检索结果-内蒙古大学图书馆

成都理工大学学报（自然科学版） 2004年第4期31卷 402-407页

作者：肖思和鲁红英成都理工大学网络教育学院成都610059

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法——动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系。该系统在实际应... 详细信息

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法——动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系。该系统在实际应用中收到了较好的效果。

关键词：入侵检测动态模糊神经网络入侵检测系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于遗传算法的动态模糊神经网络城市快速路入口匝道控制

引用

公路交通科技 2017年第2期34卷 129-134,148页

作者：张伟肖日东邓晶长安大学信息工程学院陕西西安710064 中国公路工程咨询集团有限公司北京100083

为了实现城市快速路的入口匝道智能动态控制,通过建立入口匝道数学模型,并应用具有递归环节的动态模糊神经网络于匝道控制系统中。在模糊神经网络第二层中加入内部反馈连接,使控制系统更好地响应复杂多变的交通状况,解决了以往静态网络... 详细信息

为了实现城市快速路的入口匝道智能动态控制,通过建立入口匝道数学模型,并应用具有递归环节的动态模糊神经网络于匝道控制系统中。在模糊神经网络第二层中加入内部反馈连接,使控制系统更好地响应复杂多变的交通状况,解决了以往静态网络无法处理的暂态问题。控制入口匝道的动态模糊神经网络使用遗传算法与反向传播BP算法相结合来训练,遗传算法的宏观搜索能力及鲁棒性强等优点有效地避免了神经网络算法易陷入局部极小及震荡效应等缺点。通过仿真结果,验证了基于动态模糊神经网络的控制算法相对于经典的ALINEA入口匝道控制算法具有改善,能够更好地保证城市快速路的通行效率。

关键词：交通工程城市快速路动态模糊神经网络入口匝道控制智能交通系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种新型的动态模糊神经网络算法

引用

控制工程 2009年第4期16卷 464-467,471页

作者：张德丰卢清华周燕佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法。运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线... 详细信息

为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法。运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使算法应用于实时学习成为可能;非线性参数是由训练样本和启发式方法直接决定的。利用D-FNN来进行Mackey-Glass混沌时间序列预测实验。仿真结果表明D-FNN算法的有效性和实用性。

关键词：动态模糊神经网络模糊逻辑神经网络系统预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于修剪技术分级学习的动态模糊神经网络算法研究

引用

计算机应用研究 2011年第1期28卷 124-126,130页

作者：张德丰周灵孙亚民马子龙佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 哈尔滨工业大学电子工程系哈尔滨150001

在D-FNN中采用了修剪技术,可以检测到不活跃的模糊规则并加以剔除,从而获得更为紧凑的结构。在D-FNN中,前提参数是在学习过程中自适应地进行调整。由于分级学习策略的应用,大大提高了学习的有效性,加之参数调整只限于线性参数,没有迭代... 详细信息

在D-FNN中采用了修剪技术,可以检测到不活跃的模糊规则并加以剔除,从而获得更为紧凑的结构。在D-FNN中,前提参数是在学习过程中自适应地进行调整。由于分级学习策略的应用,大大提高了学习的有效性,加之参数调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使得本算法应用于实时学习和控制成为可能。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。

关键词：动态模糊神经网络修剪技术模糊规则分级学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于参数调整的动态模糊神经网络算法

引用

计算机工程 2010年第6期36卷 192-195页

作者：张德丰周灵孙亚民马子龙佛山科学技术学院计算机系佛山528000 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 哈尔滨工业大学电子工程系哈尔滨150001

模糊逻辑与神经网络结合形成的模糊神经网络同时具有易于表达人类知识、存储与学习分布信息的优点,基于此,提出一种基于参数调整的动态模糊神经网络算法。采用扩展卡尔曼滤波器法将全局算法划分为线性和非线性部分,线性参数由最小二乘... 详细信息

模糊逻辑与神经网络结合形成的模糊神经网络同时具有易于表达人类知识、存储与学习分布信息的优点,基于此,提出一种基于参数调整的动态模糊神经网络算法。采用扩展卡尔曼滤波器法将全局算法划分为线性和非线性部分,线性参数由最小二乘法和滤波器法决定,非线性参数由训练样本和启发式法直接决定,线性和非线性参数可进行实时更新。仿真结果表明,该算法能保证更简洁的结构和更短的学习时间。

关键词：动态模糊神经网络模糊逻辑扩展卡尔曼滤波器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态模糊神经网络的生物工程算法研究

引用

计算机工程与科学 2010年第3期32卷 137-140页

作者：马莉张德丰许勇佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510000

目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动... 详细信息

目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动态模糊神经网络的结构及其学习算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其学习算法的最大特点是参数的调整和结构的辨识同时进行,且学习速度快,可用于实时建模与控制。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析。仿真结果表明,动态模糊神经网络具有学习速度快、系统结构紧凑、泛化能力强等优点。

关键词：动态模糊神经网络模糊逻辑神经网络血压

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于参数动态调整的动态模糊神经网络的软件可靠性增长模型

引用

计算机科学 2013年第2期40卷 186-190页

作者：刘逻郭立红肖辉王建军王改革中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033 中国科学院研究生院北京100039

利用遗传算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(GA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用遗传算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态... 详细信息

利用遗传算法对动态模糊神经网络的自身参数进行动态调整(GA-DFNN),并将其应用于软件可靠性增长模型(SRGM)的研究。在对动态模糊神经网络进行训练的过程中,用遗传算法求得动态模糊神经网络自身参数的优化解,根据得到的参数建立基于动态模糊神经网络的软件失效数据预测模型。利用3组软件缺陷数据,对用GA-DFNN建立的SRGM和模糊神经网络(FNN)以及BP神经网络(BPN)建立的SRGM的预测能力进行了比较,仿真结果证实,根据GA-DFNN建立的SRGM的短期预测能力稳定,短期预测误差小,且具有一定的通用性。

关键词：软件可靠性增长模型动态模糊神经网络遗传算法短期预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

动态模糊神经网络在大坝变形预报中的应用

引用

水电自动化与大坝监测 2007年第2期31卷 64-67页

作者：邓兴升王新洲武汉大学测绘学院

针对静态模糊神经网络的局限性,提出了在线动态建模的模糊神经网络方法。当新增样本进入训练集之后,根据新样本对模型的贡献大小,在已有模型的基础上进行动态修正,这样可以减少建模的计算时间。新方法实现了增加样本而矩阵阶数不增加,... 详细信息

针对静态模糊神经网络的局限性,提出了在线动态建模的模糊神经网络方法。当新增样本进入训练集之后,根据新样本对模型的贡献大小,在已有模型的基础上进行动态修正,这样可以减少建模的计算时间。新方法实现了增加样本而矩阵阶数不增加,避免了矩阵求逆运算,理论上可以提高计算效率。实例表明动态模糊神经网络方法是可行的,可实现持久预报,具有较强的适应能力和较高的预报精度,可应用于在线实时变形预报及相关领域。

关键词：动态模糊神经网络大坝变形预报模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

动态模糊神经网络研究

引用

北京化工大学学报（自然科学版） 2003年第2期30卷 78-81页

作者：王京慧李宏光北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对静态网络无法处理暂态问题 ,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接 ,使其具有动态映射能力 ,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合... 详细信息

针对静态网络无法处理暂态问题 ,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接 ,使其具有动态映射能力 ,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练 ,避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究 ,结果表明 ,动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善。

关键词：动态模糊神经网络递归动态系统遗传算法 BP算法学习算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进混沌粒子群的动态模糊神经网络参数优化及应用

引用

微电子学与计算机 2015年第1期32卷 48-53页

作者：匡芳君张思扬徐蔚鸿南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 湖南安全技术职业学院电气与信息工程系湖南长沙410151 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114

动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合.实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的... 详细信息

动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合.实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的最优参数组合,具有精度高、收敛快、迭代次数少等特点;利用改进混沌粒子群的动态模糊神经网络构建煤与瓦斯突出预测模型,具有良好的建模效果和更高的预测精度.

关键词：动态模糊神经网络混沌粒子群优化早熟处理机制参数优化煤与瓦斯突出

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：