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杂合VPRS与PNN的知识发现方法 总被引：3，自引：0，他引：3
本文提出一种变精度粗糙集(Variableprecisionroughsets,VPRS)与概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)杂合的方法。变精度粗糙集对噪声数据有一定的相容性,给定置信阈值β,通过变精度粗糙集模型将信息系统中的冗余属性排除,求出一个最小的知识表示,由此可以约简神经网络的输入。由于概率神经网络的分类及泛化能力较强,接下来应用概率神经网络建立的模型进行分类、预测。实验表明,变精度粗糙集与概率神经网络杂合方法的分类及预测精度均较高。该方法可用于从模糊的、冗余的、不完备的且有噪声的大型数据库中发现知识。 相似文献
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在决策支持系统的预测过程中引入非线性预测模型,并针对BP神经网络的变异特性,通过组合运用回归分析法,BP神经网络和遗传算法原理,建立了BPN络组合预测时间序列输出模型,结合某企业的寿命周期费用数据进行预测系统仿真,得到的结果与实际数据相比误差较小。结论说明,此方法具有更高的预测精度,在决策支持系统中有较好的可用性。 相似文献
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神经网络独有的自适应性、并行计算和处理非线性系统的能力使其在图像处理中的应用日趋广泛。本文使用BP神经网络方法对直方图进行均衡化处理,作为直方图均衡化的一种延伸。 相似文献
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小波神经网络是基于小波分析理论所构成的一种新的神经网络模型,通过使用小波分析,可以在任意水平上分析燃气负荷,并能有效地提取分解。本文利用小波神经网络构造了城市燃气用气量的数学模型,并对模型参数的确定,影响负荷预测的各种因素进行了深入的分析和探讨。 相似文献
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粮食生产关系国计民生,本文探讨工业污染、农业发展条件以及生产积极性共同作用下的江苏省粮食产量预测,应用具有良好收敛性和泛化能力的BP神经网络模型,通过仿真分析发现其预测精度较高,可提供一定的农业管理决策建议。 相似文献
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1.引言 为了克服和缓解传统预测方法的局限和不足,我们采用了一种新型的信息处理技术——人工神经网络方法来进行预测。神经网络具有对环境的适应和对事物的学习能力,它能解决一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚、推理规则不明确的问题。我们有时也称神经网络为一种非编程信息处理系统,也就是说它可以通过学习而获得信息处理能力,而不需要寻找和具体实现信息处理的具体算法,因而它对于那些其信息处理算法不存在或难以寻求,以及知识库极难形成的信 相似文献
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为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主观性,使用邻域粗糙集方法排除冗余属性,进行特征选择,采用果蝇算法优化BP神经网络,降低了BP神经网络容易陷入局部极小的风险。通过实证研究发现,构建的专利价值指标体系可对单项专利进行定量评价,果蝇算法优化后的BP神经网络具有比较快速和准确的预测能力,在实际预测中具有良好的泛化能力和有效性。 相似文献
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在复杂的无线环境下建立有效的全天候的数字广播电视实时监控系统对保证信号传输质量是非常必要的,而数字监控接收机的正常工作是监控系统中重要的环节。本文简要介绍了常用的故障模式识别方法和人工神经网络在故障诊断领域的具体应用。论述了径向基网络和概率神经网络的基本原理,通过这两种优秀的模式分类网络跟传统模式识别方法的matlab仿真对比,确定采用能够同时诊断多接收机故障的径向基函数网络。 相似文献
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将神经网络集成思想引入WEB文本分类领域,构造一个用于Web文本分类的多BP神经网络集成模型;详述模型的设计思路与结构框架,并分别在公有的英文数据集、实际的中文数据集上进行分类实验;与经典的SVM模型、KNN模型相比,神经网络集成模型具有更高的分类精度,且对于训练样本集规模具有更好的鲁棒性,不失为一种高效的文本分类新方法,研究其在文本分类领域的应用将是一个有前景的方向。 相似文献
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提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。 相似文献
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基于粗集理论和神经网络结合的数据挖掘新方法 总被引：13，自引：1，他引：12
本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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DAM中波发射机具有工作效率高、保护功能完善、工作性能稳定的特点,是目前广泛使用的一种中波发射机机型。DAM中波发射机重要运行参数和运行状态出现异常时,都会在面板上显示出来,方便值机人员判断和查找故障。但有些故障发射机面板没有故障显示,也就是非显示性故障。本文对DAM中波发射机非显示性故障的常见原因及检修技巧进行剖析论述。 相似文献
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人工诊断电子电路故障是一件很麻烦的事情,特别是当模拟电路和数字电路混合在一起时,将会带来了非常复杂的测试问题.本文采用前馈神经网络技术来实现电子电路故障诊断,通过处理效果得出结论. 相似文献
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当前用于贸易结算的全电子汽车衡已广泛地应用到各行各业,实现了对物料的快速、准确的称量。本文主要对全电子汽车衡在使用中出现的故障,通过对故障进行诊断,分析,排除做了总结。 相似文献
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期刊学术影响力的预测逐渐受到期刊界和学术界的广泛关注。Hirsch曾指出,相比于其他文献计量指标,h指数具有更好的预测能力,预测期刊h指数的未来发展相当于预测期刊影响力的未来演化。本文以中文社会科学引文索引为数据源库,以我国图书情报学科的13种核心期刊作为研究对象,分别建立向量自回归、向量误差修正和长短期记忆神经网络的时间序列预测模型,动态预测期刊的未来h指数。根据集成预测方法,形成上述3个模型的集成预测值,并比较各模型和方法的精度。实证结果表明,集成预测方法下的平均绝对百分比误差与均方根误差均小于3个单一的预测模型;同时,提升了预测稳定性,期刊h指数在未来呈现稳定增长趋势,图书情报领域的期刊学术影响力将保持良好的正向发展。 相似文献
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脉冲耦合神经网络PCNN是一种新的模拟生物视觉的连接模型,更接近于人类大脑视觉皮层的视觉机理。在图像分割、图像融合、图像增强、目标识别等方面都广泛的应用。根据其改进方程,验证了PCNN在图像分割中的效果,结果证明在复杂图像中还需要增加像素空间信息。 相似文献
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有效进行风能预测对于电网调度和风电管理发展具有十分重要的作用。然而,由于影响风能的因素众多,各个风场自然变化多样,同时存在着广泛的不确定性,因此普通方法对于预测风能较为困难。本文提出了一种基于深度学习的风能预报算法,通过引入深度学习的限制玻尔兹曼机构造了一种风能预报机制,实验表明本方法较传统的神经网、支持向量机以及决策树算法具有更高的预测精度。 相似文献