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刘李楠 《信息技术与信息化》2021,(8):261-263
目标威胁估计是水面舰艇防空反导指挥决策的基础,为了提升估计的精度和稳定性,提出了一种运用量子粒子群算法优化BP神经网络的方法.利用量子测不准原理带来的粒子活动随机性提升BP网络的全局寻优能力,得到更优的网络初始权值和阈值,进而实现网络训练的优化,有效提升目标威胁估计计算效果.利用通用的样本数据作为训练集和测试集对网络进... 相似文献
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应用神经网络,对基于模糊理论的海上目标威胁评估的方法进行改进。首先分析了目标的主要因素,应用模糊理论对其进行量化和归一化处理,然后采用神经网络方法进行威胁评估,提高威胁评估的准确性。 相似文献
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《现代电子技术》2017,(3)
为克服传统BP神经网络在运算过程的不足,提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中,通过检测训练算法,并对训练后的数据进行分类测试,把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示,经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法,其中97,50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致,其他样本都满足测试要求,并且平均优化测试时间是传统BP神经网络检测时间的一半,因此,优化后的BP神经网络算法的性能十分优越。 相似文献
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曹卿 《信息技术与信息化》2024,(2):172-175
为了进一步改善网络安全评估的效果,提出一种基于粒子群算法的网络安全评估优化方案,网络安全评估是保护互联网和信息系统免受恶意攻击的关键任务,因此提高评估效果对于信息安全领域具有重要意义。介绍了一个融合PSO算法和贝叶斯网络的网络安全评估方案,目标是提升网络安全评估的准确性和效率。方案的流程包括数据处理、模式构建、关联数据挖掘、粒子群算法和贝叶斯网络训练等步骤。实验证明,所提出的方案比其他方法更准确,并可以识别各种攻击行为,为网络管理员提供决策支持。综上所述,所提出方法的应用将为网络安全领域的决策和应用提供有力的支持,促进信息系统的安全保护,未来的研究可以进一步探索如何应用该方法来解决更复杂的网络安全问题。 相似文献
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陈雪芳 《微电子学与计算机》2013,(9)
为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种小波分析和粒子群优化神经网络(WA -PSO -BP)的语音端点检测算法。首先利用小波分析提取语音信号的特征量,然后将特征量作为输入BP神经网络进行学习,并采用粒子群算法优化BP神经网络参数,从而建立语音端检测模型。仿真结果表明,WA -PSO -BP提高了语音端点检测正确率,有效降低了虚检率和漏检率。这说明WA -PSO -BP是一种可行性较高,环境适应性较强的语音检测算法。 相似文献
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对于电子器件寿命预测问题,文章提出了基于改进粒子群优化算法的BP神经网络电子器件寿命预测方法。首先对nMOSFET元件在不同应力条件下进行寿命试验,根据试验测试获得的寿命数据,得出对应的可靠性。文章通过结合改进粒子群优化算法和BP神经网络结合,建立电子器件寿命预测模型,应用该模型对相同应力条件的电子器件寿命进行预测,同时对应力加速条件下寿命的预测。通过试验证明,该算法具有更强的非线性拟合能力和更高的准确率。 相似文献
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基于变权模糊综合评判的目标威胁评估算法 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了预警机指挥多编队作战对空中突防目标进行威胁评估的问题.首先介绍了模糊数学中的模糊变换和模糊综合评判原理,然后以预警机指挥控制系统为例,基于多属性决策,分析了与目标威胁程度大小有关的6个重要因素,建立目标的威胁评估模型,最后提出基于变权模糊综合评判的目标威胁评估算法.由于是同时考虑各因素对于威胁准则和内部之间的相对重要性得到的权值,使得该算法的权值分配结果更加准确,有效弥补了专家主观赋值的不足.通过算例分析,验证了变权思想下该算法的有效性以及精度更高的优点. 相似文献
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为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。 相似文献
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基于贝叶斯网络的战场目标威胁评估 总被引:2,自引:0,他引:2
准确地对战场目标的威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的一个重要环节.贝叶斯网是一种进行不确定分析和推理的有效方法.介绍了联合树贝叶斯网络推理算法,分析了战场目标的威胁等级评估涉及的主要因素,建立了相应的贝叶斯网络模型,并进行了实例推理分析,其结果比较准确地反映了目标的威胁程度. 相似文献
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基于粒子群优化的正交小波盲均衡算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT-CMA)基础上,该文提出了基于粒子群优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO-WT- CMA)。该算法利用粒子群的信息共享机制和有效的全局搜索特点,寻找最优的均衡器权值,并用正交小波变换降低信号的自相关性。水声仿真结果表明:与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO-CMA)和基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法在提高收敛速度和减小码间干扰方面的性能有很大的改善。 相似文献
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粒子群优化是一种典型的群智能优化技术,在不同的工程领域得到了广泛应用。概述了粒子群优化理论研究进展,从粒子群优化方法本身、优化设计、工程对象属性和模糊建模优势等方面,探讨了粒子群优化的模糊特征。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(18)
多维切割问题是木材加工、机加工和造纸等行业在生产中经常遇见的实际问题。排样切割完成后,往往都会有一些大小不等、数量不同的剩余材料。本文优化利用这些材料,进一步减少浪费。通过和贪心启发式算法的比较,证明该混合算法对解决多目标二维切割问题是行之有效的。 相似文献
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为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。 相似文献
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为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入BP网络,进行故障诊断。实例证明,它是一种高效,可靠的诊断方法。 相似文献