基于高阶谱约简的变结构模糊神经网络
模糊神经网络的研究及其应用
模糊神经网络的研究及其应用模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
在本文中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。
模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现分类和识别等功能。
与传统的神经网络相比，模糊神经网络具有以下特点：模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定性和非线性问题。
采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很好地描述现实世界中的模糊现象。
双重迭代：模糊神经网络需要进行模式识别和参数优化双重迭代过程，以实现网络性能的优化。
模糊神经网络在许多领域中都得到了广泛的应用，以下是其中的几个典型例子：图像处理：模糊神经网络可以应用于图像分类、图像增强、图像恢复等方面，提高图像处理的效果和速度。
语音识别：模糊神经网络可以应用于语音信号的特征提取和分类，提高语音识别的准确率和鲁棒性。
自然语言处理：模糊神经网络可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译等方面，提高自然语言处理的效果和效率。
控制领域：模糊神经网络可以应用于系统建模、控制优化等方面，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
模糊神经网络的理论研究主要集中在以下几个方面：模糊逻辑的研究：模糊逻辑是模糊神经网络的基础，因此对模糊逻辑的研究是十分必要的。
主要研究内容包括模糊集合、模糊关系、模糊推理等方面的研究。
神经网络的研究：神经网络是模糊神经网络的核心，因此对神经网络的研究也是十分必要的。
主要研究内容包括神经元的数学模型、神经网络的训练算法、神经网络的稳定性等方面的研究。
模糊神经网络的建模和优化：模糊神经网络的建模和优化是提高其性能的关键。
主要研究内容包括网络结构的选取、参数的优化、训练算法的设计等方面的研究。
模糊神经网络在实际应用中已经取得了显著的成果，以下是其中的几个例子：电力系统的负荷预测：通过建立基于模糊神经网络的负荷预测模型，可以对电力系统的负荷进行准确预测，提高电力系统的稳定性和安全性。
基于高阶累积量的调制识别特征参数
基于高阶累积量的调制识别特征参数前言在现代通信技术飞速发展，信息的传输与交换日益频繁，各种通信方式和通信技术不断更新和广泛应用。
因此我们所处的空间就有各种各样的电磁波。
随着电磁环境不断变得复杂以及数字调制技术的广泛运用，如何有效地识别数字通信信号的调制方式成为了一个重要的研究课题。
通信信号的调制方式识别在通信系统中扮演着重要的角色，尤其是在信号确认、干扰识别、信号检测以及信号监督等通信领域。
它需要在复杂环境和有噪声干扰的条件下，不依赖于其他的先验知识，确定接收信号的调制方式，并提取相应的调制参数，为信号的进一步分析和处理提供依据。
数字通信信号调制方式识别广泛应用在民用和军用领域。
在民用领域中，有关职能部门需要对自由空间中的无线信号进行认证、实施频谱监管。
要想成功排出非法干扰、保证合法通信正常进行以及合理分配频率资源就必须采用通信信号调制识别技术。
在军用领域中，调制识别在军事侦察、通信对抗、频谱监测等应用占有重要的位置。
通信情报系统作为通信电子战(信息战)的电子支援措施之一，用来监视战场的电磁频谱活动，进行威胁识别，帮助选择电子干扰策略，直至截获敌方的有用军事情报。
如在电子战通信情报截获接收机的设计中，获得接收通信信号的调制方式，为解调器选择解调算法提供参考依据，有助于电子战最佳干扰样式或干扰抵消算法的选择，以保证友方通信，同时抑制和破坏敌方通信，实现电子战通信对抗的目的。
又如辐射源识别问题。
机载截获设备接收到不同类型的辐射源信号，利用信号调制类型和其他测量参数识别敌方探测器的类型，以便完成威胁等级分析，及时进行机动规避，施放干扰或欺骗信掣引。
再如军用软件无线电技术的目的之一就是设计出一种通信“网桥"，实现不同传输体制通信设备间的相互通信功能和资源的最佳利用。
为达此目的，解决方案之一就是先识别出发射方的调制样式和调制参数，对其发送的信息进行解调，然后按照接收方采用的调制方式，把有用信息调制并转发给接收方。
基于模糊神经网络的边缘检测方法
时， 其他节 点受 到抑制 ， 而对 该类模 式不敏 感而难 从
以获胜 。当有 其他 类 模 式输 入 时 ， 这些 节 点 再参 与
方法检 测效 果也 不 很 好 ， 主要 因为 这 些 方 法缺
方法及 Ｐｅ ｉ 方 法 在 好 图像 和 被 噪 声 污 染 过 的 图 ｒｗｔ ｔ
像 中进行 了 比较 ， 实验结果 表 明 ， 们 的边 缘 检测效 我
果 要 优 于 用 Ｃ ｎ ｙ方 法 和 Ｐ ｅ ｉ 方 法 获 得 的边 缘 ａｎ ｒｗｔ ｔ
检测效 果 。
作 者 简 介 张建岭（ ９ ５ ） 男 ， １６ 一 ， 河北人 ， 讲师 。
・
５１ ・
张 建岭 王 慧 张 民 ：基 于模 糊神 经 网络 的 边 缘 检 测 方 法
１ 像 素 边 缘 分 类 及 神 经 网 络
对 于输人 图像 中的 每 一个 非边 界 像 素来 说 ， 我 们定 义其 在 ３×３邻 域 上 的 ４维 特 征 矢 量 为 ＝
少 二 维 结 构 知 识 ， 用 单 一 结 构 处 理 各 种 不 同 的 边 仅 缘 类 型 。 由 于 噪 声 及 其 他 因 素 的 影 响 ， 于 许 多 复 对
图像 的 边缘 含 有 图像 中最 重要 的信 息 ， 用 以 如
杂 的实际 图像 ， 有 上 述 边 缘 检 测方 法 都 会 产 生一 所 些 不尽 人 意的结 果 ， 如假边 缘 或漏检 边缘 等 。
所 示 ， 中类 型 １在 １方 向 上 的 灰 度 差 值 和 低 ， 其 在
说， 中心像 素 Ｐ 与其邻 域间 的双 向灰 度差 值 和分 别 用 ｄ ， ｄ ， 示 ， 图 １ 。ｄ ， ｄ表 如 所示 ， 其计算 公式 如下 ，
基于高阶模糊神经网络及D—S证据理论的数据融合系统
摘
要 ：高 阶神经网络具有 容量大 、 逼近能 力强 、 容错范 围广 的特 点 ， 糊 系统具 有较 高 的模糊 语 言处 模
理能力 ， － 据理论具有 不需要先验概 率的优点 。故将 高阶神经 网络 、 Ｄ Ｓ证 模糊 系统 、 Ｓ 据理论 运 用 于 Ｄ－ 证 数据融合 系统 ， 以使得该 系统具有较 强的 系统 自学习能力和对外
第ｉ 个神经与第 一１ 层第 Ｊ 个神经元之间的二阶联 接权 。 ｗ 表 示 第 一１ 第 Ｊ和 第 ｋ个 神 经元 与 第 层 层 第 ｉ 神经 元 之 间 的二 阶连 接 权 （ 个 ２≤ ≤ Ｚ） 所 。 有隐层与输 出层 的激励 函数为 Ｓ ｍ ｉ ｉ ｏ ｇ ｄ函数 （ ， ） 输 入层 的激 励 函数 为 线性 函数 。 这样 ， ＝ （ ｅ ｎ ）。
已广 泛采 用 了多传 感 器 集成 技术 和 数 据 融合 技 术 。本 文 重 点 探讨 高 阶神 经 网络 、 模糊 神 经 网络 和 Ｉ ＮＳ 证 据 数据 融 合 系 统 ， 并给 出 了相 应 框架 结 构和 推理 算 法 。
高 阶模糊神 经 网络
１ １ 高 阶神经 网络 ．
ｎ 为 层 的输 入 ，５为 层 的输 出 。 ｅ ， ２
维普资讯
第 ｌ ６卷第 ３期
２０ ０ ２年 ６月
华
东
船
舶
工
业
学
院
学
报（ 自然科学 版）
Ｖｌ ． ６ ＮＯ． ０ １ １ ３
Ｊｕ ａ ｏ ａｔＣ ｉ ｈｐ ｕｌｉ ｎｔ ｕｅＮａｕａ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒ ｌ ｆＥ ｓ ｈｎ Ｓ ｉｂ ｉ ｎ Ｉｓ ｔｔ（ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅ ｉｏ ） ｎ ａ ｄｇ ｉ ｅ Ｅ ｉ
《高阶谱估计》课件
2
高阶谱估计在科学研究、工程应用和数据分析等 领域具有广泛的应用前景，对于推动相关领域的 发展和创新具有重要意义。
3
高阶谱估计的发展有助于提高信号处理和数据分 析的技术水平，为解决复杂问题提供更多有效的 手段和工具。
02
高阶谱估计的基本原理
高阶统计量的基本概念
高阶统计量
高阶统计量是描述信号或数据的 高阶统计特性的量，例如均值、 方差、偏度和峰度等。
对于非线性和非高斯信号的处理仍存在困难，算法的鲁棒性和稳定性也
有待提高。
对未来研究的展望和期待
算法改进和优化
未来研究可以进一步改进高阶谱估计的算法，提 高其准确性和计算效率。例如，开发更有效的优 化技术和迭代算法，以适应不同类型和复杂度的 信号处理需求。
跨学科合作
高阶谱估计涉及多个学科领域，如信号处理、统 计学、机器学习等。未来研究可以促进跨学科的 合作，借鉴其他领域的理论和方法，推动高阶谱 估计的发展。
高阶谱估计能够更好地描述信号中的非线性、非高斯、非平 稳等复杂特性，对于处理非线性系统、混沌信号、噪声消除 等应用具有重要意义。
高阶谱估计的应用场景
非线性系统辨识
高阶谱估计可以用于非线性系统的辨识和分析，通过对系 统输出的高阶统计特性进行建模和估计，实现对系统内部 结构和动态行为的深入理解。
混沌信号处理
交叉验证误差
将数据集分成训练集和测试集，通过多次重复验证来评估模型的泛化能力。
实验数据集和实验设置
数据集
使用真实世界的高阶谱数据集进行实验，如语音、音频、雷达等。
实验设置
设定不同的参数和条件，如信号长度、噪声水平、采样率等，以全面评估高阶谱估计的性能。
实验结果和分析
利用模糊神经网络控制解决问题的原理及方法(优选)word资料
利用模糊神经网络控制解决问题的原理及方法(优选)word资料利用模糊神经网络控制解决问题的原理及方法通过课程学习,我了解了模糊控制和神经网络控制解决问题的基本原理和方法。
通过查阅资料, 了解到模糊控制和神经网络控制在实际生活中如何解决问题。
我参考火灾探测系统为例,介绍模糊控制解决问题的原理及方法。
首先,简要介绍一下 Bp 神经网络控制和模糊控制的原理。
1. Bp 神经网络的结构及算法BP 网络可以有多层, 但为叙述简捷以三层为例导出计算公式。
设 BP 网络为三层网络,输入神经元以 i 编号,隐蔽层神经元以 j 编号,输出层神经元以 k 编号,示意图如图 1-1所示,其具体形式在下面给出,隐蔽层第 j 个神经元的输入为:∑=ii ji j o w net ,第 j 个神经元的输出为 (j j net g o =,输出层第 k 个神经元的输入为∑=j kj k o w net ,相应的输出为 (k k net g o =,式中 g 为 sigmoid 型函数, g(x= (11 (Θ+-+=x e x g , 式中ʘ为阈值或偏置值。
ʘ˃0则使 sigmoid 曲线沿横坐标左移, 反之则右移。
因此, 各神经元的输出应为∑Θ+-+=ij i ji j o w o (exp(1(1、∑Θ+-+=jk j kj k o w o(exp(1(1图 1-1神经网络结构图BP 网络学习过程中的误差反向传播过程是通过使一个目标函数(实际输出与希望输出之间的误差平方和最小化来完成的, 可以利用梯度下降法导出计算公式。
在学习过程中,设第 k 个输出神经元的希望输出为 pk t ,而网络输出为 pk o ,则系统平均误差为∑∑-=p kpk pk o t E 2 (21,为了表示方便,省去下标 p ,平均误差可写成∑-=kk k o t E 2 (21,式中平均误差 E 也称为目标函数。
根据梯度下降法, 权值的变化项∆ kj w 与ƏE/Əkj w 成正比,即∆ kj w =-ƞƏE/Əkj w ,由上述各公式可得:∆ kj w =-ƞƏE/Əkj w =j k k k k kjk k k k o o o o t net o E 1( ((--=∂∂∂∂∂∂-ηη, 记 j k k k k k o o o o t 1( (--=δ,对于隐含层神经元,也可写成∆ ji w =-ƞƏE/Əji w =i j j jji j j j j o o o E net o E 1((-∂∂-=∂∂∂∂∂∂-ηη, 1(j j j j o o E -∂∂-=δ,由于ƏE/Əj o 不能直接计算 , 而是以参数的形式表示 , 即 -ƏE/Əj o =-∑∑∑∑∑=∂∂-=∂∂∂∂-=∂∂∂∂kkj k kj k k j j j kj k k j k k k w w E o w E net E δ( (((, 则导出各个权重系数的调整量为∆ kj w j k k k k o o o o t 1( (--=η, ∆ ji w =i j o ηδ, 式中ƞ称为学习效率, ]1([j j kkj k j o o w -=∑δδ,1( (k k k k k o o o t --=δBP 网络的学习算法的具体步骤如下:1. 从训练本集中取某一样本,把它的输入信息输入到网络中2. 由网络正向计算出各层节点的输出3. 计算网络的实际输出与期望输出的误差4. 从输入层起始反向计算到第一个隐层,按一定原则向减小误差方向调整网络的各个联接权值5. 对训练样本集中的每一个样本重复以上步骤,直到对整个训练样本集的误差达到要求为止。
一种基于遗传算法的高木-关野型模糊模型及其应用
一种基于遗传算法的高木-关野型模糊模型及其应用赵伟;王文斌【摘要】A new encoding scheme for modeling a Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model based on genetic algorithms is proposed in this paper. In this scheme, the chromosome includes the number and structure of input variables and rules, the centers and widths of the antecedent membership function to every input variable in every rule, and all these structures and parametersare evolved simultaneously. In order to validate this method, the inverse dynamics of Magneto-rheological(MR) damper is trained, and the accuracyofthe resulting fuzzy model and the training data is compared through simulation. The result showsthat the parameter identification inhigh nonlinear model can be achieved by the resulting fuzzy modelwith less input variables, rules and higher accuracy.%文章提出了一种基于遗传算法建立高木-关野型（T-S）模糊模型的编码方法。
模糊细胞神经网络系统鲁棒稳定性分析
２１ 年 ０ 月 ０１ ３
佳 木 斯 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ） Ｊｕ ａ ｆ ｉｍ ｓ Ｕ ｉ ｒ ｔ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏ ｒ ｌ ａ ｕｉ ｎｖ ｓ ｙ（ ａ ａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｎ ｏＪ ｅｉ ｕ ｅ ｉ
Ｖ０ ． ９ Ｎｏ ２ １２ ．
Ｉ
（） 弓
Hale Waihona Puke （ Ｉ 弓） ≤∑ Ｉ Ｉ ｊｊ一（） （ Ｉ Ｉ￣ ｆ ）
引理 ２加 对 于 Ａ ∈ ［ ７ Ａ，］和 Ｂ ∈ ［ 雷］ ４ Ｂ， ，
有下 面 不等 式成 立 ： ｌ ：≤ ｌ Ｉ ｌ Ｉ Ａ Ｊ Ｉ Ａ’ｌ ：＋ 『 Ｊ ｌ Ａ。Ｉ ：
ｉ １ ＝ ｉ＝１
÷豆 ， ： （一 （＋ Ｂ ÷ ＋
引理 ３“ 对 于 任 意 向量 ＝（ ，２ ３ … ， １ ， ， ） ∈Ｒ ， 任意 常 数矩 阵 Ａ ＝［ … ， ≥０ 都有 ａ］ ａ ， 下 面不 等式 成 立 ： （ ）
其 中
（） ８
ａ （ ）
，
Ｖ （ １ ） 卢
（） ２
由引理 ３与引理 ４ 可得 ： ， ２Ｉ （）ｌ １ｏｌ ＩＢＩ （ ｔ一． ￡ ） ｔ （ ｌ ＋ ）Ｉ （ ｒ ） ）ｌ Ｊ ｇ （
１ 系统 模 型 描 述
带有延迟条件的模 糊神经网络可 以描述为下
面 的形式 ：
Ｉ ≤ Ｉ Ｉ Ｉ ｌ Ｂ Ｉ
『 ｌ ：＋ ｌ ｌ ｌ Ｂ＋ｌ
其 Ａ ： （ ， ＝ （一 ） ＝ 中 ’ ÷ ＋ Ａ ÷ Ａ， 。 ＿Ｂ
之ｆ 一 ｉ ￡ （ ）＝ ｄ （ ）＝∑ａｉｉ ） ＋∑ｃ Ｊ（（ ） ｚ
）
一
机械工程中机械振动信号的谱分析与识别
机械工程中机械振动信号的谱分析与识别机械振动信号的谱分析与识别引言机械工程中，机械振动信号的谱分析与识别是一个重要的研究领域。
振动信号可以提供机械设备的状态信息，通过对振动信号的谱分析和识别，可以检测出机械设备的故障，并进行预测与维护。
本文将介绍机械振动信号的谱分析方法、振动信号的特征提取以及故障诊断等相关内容。
一、机械振动信号的谱分析方法谱分析是对信号进行频域分析的方法。
在机械振动信号的谱分析中，常用的方法有傅里叶变换、小波变换和高阶谱分析等。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的数学工具，可以将信号分解为不同频率的正弦和余弦函数。
通过傅里叶变换，可以得到振动信号的频谱信息，从而分析机械系统的振动特性。
2. 小波变换小波变换是一种时频分析方法，可以同时提供时域和频域的信息。
相比于傅里叶变换，小波变换可以更好地分析非平稳信号的频谱特性。
在机械振动信号的谱分析中，小波变换常用于检测故障频率和跟踪频率的变化。
3. 高阶谱分析高阶谱分析是对信号进行高阶统计处理的方法，可以提供更多关于信号的非线性和非高斯特性的信息。
在机械振动信号的谱分析中，高阶谱分析常用于检测非线性振动和故障特征。
二、振动信号的特征提取振动信号的特征提取是将信号的频谱信息转化为能够描述机械系统状态的特征量。
常用的特征包括有效值、峰值、峰峰值、均方根值、偏度、峭度等。
1. 有效值有效值是振动信号在单位时间内的平均幅值，反映了振动信号的整体能量。
通过计算振动信号的有效值，可以了解机械设备的振动强度。
2. 峰值峰值是振动信号的最大值，表征了振动信号的峰峰值大小。
峰值是故障信号的重要特征，通过对峰值的分析，可以检测设备是否存在故障。
3. 偏度与峭度偏度和峭度是描述振动信号分布形态的统计特征。
偏度反映了振动信号分布的对称性，峭度反映了振动信号分布的尖锐程度。
通过对偏度和峭度的计算，可以判断振动信号是否存在异常状态。
三、故障诊断与机械振动信号的识别基于机械振动信号的谱分析和特征提取，可以实现对设备故障的诊断和识别。
关于柴油机故障诊断的总结
关于柴油机故障诊断的总结关于柴油机故障诊断的阐发关于柴油机故障诊断的总结柴油发动机应用广泛，处在所属产业链的相对核心的位置。
其高速运行运行状态的好坏直接关系到成套设备的工作状态。
因此，对柴油机运行状态进行监测和故障诊断，确保其处于安全、可靠、高效率的组织工作状态，对提高整套设备的劳动效率，提高产品质量，降低生产成本和能耗具有历史性的意义。
柴油机故障诊断和其它类型的机械一样，首先作出必须对故障机理进行研究，以故障信号的检测技术及信号处理技术为基本，以故障信号处理和特征提取理论为基本理论，以基于信号处理和特征提取方法故障类型识别方法为基本的。
近年来，随着科学技术的健康发展，柴油机故障诊断技术也经历着从最初的事后维修到定时检测，再到现代故障诊断技术的视情维修。
传统的诊断方法虽然简单易行，但是由于其信息量小，精确度不高，成本较高且容易发生误判，故难以满足现代的需求。
20世纪80年代，邓聚龙教授提出了灰色系统理论，为研究少数据、贫信息不确定性问题提供了新方法，不足之处很好地解决了传统性方法的不足之处。
进入90年代后，随着人工智能技术的发展，柴油机故障诊断技术进入了智能化的阶段。
检测项目增强，软件功能增强，诊断的准确性大为提高。
基于专家系统和可视化的智能化诊断方法为柴油机故障诊断技术监视系统的发展提供了新的方向。
一、传统的故障诊断技术传统的柴油机故障诊断技术主要包括热力参数分析法、声振监测、磨粒监测分析法。
热力参数分析法中又可以分为通过测定柴油机工作过程的示功图对柴油机工作过程做综合性的监测的第十四条示功图法和利用瞬时转速波动信号对柴油机进行监测和故障诊断的方式。
1、热力参数分析法热力参数分析法是利用柴油机工作时热力参数的变化来判断其工作状态的。
这些参数包括气缸压力示功图、排气温度、转速、滑油温度、冷却水进出口温度及排放等。
由于这些参数能够很好的非常积极水解柴油机的工作情况以及故障特征，具有关联性强、直观且便于分析等缺点，因此此种方法得到了广泛的应用。
基于高阶谱估计故障电弧早期信息特征提取
ｃｎ ｎ ｓ ｂ ｉ ｅ ｏ ｄ ｆｕ ｄ ｔ ｎ ｆｒｆｕ ｔ ｒ ｓｐ ｏ ｅ ｔ ｎ ｉ ｗ ｔｈ ｔ ｎ ． ｉ ｇ ａ ｄ ｅ ｔ ｌ ｈ ｓｇ ｏ ｏ ｎ ａ ｉ ａ ｌ ａ ｃ ｒ ｔｃ ｉ ｎ ｓ ｉ ａ ｋ ａ ｓ ｏ ｏ ｏ ｃ
Ｙ Ｎ ｉ ｈ ｎ ，Ａ Ｇ Ｒ ｎ—ｃｅ ｇ Ｈ Ａ Ｇ Ｙ — ｉ ， Ａ Ｇ Ｈ ａ —Ｆ Ｎ ｕｉ ｙ ｇ ａ ｎ
（ ｏ ｅｅｏ ｃ ａｉ ｌ ｎ ｉｅｒ ｇａｄＡ ｔ ａｉ ，Ｈ ａ ｉ ｎｖｒ ｔ， ｕｎｈｕＦ ｊ ｎ３ ２ ２ ， ｈｎ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｌ Ｍｅｈｎｃ ｇｎｅｉ ｎ ｕ ｍ ｔ ｎ ｕｑａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｑ ａｚｏ ｕ ａ ６ ０ Ｃ ｉａ ａＥ ｎ ｏ ｏ ｏ ｉ ｉ １
ｔ ｅ ｃｒ ｕ ｔｗａ ｕ ｆ ｎ ｙ ａｔｒａ ａ ｒ ｉ ｇ ｗａ ｅ ｅａ ｅ ｈ ｉｃ ｉ ｓｃ ｔｏ ｏ ｌ ｆ ｆ ｍｅ ａ ｃｎ ｓｇ ｎ ｒ ｔｄ，ｗｈ ｃ ａ ｅ ｏ ｓｄ ｒ ｂ ｅ ｅ ｏ ｏ ｃ ｌ ｓ ．Ｓ ｔｈ ｅ ｌ ｉｈ ｃ ｕｓ ｄ ｃ ｎ ｉ ｅａ ｌ ｃ ｎ ｍｉ ｏ ｓ ｗｉ ｃ ｔｎ ｎ ｌｃｒｃ ｆｃｌｔ ｓｗｏ ｌ ｅ ｄ ｓｒ ｃ ｅ ｙ ａ ａ ｒ ｉ ｇ ａ ｋ ａ ｄ ｅｅ ｔｉ ａ ｉｉ ｅ ｕ ｄ ｂ ｅ ｔｕ ｔｄ ｂ ｆ ｍｅ ａｃ ｎ ．Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｓｓ ｏ ｔ ｔｔ ｅｐ ｅ—ａ ｃｓ ｕｎ ｅ－ ｉ ｌ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｗ ｈａ ｈ ｒ ｒ ｏ ｄ ｓ ｒ
ｖ ｇａ ｔｅｍ ｉ ｓ ｎｌｏｍ ｏ ｐｉ ｔ ｏ ｐ ｕ ｄｓｕ ｄａ ｅ ｅ ｇａｊｓ ｄｂ ｕ ｄｒｇ ｌｏ ｎ ｅ ｅｔ ｉ ｓ ｈ ａ ｉ ａ ｆ ｓ ｍ ｌ ａ ｄｃｍ ｏ ｎ ｏ ｎ ｆ ｒ ｉ ｄｕｔ ｙｓ ｎ ｕａ ｒ ｄｒ ｃ ｄ ｎ ｎ ｇ ｒ ｃ ｃｅ ｔ ｂｎ ｅ ｏ ｅ ｔ ａ ｌ ｆ ｅ
一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法[发明专利]
![一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ede04edd67ec102de3bd89a1.png)
专利名称：一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法
专利类型：发明专利
发明人：王子民,曾利,蒙玉洪,王钰萌,覃军焱,蓝如师,刘振丙
申请号：CN201910690101.9
申请日：20190729
公开号：CN110327055A
公开日：
20191015
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法，步骤为：S1、获取数据集训练样本；S2、采用切比雪夫和小波变换的滤波方法对步骤S1获得的数据集训练样本进行去噪预处理，得到纯净的心冲击信号；S3、对步骤S2得到的心冲击信号进行高阶谱特征分析，得到信号的幅值和相位的特征信息；S4、构建卷积神经网络模型，将步骤S3得到的特征信息，作为卷积神经网络模型的输入，得到分类结果。
该方法利用高阶谱具有时移不变性、尺度变化性和相位保持性进行特征提取得到特征以保留更多的信号信息，还能够抑制高斯有色噪声，从而提升心冲击信号分类的性能；同时，该方法具有更好的泛化性能，并有效解决了高阶谱谱应用的二维模板匹配问题。
申请人：桂林电子科技大学
地址：541004 广西壮族自治区桂林市金鸡路1号
国籍：CN
代理机构：桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人：杨雪梅
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一种基于最大频繁子图基因的模糊图神经网络检测模型
一种基于最大频繁子图基因的模糊图神经网络检测模型随着信息技术的发展和应用的广泛推广，网络安全问题日益突出。
针对网络攻击手段的多样化和复杂化，传统的检测方法往往无法充分地满足实际需求。
因此，研究人员提出了各种新的网络入侵检测模型。
本文提出了一种基于最大频繁子图基因的模糊图神经网络检测模型，该模型可以有效地检测网络中存在的攻击行为。
本文的模型基于模糊图神经网络，该网络在传统图神经网络的基础上引入了模糊逻辑理论。
模糊逻辑理论可以更好地处理网络安全领域中的不确定性和模糊性，提高检测的准确性和鲁棒性。
该模型首先通过图神经网络对输入网络数据进行表示学习，得到网络拓扑结构的隐含表示。
然后，利用最大频繁子图基因算法对网络中频繁出现的子图进行提取和编码。
最大频繁子图基因可以有效地捕捉到网络中的重要结构和模式，提高检测的敏感性和特异性。
最后，将图神经网络学习得到的特征和最大频繁子图基因编码的特征进行融合，得到最终的网络入侵检测结果。
与传统的网络入侵检测方法相比，本文提出的模型具有以下优势：首先，通过引入模糊逻辑理论，模型能够更好地处理网络数据中的不确定性。
网络中的攻击行为通常具有一定的模糊性和随机性，传统的二值逻辑无法对其进行准确建模。
模糊逻辑可以提供一种灵活的判断方式，使模型具备更强的适应性和泛化能力。
其次，最大频繁子图基因算法能够提取网络中的关键结构和模式。
网络中的攻击往往具有一定的特征和模式，传统的检测方法通常无法捕捉到这些特征。
最大频繁子图基因算法通过挖掘网络中频繁出现的子图，可以有效地提取攻击行为的特征，提高检测的准确性和稳定性。
最后，模型将图神经网络的学习表示和最大频繁子图基因的编码特征进行融合，综合考虑了网络数据的全局和局部信息。
图神经网络能够学习到网络数据的复杂特征和拓扑结构，而最大频繁子图基因则更关注网络中重要的子图。
通过融合这两种特征，模型可以更全面地分析和检测网络中的攻击行为。
综上所述，本文提出了一种基于最大频繁子图基因的模糊图神经网络检测模型。
一种简化的模糊神经网络优化学习算法
一种简化的模糊神经网络优化学习算法
李笑;何洪
【期刊名称】《沈阳工业大学学报》
【年(卷),期】1998(020)006
【摘要】提出一种用最速下降一单纯形法，先优化确定ＦＮＮ的结构和参数。
然后在优化确定的网络基础上用最速下降法再进一步学习的简化的优化学习算法。
该算法学习效率高，泛化能力好，仿真结果证实了算法的有效性。
【总页数】4页(P22-25)
【作者】李笑;何洪
【作者单位】沈阳工业大学;东北大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法 [J], 徐春梅;尔联洁;扈宏杰
2.一种FNC结构和优化学习算法 [J], 贺云波
3.改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模 [J], 周丹;南敬昌;高明明
4.一种规则简化的模糊神经网络控制器(英文) [J], 杨锡运;徐大平;齐宪华;董平
5.模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用 [J], 秦斌;吴敏;王欣
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一种基于高阶特征表示的图像分类方法
一种基于高阶特征表示的图像分类方法周毅书;梁鹏;张海涛;周建雄;刘琦【摘要】传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配,随着阶数的增加,从而导致组合爆炸问题.为此,提出一种高阶特征组合表示方法.将图像划分为多个网格,每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合.同一个网格内tf-idf值最大的特征作为主特征,其余特征作为子特征,将主特征与子特征之间的夹角作为特征空间信息.通过高阶特征组合的视觉距离和几何距离匹配高阶特征,并结合支持向量机进行图像分类实验,结果表明,该方法分类准确率提高了约4％,可有效避免组合爆炸问题.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2016(042)004【总页数】4页(P318-321)【关键词】高阶特征组合;图像分类;特征匹配;支持向量机;空间结构信息【作者】周毅书;梁鹏;张海涛;周建雄;刘琦【作者单位】中国移动南方基地,广州510640;广东技术师范学院计算机科学学院,广州510665;中国移动南方基地,广州510640;中国移动南方基地,广州510640;中国移动南方基地,广州510640【正文语种】中文【中图分类】TP18复杂的背景、局部遮挡和几何变化给目标图像分类带来了应用上的困难,为了解决上述问题,基于局部特征的词包模型分类方法得到了广泛的应用。
局部特征可以选择角点或者SIFT特征、SURF特征等,这方面主要代表性工作有文献[1-3]方法等。
然而,词包模型需要对局部特征进行聚类量化形成特征词典,在量化过程中丢失了目标物体的空间结构信息,仅使用了局部特征的视觉信息。
这使得一些视觉上类似但分布完全不同的物体难以分类,因此，加入空间信息成为研究的热点。
文献[4]提出了空间金字塔Spatial pyramid模型,将图像分成多个同样大小的网格,对每个网格内的局部特征分别进行频率直方图统计,再将直方图按照网格顺序连接起来形成具有空间分布信息的直方图。
在此基础上,出现了一系列类似的变化方法[5-9]。
一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法
一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法谷建光;张为华;王中伟;解红雨【期刊名称】《系统仿真学报》【年(卷),期】2007(19)23【摘要】将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合,提出了一种新的机器学习方法,实现了基于类比的案例推理学习模型。
具体实现思想是,首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识,由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型,然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索,最后针对目标问题结果案例完成案例学习。
通过实例表明,该算法具有较好性能,并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用,得到了论域覆盖面大的设计结果集。
【总页数】6页(P5581-5586)【关键词】划分聚类;一般模糊极小极大神经网络;机器学习;案例推理;固体火箭发动机总体设计【作者】谷建光;张为华;王中伟;解红雨【作者单位】国防科技大学航天与材料工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP182;V435【相关文献】1.基于模糊聚类神经网络的煤炭资源等级划分方法--以内蒙古煤炭资源预测区为例[J], 严群;孙杰;王秋生;王庆峰;田力2.基于K均值模式划分改进模糊聚类与BP神经网络的风力发电预测研究 [J], 樊国旗;蔺红;程林;张锋;樊国伟3.一种基于模糊神经网络–模糊C均值聚类的双偏振气象雷达降水粒子分类方法[J], 李海;任嘉伟;尚金雷4.基于K均值模式划分改进模糊聚类与BP神经网络的风力发电预测研究 [J], 樊国旗; 蔺红; 程林; 张锋; 樊国伟5.一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊神经网络模型的学习算法 [J], 姚宏伟;梅晓榕;庄显义因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
分层混合模糊—神经网络的训练算法研究的开题报告
分层混合模糊—神经网络的训练算法研究的开题报告一、论文背景混合模糊（Hybrid fuzzy）是模糊推理（Fuzzy Inference）的一种扩展，它将高斯模糊和模糊规则相结合，提高了模糊系统的性能和精度。
在实际应用中，混合模糊可以应用于自动控制、模式识别、数据挖掘等领域。
但是，传统的混合模糊系统存在着结构复杂、参数调节困难等问题，导致性能和精度的提高受到了很大限制。
近年来，随着神经网络技术的快速发展，神经网络花样繁多，各具特点。
神经网络在非线性建模、自适应控制、数据挖掘等方面都有着突出的优势。
相比于传统方法，神经网络具有自学习、自适应等特点，具有更好的建模能力和泛化能力。
因此，将神经网络与混合模糊相结合，可以在混合模糊中引入神经网络的非线性建模能力和自适应性，进一步提高混合模糊的性能和精度。
二、研究内容与目的本文旨在研究分层混合模糊的神经网络训练算法。
分层混合模糊是在传统混合模糊的基础上，将多层神经网络集成于模糊系统中，将神经网络与混合模糊相结合，使得模糊系统具有更好的建模能力和泛化能力。
本文将从以下三个方面展开研究：1. 提出一种基于BP算法的分层混合模糊神经网络训练算法。
BP算法是神经网络中最基本的训练算法之一，本文将其引入到分层混合模糊中，使得混合模糊具有更好的自适应性和建模能力。
2. 基于遗传算法改进BP算法，提出一种改进的分层混合模糊神经网络训练算法。
遗传算法是一种优化算法，能够用来优化神经网络的权值和参数，进一步提高算法的泛化能力和性能。
3. 对比分析上述两种算法，并在数据集上进行实验验证。
通过实验，分析两种算法在训练时间、精度等方面的优劣，并从实验结果中总结出分层混合模糊神经网络的优化方法和思路。
三、研究方法本文将采用以下研究方法：1. 文献研究法。
通过查找相关文献、分析现有的研究成果，总结出分层混合模糊神经网络的发展历程、问题和研究现状。
2. 算法设计法。
基于BP算法和遗传算法，提出分层混合模糊神经网络的训练算法，并从算法步骤、参数调节等方面进行详细的设计和讨论。
一种最优模糊神经网络控制器
一种最优模糊神经网络控制器
周志坚;毛宗源
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2000(15)3
【摘要】基于最优控制的思想 ,通过对控制系统的过程模拟 ,提出一种最优模糊神经网络控制器的设计方案。
首先利用基于十进制编码机制的遗传算法寻找最优的控制器结构 ,然后利用基于浮点数编码机制的遗传算法寻找最优的控制器参数。
【总页数】4页(P358-360)
【关键词】最优控制;遗传算法;模糊神经网络控制器
【作者】周志坚;毛宗源
【作者单位】华南理工大学自动控制工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.1
【相关文献】
1.一种基于模糊神经网络的智能PID控制器 [J], 安军涛
2.一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制 [J], 周志坚;毛宗源
3.一种新型最优模糊控制器的应用 [J], 王勇;熊晓红;黄树槐;李从心
4.一种自组织模糊神经网络控制器的研究 [J], 黄江波;付志红
5.一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器 [J], 左兴权;李士勇
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