共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。 相似文献
2.
在入侵检测中,传统的极限学习机(ELM)没有考虑到两方面的问题:一是误分类代价的敏感问题,在网络入侵检测中,需要考虑到误分类代价不同的问题,并以实现期望代价最小化为目标;二是冗余特征的处理问题,当入侵特征维数较多时,会存在着大量的冗余特征的问题,如果直接对高维数据进行分类,不仅入侵模式不能被准确分类,误检率较高,并且大量的冗余数据既耗费了系统的资源,也增大了入侵检测的时间。针对这两方面的问题,提出一种基于主成分分析法的代价敏感极限学习机(ELM)。通过主成分分析法对数据进行降维,确定主要特征;再将预处理后的数据训练极限学习机(ELM),以实现期望代价最小化为目标,从而实现降低入侵检测的检测时间,降低检测误报率,提高检测准确率的目的。实验表明,在入侵检测中,基于主成分析法的代价敏感极限学习机(ELM)与传统的ELM相比,不仅使分类准确率得到提高,降低了分类的误报率,而且在分类速度上也有一定的优越性,提高了网络运行的效率。 相似文献
3.
4.
ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代防御技术》2017,(2)
针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。 相似文献
5.
针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。 相似文献
6.
以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。 相似文献
7.
8.
为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2%,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性. 相似文献
9.
针对极端学习机(ELM)方法在预测建模过程中因参数随机生成导致的结果不确定性,提出了一种加速鱼群算法(AAFSA)优化极端学习机的锂离子电池剩余寿命预测方法.针对基本人工鱼群算法(AFSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解,通过自适应确定感知距离和移动步长加快收敛速度,并在随机移动时增加混沌扰动提高种群多样性改善AF... 相似文献
10.
11.
12.
将数据挖掘中的引导聚集方法应用到入侵检测引擎的设计中,提出了加权引导聚集分类算法,并设计了基于加权引导聚集的入侵检测引擎.通过实验表明,该检测引擎可以高效的将检测数据进行分类,与传统的基于ID3算法的入侵检测引擎相比,具有更高的检测率. 相似文献
13.
14.
15.
16.
为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。 相似文献
17.
对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。 相似文献
18.
19.
针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。 相似文献
20.
针对自行火炮综合电子信息系统故障机理复杂这一问题,构建了主动和被动相结合的CAN总线节点检测方法,采用在线数据解析技术和数据库管理技术实现了CAN总线数据的采集与解析,提出了基于量子粒子群优化的核极限学习机和D-S证据理论的多参数信息融合状态评估方法和诊断模型。通过某型自行火炮实车试验,证明了该测试方法的可行性与有效性。 相似文献