粒度计算在人工神经网络中的应用 被引量：8

1

作者 李道国 苗夺谦 杜伟林 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期960-964,共5页

介绍了粒度计算的基本思想和理论基础,详细论证了基于词计算理论的一种粒向量空间,研究了基于这种粒向量空间的人工神经网络模型.该模型可以在一定程度上提高人工神经网络的时效性、知识表达的可理解性,并能增强人工神经网络的功能.

关键词 粒度计算 词计算理论 粒向量空间 人工神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于粒计算-神经网络的汽车电子控制系统故障分析 被引量：3

2

作者 刘涛 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期59-63,67,共6页

汽车电子控制系统故障数据通常具有规模庞大、非线性等特点,相关的故障分析技术成为相关学者共同关注的话题。此次研究利用粒计算-神经网络诊断汽车电子控制系统故障问题,分析粒计算的知识约简算法、BP神经网络以及RBF神经网络的前提下... 汽车电子控制系统故障数据通常具有规模庞大、非线性等特点,相关的故障分析技术成为相关学者共同关注的话题。此次研究利用粒计算-神经网络诊断汽车电子控制系统故障问题,分析粒计算的知识约简算法、BP神经网络以及RBF神经网络的前提下,构建面向粒计算-神经网络的汽车电子控制系统故障方法。研究结果显示,BP和GrC-BP神经网络在训练步长91次和28次满足训练要求,相应的MSE分别为0.0013和0.0018。四种神经网络对汽车电子控制系统的故障诊断误差进行了比较分析。 展开更多

关键词 粒计算 神经网络 故障分析 电子控制系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

粒计算思维下的BP神经网络在金融趋势预测中的应用 被引量：9

3

作者 沈泽君 杨文元 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期527-532,共6页

BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融... BP(Back Propagation)神经网络在金融趋势预测上得到了广泛的应用,其通过反向传播误差来调整模型的权重与偏值,能够较强的适应金融的走向趋势.但是由于金融趋势的周期性变化多端,不同周期下对预测值的影响不一,传统的BP神经网络在金融趋势预测上存在一定的局限性.本文充分考虑金融趋势周期粒度这一特性,提出了基于粒计算思维的BP神经网络(Back Propagation on Granular Computing,BPGC). BPGC算法首先对数据集进行不同粒度划分、构造粒度矩阵,然后根据粒度矩阵进行BP训练得出各粒度下的权值,最后对各粒度的预测结果进行加权平均,得出预测结果.在浦发银行股票收盘价数据集上进行实验,与传统的BP神经网络进行比对,实验结果验证了BPGC算法的有效性. 展开更多

关键词 粒计算 BP神经网络 粒度矩阵 金融趋势预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

模糊数据流的进化粒度神经网络分类算法 被引量：3

4

作者 刘志军 张杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期474-480,共7页

模糊数据流的分类问题大多从模糊数据流中提取典型的特征来进行分类,没有考虑到概念漂移及非平衡问题。基于此,从模糊粒度神经元入手,构建了进化粒度神经网络的多层次拓扑结构。采用了模糊神经元的信息聚集规则,提出了进化粒度神经网络... 模糊数据流的分类问题大多从模糊数据流中提取典型的特征来进行分类,没有考虑到概念漂移及非平衡问题。基于此,从模糊粒度神经元入手,构建了进化粒度神经网络的多层次拓扑结构。采用了模糊神经元的信息聚集规则,提出了进化粒度神经网络的模糊编码方法与快速进化原理。运用梯形隶属函数对进化粒度神经元的聚集和模糊推理功能进行递归,通过关联函数和核函数来评估奇异逼近与粒度的近似结果,并以进化迭代和半监督分类方法解决了模糊数据流中的概念漂移及非平衡问题,从而实现了对模糊数据流的有效分类,仿真结果也证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊数据流 进化粒度神经网络 粒计算 凸包 进化迭代

在线阅读 下载PDF 职称材料

二进制粒神经网络及其在分类中的应用 被引量：1

5

作者 谢珺 陈泽华 谢克明 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第4期329-332,共4页

为了提高分类器的正确识别率并降低特征选择的时间复杂度,提出二进制粒神经网络框架。在该框架下,提出一种二进制粒神经网络分类算法。该算法通过二进制粒矩阵将特征空间进行最优约简,并利用基于BP的学习算法实现分类;将该算法在UCI数... 为了提高分类器的正确识别率并降低特征选择的时间复杂度,提出二进制粒神经网络框架。在该框架下,提出一种二进制粒神经网络分类算法。该算法通过二进制粒矩阵将特征空间进行最优约简,并利用基于BP的学习算法实现分类;将该算法在UCI数据集上进行测试,并与BP神经网络分类算法进行比较。仿真实验表明,二进制粒神经网络分类算法比BP神经网络分类算法分类正确率更高,泛化能力更强,是一种有效可行的分类算法。 展开更多

关键词 粒计算 神经网络 分类器 最优约简

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于粒计算的模糊神经建模方法在电能输出预测中的应用 被引量：1

6

作者 孙文越 张建华 王如彬 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期529-537,共9页

准确地预测电厂的电能输出可以节约成本从而获得最大利润,因此建立一个模型来预测电厂的满载电功率输出是非常重要的。粒计算(Granular Computing,GrC)是一种新型的数据挖掘方法,它将具有类似特性的对象组合在一起,通过选择合适的粒度... 准确地预测电厂的电能输出可以节约成本从而获得最大利润,因此建立一个模型来预测电厂的满载电功率输出是非常重要的。粒计算(Granular Computing,GrC)是一种新型的数据挖掘方法,它将具有类似特性的对象组合在一起,通过选择合适的粒度提取核心信息,减少冗余,降低问题求解的复杂度。本文使用GrC方法,从复杂多维数据集中以信息粒的形式建立初始的模糊推理系统,再通过模糊神经网络学习方法对系统参数进行优化。这种基于GrC的模糊神经(Granular Computing based Neuro-Fuzzy,GrC-NF)建模方法,不仅可以降低问题求解的复杂度,而且可以保持模糊逻辑系统的可解释性,将其与模糊神经网络的结合又提高了建模精度。本文将该方法用于建立电功率输出的预测模型,通过其预测精度的比较表明了该方法的优越性。 展开更多

关键词 电能输出预测 粒计算 模糊推理系统 模糊神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于粒神经网络的多标签学习

7

作者 陈玉明 郑光宇 焦娜 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1-11,共11页

引入粒计算理论,提出基于粒神经网络的多标签学习方法,采用相似度粒化的技术获得数据在结构上的相关性。样本在单特征上粒化成粒子,多特征上的粒子形成粒向量,并且定义粒子与粒向量的运算规则。在此基础上,引入粒损失函数,构建粒神经网... 引入粒计算理论,提出基于粒神经网络的多标签学习方法,采用相似度粒化的技术获得数据在结构上的相关性。样本在单特征上粒化成粒子,多特征上的粒子形成粒向量,并且定义粒子与粒向量的运算规则。在此基础上,引入粒损失函数,构建粒神经网络进行多标签学习,采用多个Mulan多标签数据集进行实验,在多种评价指标上与现有的多标签分类算法比较,结果表明了粒神经网络多标签学习算法的有效性与可行性。 展开更多

关键词 粒计算 深度学习 粒神经网络 多标签学习 粒向量

原文传递

广义计算及其在磨粒识别中的应用

8

作者 田贤忠 黄栋梨 胡同森 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第25期111-113,共3页

广义计算是融程序计算,神经计算、模糊计算和演化计算于一体的一种新型技术,该文提出了广义计算单元的定义,介绍了广义计算网络的特点,然后建立了一个广义计算模型,最后简单地介绍了广义计算在磨粒识别中的应用。

关键词 广义计算 磨粒识别 遗传算法 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于模糊认知图和粒计算的长期风速区间预测研究

9

作者 李乾鑫 张胜杰 于天暝 《吉林化工学院学报》 CAS 2023年第7期71-76,共6页

长期风速预测是许多领域的重要研究课题,包括电力市场结构调整、能源管理和风电场优化设计。然而,仅靠精确的数值不足以完全描述长期风速预测的变化趋势。相反,区间变化和语义可以提供更全面的长期风速预测信息。针对数值预测风速变化... 长期风速预测是许多领域的重要研究课题,包括电力市场结构调整、能源管理和风电场优化设计。然而,仅靠精确的数值不足以完全描述长期风速预测的变化趋势。相反,区间变化和语义可以提供更全面的长期风速预测信息。针对数值预测风速变化的弊端,提出一个混合预测模型,该模型结合了模糊认知图和粒计算进行预测。具体为先运用粒计算对数据颗粒化,然后使用模糊认知图对处理后的数据进行预测。通过与BP神经网络对比,仿真实验表明所提算法在预测区间值和语义上表现出更好的性能。这项研究强调了将区间变化和语义表达纳入长期风速预测的重要性,所提出的模型可以作为风能行业相关者的决策工具。 展开更多

关键词 模糊认知图 粒计算 BP神经网络 风速区间预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于动态模糊粒神经网络算法的负荷辨识 被引量：6

10

作者 陶永芹 崔杜武 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期519-523,529,共6页

针对电力负荷的时变、变结构和非线性等特点,提出一种动态模糊粒神经网络算法.该算法采用粒计算商空间理论和模糊神经网络技术对电力负荷进行建模.将椭圆基函数和模糊ζ-完备性作为在线参数分配机制,避免了初始化选择的随机性.根据模糊... 针对电力负荷的时变、变结构和非线性等特点,提出一种动态模糊粒神经网络算法.该算法采用粒计算商空间理论和模糊神经网络技术对电力负荷进行建模.将椭圆基函数和模糊ζ-完备性作为在线参数分配机制,避免了初始化选择的随机性.根据模糊规则和输入变量的重要性,对每条规则的输入变量宽度实施在线自适应调整,从而实现了负荷参数和结构同时辨识.实验结果表明了所提出方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 负荷模型 参数辨识 结构辨识 粒计算 动态模糊神经网络

原文传递

基于GrC-NN和DS证据理论的电动汽车故障诊断 被引量：5

11

作者 孔慧芳 罗京 闫嘉鹏 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期629-633,672,共6页

文章针对电动汽车故障数据庞杂、非线性的问题,提出了一种基于粒计算神经网络(granular computation-neural network,GrC-NN)和Dempster-Shafer(DS)证据理论的电动汽车故障诊断方法。该方法采用GrC对电动汽车故障信息进行属性约简,使用... 文章针对电动汽车故障数据庞杂、非线性的问题,提出了一种基于粒计算神经网络(granular computation-neural network,GrC-NN)和Dempster-Shafer(DS)证据理论的电动汽车故障诊断方法。该方法采用GrC对电动汽车故障信息进行属性约简,使用约简后的样本训练反向传播(back propagation,BP)神经网络与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,并将测试数据输入到神经网络中分别进行初步诊断,最后利用DS证据理论对初步诊断结果进行决策级融合,得到最终诊断结果。仿真结果表明,该方法能有效简化神经网络结构,提高电动汽车故障诊断的准确度。 展开更多

关键词 粒计算神经网络(grc-nn) DS证据理论 电动汽车 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

KMEA算法及其在多传感器融合系统中的应用

12

作者 阎高伟 谢刚 +1 位作者 牛昱光 谢克明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第26期25-29,共5页

将粗糙集和粒计算形成的知识获取机制融入思维进化算法,对进化过程中所产生的数据进行挖掘和知识发现,利用所发现的知识指导进化的方向,实现了知识指导下的思维进化算法,体现出人类思维活动过程中对知识的抽象和利用功能。对多传感器信... 将粗糙集和粒计算形成的知识获取机制融入思维进化算法,对进化过程中所产生的数据进行挖掘和知识发现,利用所发现的知识指导进化的方向,实现了知识指导下的思维进化算法,体现出人类思维活动过程中对知识的抽象和利用功能。对多传感器信息融合系统中神经网络权值优化的结果表明,该方法可降低神经网络在权值选择上的随机性缺陷,缩小搜索空间,提高网络的收敛速度和泛化能力。 展开更多

关键词 思维进化算法 知识发现 粗糙集 粒计算 信息融合 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

碎片化知识挖掘与智能推理方法研究 被引量：2

13

作者 贾丽丽 《科技传播》 2020年第2期128-130,共3页

物联网以及云计算等高新科技的发展,使得碎片化信息大量增加。鉴于碎片化信息具有零碎、无序、不完整、体量大、更新速度快等特点,难以形成有效知识,现有的知识整合及推理方法对碎片化知识提取和知识再造具有较大局限性。文章基于卷积... 物联网以及云计算等高新科技的发展,使得碎片化信息大量增加。鉴于碎片化信息具有零碎、无序、不完整、体量大、更新速度快等特点,难以形成有效知识,现有的知识整合及推理方法对碎片化知识提取和知识再造具有较大局限性。文章基于卷积神经网络等人工智能算法,解决海量碎片化知识潜在的、深层次隐含的知识难以挖掘、推理、演绎的难题。为各领域对海量碎片化知识的充分利用提供理论方法和技术支持。 展开更多

关键词 知识图谱 粒计算 关联规则挖掘 图卷积神经网络 潜在向量转化

在线阅读 下载PDF 职称材料