊RBF神经网络整定的PID控制方法.该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,可以在线调整得到一组适合于控制对象的PID控制参数.最后在双电机驱动伺服系统中进行仿真试验结果表明所提出的控制策略是有效的.     

基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述方法

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现了用核聚类方法解决各类数据边界不清晰的长处与免疫网络聚类方法全局收敛、不需要先验知识的优点的有机结合;另一方面,由于用记忆抗体代替原始数据进行学习,从而更好展现了原始数据的全局分布特征。与基于K-means聚类multi-SVDD方法相比,AIKCSVDD不需要事先指定分类数;在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,在为multi-SVDD指定分类数的情况下,AIKCSVDD仍比multi-SVDD具有更好的分类性能。     

基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法

针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,提出了基于模糊聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法。该算法通过对输入数据进行模糊聚类确定网络节点数和节点值,并根据输入输出数据通过模糊推理优化算法计算神经网络初始权值。与原算法比较,该算法可有效降低神经网络节点数,提高系统的学习精度。对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。     

基于遗传组合网络的肉用人工嗅觉系统

根据肉的气味研制了一套适合肉品新鲜度检测的肉用人工嗅觉系统。通过分析肉品腐败机理,合理选用了气敏传感器阵列,优化设计了仿生气味收集装置及信号调理电路。依据肉气味模式,采用遗传优化的组合RBF神经网络作为模式识别方法。理化试验结果表明,肉用人工嗅觉系统检测肉新鲜度准确率达95%,优于其他通用人工嗅觉系统。