基于ANN的在线参数自适应预测算法的研究
基于自适应算法的机器学习方法研究
基于自适应算法的机器学习方法研究在机器学习领域中，自适应算法是一种十分受欢迎的算法，它能够根据数据的不同特征自动进行调整和改进，从而提高模型的准确度和泛化性能。
本文将就基于自适应算法的机器学习方法进行深入探讨，以期在实践中能更好地应用和发挥其优势。
一、自适应算法的介绍自适应算法是一种能够自动地进行参数调整和改进的算法，它的特点在于可以根据数据的不同特征和模式进行动态地调整，以获得更好的结果和准确度。
自适应算法主要应用于人工神经网络、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等领域，能够在不同的环境下进行自适应学习和优化。
二、自适应算法在机器学习中的应用在机器学习中，自适应算法是一个十分有前途的研究方向，已经在许多领域得到了广泛的应用。
以下是自适应算法在三个主要机器学习领域中的具体应用介绍：1、分类在分类问题中，自适应算法能够根据数据的不同特征进行分类模型的动态优化。
例如，K-均值算法可以自适应地调整质心的位置，从而实现更准确的聚类效果。
而支持向量机则可以自适应地调整模型的参数，以更好地适应不同的数据分布。
2、聚类在聚类问题中，自适应算法能够根据数据的不同分布进行聚类模型的动态调整和改进。
例如，基于遗传算法的聚类方法可以根据数据的不同分布自动演化出更优的聚类结构，从而获得更好的聚类性能。
3、回归在回归问题中，自适应算法能够根据数据的不同特征自动调整回归模型的参数和结构，从而获得更好的回归拟合效果。
例如，基于粒子群算法的回归方法能够自适应地搜索参数空间，从而获得更准确的回归预测结果。
三、如何实现基于自适应算法的机器学习方法实现基于自适应算法的机器学习方法需要考虑以下几个方面：1、选择算法需要根据不同的问题选择不同的自适应算法，例如在分类问题中可以使用支持向量机、朴素贝叶斯等算法，而在回归问题中可以使用神经网络、决策树等算法。
2、确定参数在选择算法之后，需要确定算法的参数，例如学习率、群体大小等参数，这些参数直接影响算法的性能和效果，因此需要进行合理的选择。
基于ANN的综合评价系统设计【开题报告】
毕业设计开题报告计算机科学与技术基于ANN的综合评价系统设计一、选题的背景、意义万维网服务是目前因特网提供的核心业务之一，目前已经渗透到我们生活的方方面面，万维网服务的基本组成就是形形色色的网站，网站的质量直接决定了我们获取服务的质量。
因此，一个客观科学的网站评价体系对于因特网的发展具有重要的意义。
综合国内外网站评价研究，不少学者提出了各种评价方法，包括网络可用性评测法、网站自动评价法、网站链接分析法、网站框架评价法、网络链接分析法、对应分析法等。
从评估的模式来看，有技术性测试调查、网站流量监测、网站调查、专家调查和网络计量等五种模式。
各种网站评价方法的角度和侧重点不同，得出的结论也不尽相同。
其中比较常用的方法有问卷调查法、链接分析法，近年来，由于对于指标评价的定量分析要求，层次分析法也开始应用到了网站评价中。
从已有的文献所采用的研究方法来看，把定量研究和定性研究结合起来，以定性研究方法和模型为基础，用定量的研究方法提高其科学性和可信度，是当前研究的趋势。
[1-5]二、研究的基本内容与拟解决的主要问题1、影响网站绩效评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。
2、影响网站绩效评估各相关指标的相对权重确定。
影响网站绩效各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的网站绩效评价模型研究。
以BP神经网络为基础, 构建基于多因素的网站绩效评价模型。
4、基于BP神经网络的网站绩效评价模型计算方法设计。
根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的网站绩效评价模型学习样本设计。
根据相关的历史资料, 构建基于BP神经网络的网站绩效评价模型的学习样本, 对模型进行自学习和训练, 使模型适合评价者的思想。
[6、7]三、研究的方法与技术路线、研究难点，预期达到的目标1、研究方法与技术路线这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应网站评价这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。
adasyn算法原理
adasyn算法原理Adasyn(Adaptive Synthetic Sampling)算法是一种用于解决不平衡分类问题的算法。
在数据集中存在类别不平衡时，传统的分类算法优势不明显，因为对于较少的类别，它们不够敏感，而对于较多的类别，它们可能会过多地关注这个类别，忽略了其他类别。
Adasyn算法采用了一种自适应的合成样本的方法，能够有效地解决不平衡分类问题。
1. Adasyn算法原理Adasyn方法对于数据不均衡问题采取的方法是对于较少出现的类别生成新的实例，这些实例是一些合成的样本，而这显然是一种合成样本的方法。
这种合成样本的方法需要考虑如何生成新的样本，并且考虑生成的样本的质量问题。
Adasyn算法的核心思想是基于这样的假设：如果一个点A距离某个较多出现的类别的近点比它距离其所在类别的近点更近，那么生成一个与点A相似的样本会有利于提高数据的平衡度。
Adasyn算法需要首先计算每一个样本的分布密度，然后根据分布密度来计算每个类别需要生成的合成样本数量。
具体而言，Adasyn需要首先对每个样本计算密度和k-近邻的数量，其中k-近邻指的是最近的k个邻居。
为了计算密度，需要首先定义权重：$$w_i = \frac{1}{d(x_i)}$$其中$d(x_i)$是样本$x_i$到其k-近邻的平均距离。
权重定义之后，就可以计算每个点的密度：$$D_i = \sum_{j\in k-NN(x_i)} w_j$$其中$k-NN(x_i)$表示样本$x_i$的k-近邻，而$w_j$表示样本$j$的权重。
那么对于每个类别，就可以计算需要生成的合成实例的数量：$$G_i = D_i \times \frac{m_{aj} - n_j}{n_j}$$其中$m_{aj}$是较多出现的类别的样本数量，$n_j$是当前类别的样本数量，而$G_i$是需要生成的样本数量。
根据合成样本数量$G_i$之后，需要对每个合成样本进行生成和插入。
医学诊断人工神经元网络ANN
医学诊断——人工神经元网络（A N N）作者:93K4B 077403 梁庆昱指导老师：刘尚辉摘要：ANN是在对人脑组织结构和运动机智的认识理解基础上模拟其结构和智能功能而构的一种信息处理系统或计算机。
ANN数据处理功能很强，在医学诊断上得到蓬勃发展。
本文主要介绍人工神经元网络原理和性质特点，并讲述其在医学诊断方面的应用，最后介绍ANN在医学诊断上的发展情况。
Abstract: ANN is an information processing system or computer which is on the basic of understanding of the structure of the organizational structure of the human brain and the intelligent function. ANN has strong data-processing functions and it has been booming in medical diagnosis .This article introduces the artificial neural network principle, the characteristics, and the application in medical diagnosis, and then introduced the future of ANN in medical diagnosis. 关键字：ANN的产生 ANN的原理 ANN的特点 ANN的应用 ANN的未来讨论Key words:the production of Artificial Neural Network; the principle of ANN; the characteristic of ANN; the application of ANN; the future of ANN; the discussion人工神经网络（ Artificial Neural Network，简写为ANN）也简称为神经网络（ANN）或称作连接模型（Connectionist Model），它就是在对人脑组织结构和运动机制认识理解基础上人工构造的能实现某种功能的理论化的人脑数学模型。
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。
智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。
一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。
ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。
在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。
具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。
然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。
遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。
在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。
具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。
在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。
三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。
模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。
FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。
在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。
《ANN神经网络》课件
神经网络的训练过程和算法
1 BP算法
2 Adam算法
通过反向传播算法，根据输出误差和梯度下 降法更新网络参数，目标是最小化误差函数。
结合了Ad ag r ad 和RM Sp ro p 优点的一种有效 的优化算法，自适应的调节学习率，以加快 训练速度。
神经网络的激活函数和正则化方法
激活函数
每个神经元的输出需要通过激活函数进行非线性映 射，目前比较流行的有sig mo id 、t an h 和ReLU等。
神经元和生物神经元的异同
1 神经元
是神经网络的基本单位，是一种用于计算的抽象模型，只有输入和输出，以及需要学习 的权重和偏置。
2 生物神经元
是神经系统的基本单位，由轴突、树突、细胞体和突触等结构组成，与其他神经元具有 复杂的生物学表现和相互作用。
神经网络的优势和局限性
优势
具有自主学习、自适应、非线性和可并行处理等优 势，能够处理高维度数据和复杂的非线性问题。
参考文献和拓展阅读建议
参考文献: 1. Bishop, C. M . (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. M IT Press. 3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444. 拓展阅读建议: 1. 《深度学习》白板推导与Python实战 2. 《Python深度学习》实践指南 3. 《自然语言处理综论》 4. 《计算机视觉综论》
基于改进Canny算法的局部自适应图像去噪
系数 之 间的相 关性 ， 出局 部 自适应 算 法 ； 于边 缘信 提 对
息适 当 收缩小 波 系数 。 实验 表 明 ， 大地 改善 了 图像 去 极
噪效 果 。
（） ３ （） ４
每 个像 素点 的梯 度 幅值与 梯度 方 向分别 为 ：
Ｓ（ ， ） Ｃａ （ ， ） ６ （ ， ＿ ＝ 『 ２ － ＋ 。 ） 『 （） ５
② 对非 边 缘 区域进 行平 稳 小波 变换 ； ③ 按 照式 （ ） 计 噪声 方差 ； ９估 ④ 对 于 任 一细 节 子 带 ， 当前 的 小波 系 数 ｅ ｉ ＿ 以 ｏ ，） （ 『
为 中心 ， 取 一 个 局 部 窗 口 Ⅳ ， 过 该 窗 口内所 有 小 选 通
１ ．＿ 、
基 于 改 进 ｃｎ ｙ算 法 的 局 部 自适 应 图 像 去 噪 ａｎ
文 苹 编 号 ：０ ３５ ５ ２ １ ）６０ ２ －２ １ ０ － ８ ０（ ０ １ ０ － ０ ２０
基 于 改进 Ｃ ｎ ｙ算 法 的局 部 自适 应 图像 去 噪 ａｎ
Ｌｏ ａ ｃ ｌＡｄａ ｉ ｅ Ｉ ａ ｅ Ｄｅ ｎｏ ｓ ｎ ｓ ｄ ｏ ｍ ｐｒ ｖ ｄ Ｃａ ｙ Ａｌ ｏ ｉ ｈ ｐｔｖ ｍ ｇ － ｉ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｏ ｅ ｎｎ ｇ ｒ ｔ ｍ
值 法 的典 型代 表 。近 几 年 ， 于 小 波 系数 统 计 模 型 的 基
Ｂ ｙ ｓ阈值 ［ 去噪 是研究 的热点 。 ａｅ ２ ］
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一一
＝一
ｅ ｐ 一 Ｘ［
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］
］
（） １
（） ２
图像 去 噪会 模 糊 图像 边缘 信息 ， 效 去 除 噪声 与 有 保 持 图像 边缘 、 节等关 键 信息 是永 恒 的主题 。 文在 细 本
基于演化算法的人工神经网络参数优化技术研究
基于演化算法的人工神经网络参数优化技术研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络的计算模型，它具有一定的学习和记忆能力，适用于模式识别、数据预测、决策分析等众多领域。
在ANN的应用研究中，参数优化是一个十分关键的问题。
ANN中的参数包括连接权值、偏置值等，这些参数的选择会直接影响网络的性能。
传统的参数优化方法往往是基于梯度下降的，即根据损失函数的梯度来不断更新参数，达到使损失函数最小化的目的。
但是在实际应用中，梯度下降的局限性也逐渐显现出来，比如可能会陷入局部最优解、梯度消失等问题。
因此，近年来基于演化算法的ANN参数优化技术逐渐受到关注。
演化算法是一类基于生物进化原理的全局优化算法，具有全局搜索能力和鲁棒性等优点，适用于解决复杂的优化问题。
演化算法包括遗传算法、粒子群优化等，这些算法在不同的优化问题上都有着较好的表现。
针对ANN参数优化问题，目前常用的基于演化算法的方法包括遗传算法、差分进化算法、粒子群优化等。
这些方法在实际应用中都有较好的表现，但也存在着一些问题，比如收敛速度较慢、易于陷入局部最优解等。
近年来，学者们开始将不同的演化算法进行结合，设计出了一些新的ANN参数优化方法，如遗传算法与差分进化算法结合的GDE3算法、遗传算法与粒子群算法结合的GPSO算法等。
这些新的方法在收敛速度和搜索能力等方面都有所提升。
除了将不同的演化算法结合以外，对于ANN参数优化问题，还有一些其他的研究方向。
比如利用深度学习和强化学习等方法来增强ANN学习能力，设计更加高效的ANN结构以降低优化难度等。
总之，基于演化算法的ANN参数优化技术是ANN应用研究中的重要问题之一。
目前已经提出了不少优秀的方法，在不同的应用场景下取得了不错的效果。
随着相关技术的不断改进和深入研究，相信这个领域将会有更多的进展和创新。
基于Q-Learning的自适应容错路由算法的研究
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ann算法原理
ann算法原理ANN算法原理人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人脑神经元之间信息传递和处理的数学模型。
它基于大量的数据样本进行训练，通过学习和调整连接权值来模拟人脑的学习能力和智能行为。
ANN算法的原理是通过构建多层的神经元网络，通过输入数据和权重的乘积得到输出结果，并通过反向传播算法不断调整权重，使得输出结果与实际值之间的误差最小化。
ANN算法的核心思想是模拟人脑神经元之间的相互连接和信息传递。
神经元是ANN的基本单元，它接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数将输入信号加权相加后输出。
每个神经元与其他神经元之间的连接都有一个权重，这个权重决定了输入信号对神经元输出的影响程度。
ANN通过调整这些权重来学习和适应输入数据的模式和规律。
ANN算法一般由三层构成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入数据，将其传递给隐藏层；隐藏层对输入数据进行加工处理，并将结果传递给输出层；输出层将隐藏层的结果转化为最终的输出结果。
每个神经元在隐藏层和输出层都有一个激活函数，用来对输入信号进行处理和输出。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。
ANN算法的训练过程主要分为两个阶段：前向传播和反向传播。
在前向传播过程中，输入数据从输入层经过隐藏层传递到输出层，每个神经元根据输入信号和权重的乘积计算输出结果。
在反向传播过程中，根据输出结果和实际值之间的误差，通过链式法则将误差逐层反向传播，并根据误差大小调整每个神经元之间的连接权重。
这个过程迭代进行，直到达到预设的训练次数或误差达到一定的收敛值。
ANN算法的训练需要大量的数据样本，以及对数据进行预处理和特征选择。
在训练过程中，需要将数据集分为训练集和验证集，训练集用于权重的调整和模型的训练，验证集用于模型的评估和调优。
同时，为了防止模型过拟合，需要采用正则化等方法进行模型的约束和优化。
ANN算法在多个领域有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、金融预测等。
ann算法原理
ann算法原理ANN算法原理人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型。
该模型由一组人工神经元和它们之间的连接组成，能够模拟人类大脑的学习和识别能力。
ANN算法作为一种机器学习算法，被广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域。
ANN算法的原理可以简单概括为：通过构建多层神经网络模型，将输入数据传递给神经元进行处理和学习，最终得到输出结果。
具体来说，ANN算法包含三个基本要素：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受外部环境或其他系统传递过来的输入数据。
这些数据可以是数字、文本、图像等形式，但需要经过预处理，以便能够被神经网络所接受和处理。
隐藏层是连接输入层和输出层的中间层。
隐藏层中的每个神经元都与上一层和下一层的神经元相连。
通过这些连接，神经网络能够将输入数据进行非线性变换和特征提取，从而更好地理解和学习输入数据的内在关系。
输出层将隐藏层的处理结果转化为最终的输出。
根据具体的任务需求，输出可以是分类标签、预测值、概率分布等形式。
输出层的设计与任务密切相关，需要根据具体问题进行调整和优化。
在ANN算法的学习过程中，神经网络通过不断调整连接权重和阈值来提高自身的性能。
这一过程被称为训练或优化。
常用的训练方法包括反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）。
这些算法通过比较网络输出结果与期望输出的差异，并根据差异的大小来调整连接权重和阈值，从而使神经网络逐步逼近期望的输出。
ANN算法的优势在于其能够处理复杂的非线性问题，并具有较好的泛化能力。
相较于传统的数学模型，ANN算法能够通过学习和训练自动提取数据的特征，并进行预测和分类。
此外，ANN算法还能够处理大规模数据和高维数据，具有较好的适应性和扩展性。
然而，ANN算法也存在一些不足之处。
首先，由于神经网络模型的复杂性，ANN算法的计算和训练过程相对较慢，对计算资源的要求较高。
ann如何做 预测 一个不错的例子
ann如何做预测一个不错的例子%输入向量p=[97 28 12 32 18 3 0 3 10 3 6 14 8 20 2 11 24 0 9 6 3 5 3 1 3 14 2 10 2 173 17 5 1 61 7;66 29 11 34 13 3 0 1 14 4 12 11 8 12 2 13 20 0 4 3 4 5 4 1 0 12 0 9 3 250 4 3 0 58 3;61 30 12 35 6 2 0 1 11 7 5 9 11 17 2 3 22 2 4 3 5 5 4 2 0 16 5 12 4 237 11 4 1 59 2;79 28 18 43 7 6 1 5 9 6 6 20 17 30 1 12 20 0 9 5 2 5 5 3 2 16 5 14 3 249 20 3 0 56 3;94 38 15 39 9 4 1 3 13 2 12 15 10 27 2 17 16 2 4 3 4 9 4 2 0 20 7 10 0 230 37 2 0 68 6;106 53 16 44 17 3 0 2 15 3 18 12 7 19 11 0 32 0 4 9 2 6 6 3 2 8 0 10 4 331 25 1 1 104 5;106 55 18 21 17 3 1 2 14 3 11 16 11 29 1 13 12 0 3 8 3 10 7 3 5 5 7 7 1 529 50 7 1 141 0;113 75 19 29 42 9 2 3 26 0 13 21 5 26 2 5 27 1 5 20 2 5 18 4 4 1 3 17 5 643 30 2 7 120 4;110 62 18 30 18 6 0 5 17 1 18 10 14 24 1 6 18 0 3 14 6 6 24 5 5 11 6 18 4 573 42 2 4 122 4;114 93 23 28 29 6 0 9 23 4 8 25 15 36 0 4 28 3 5 16 4 2 36 3 2 7 9 12 7 699 54 8 8 139 8;152 107 23 48 50 15 2 4 29 4 20 29 13 40 1 7 42 3 7 28 4 18 50 6 3 13 3 23 3 785 30 7 5 207 10]';%目标向量t=[79 28 18 43 7 6 1 5 9 6 6 20 17 30 1 12 20 0 9 5 2 5 5 3 2 16 5 14 3 249 20 3 0 56 3;94 38 15 39 9 4 1 3 13 2 12 15 10 27 2 17 16 2 4 3 4 9 4 2 0 20 7 10 0 230 37 2 0 68 6;106 53 16 44 17 3 0 2 15 3 18 12 7 19 11 0 32 0 4 9 2 6 6 3 2 8 0 10 4 331 25 1 1 104 5;106 55 18 21 17 3 1 2 14 3 11 16 11 29 1 13 12 0 3 8 3 10 7 3 5 5 7 7 1 529 50 7 1 141 0;113 75 19 29 42 9 2 3 26 0 13 21 5 26 2 5 27 1 5 20 2 5 18 4 4 1 3 17 5 643 30 2 7 120 4;110 62 18 30 18 6 0 5 17 1 18 10 14 24 1 6 18 0 3 14 6 6 24 5 5 11 6 18 4 573 42 2 4 122 4;114 93 23 28 29 6 0 9 23 4 8 25 15 36 0 4 28 3 5 16 4 2 36 3 2 7 9 12 7 699 54 8 8 139 8;152 107 23 48 50 15 2 4 29 4 20 29 13 40 1 7 42 3 7 28 4 18 50 6 3 13 3 23 3 785 30 7 5 207 10; 111 124 15 31 72 14 0 2 27 2 12 20 7 29 0 42 17 2 7 11 2 8 12 5 6 4 3 23 1 703 25 4 5 170 4;144 116 24 52 52 12 1 4 12 3 11 28 14 45 2 19 18 0 5 17 6 11 14 4 13 15 5 31 3 674 24 6 9 166 7]' ;%归一化u=t;%%%%%%归一到0 1 之间for i=1:35p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));endfor i=1:35t(i,:)=(t(i,:)-min(t(i,:)))/(max(t(i,:))-min(t(i,:)));end%训练%%%%%%%%%%threshold的作用是限定输入的范围，因为已经做过归一化，所以输入的范围在0 1之间%%%%%%%%%%这个范围比输入的范围大是可以的，举个例子，比方说归一化的数据是在[0.1 0.9]之间%%%%%%%%%%范围用[0 1]是可以的，比归一化后的范围如果小的话，就会出问题threshold=[0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1; 0 1];net=newff(threshold,[19,35],{'tansig','logsig'},'trainlm');%%%%%%%%%%19隐层数隐层数的确定有几个经验公式，也可以用试算法net.trainParam.epochs=1000;%训练次数net.trainParam.goal=0.001;%训练结束的目标LP.lr=0.1;%这个应该是学习率net.trainParam.show=20;P=[p(:,1)+p(:,2)+p(:,3) p(:,2)+p(:,3)+p(:,4) p(:,3)+p(:,4)+p(:,5) p(:,4)+p(:,5)+p(:,6) p(:,5)+p(:,6)+p(:,7) p(:,6)+p(:,7)+p(:,8) p(:,7)+p(:,8)+p(:,9) p(:,8)+p(:,9)+p(:,10) p(:,9)+p(:,10)+p(:,11)];T=[t(:,1) t(:,2) t(:,3) t(:,4) t(:,5) t(:,6) t(:,7) t(:,8) t(:,9)];%输入样本的输入和目标net=train(net,P,T);%训练网络test=[ t(:,7)+t(:,8)+t(:,9)];out=sim(net,test); %仿真预测%反归一化for i=1:35predict(i)=out(i)* (max(u(i,:))-min(u(i,:)))+ min(u(i,:));endpredict%结果整理predictsum=predict(1);sum=u(1,10);for i=1:34predictsum= predictsum +predict(i+1);sum=sum+u(i+1,10);endsumpredictsumsumerror= predictsum-sum%绘制预报曲线x=[t(:,10)];a=x-out;for i=1:35error=a* (max(u(i,:))-min(u(i,:)))+ min(u(i,:));endX=1:35;figure(1);plot(X,error)xlabel('地上管网急修作业类型（X）'); ylabel('作业量预测误差（Y）'); figure(2);plot(X, predict,'r*',X,u(:,10),'bo')xlabel('地上管网急修作业类型（X）'); ylabel('作业量（Y）');text (23,predict(30), 'predicted data'); text(25.5,u(30,10), 'real data');。
时序预测中的自适应预测方法介绍(Ⅱ)
时序预测中的自适应预测方法介绍时序预测是许多领域中的重要应用，它可以帮助我们预测未来的趋势并做出相应的决策。
然而，由于数据的复杂性和多样性，传统的预测方法往往无法满足需要。
因此，自适应预测方法应运而生，它可以根据数据的特点和变化自动调整预测模型，从而提高预测的准确性和稳定性。
本文将介绍时序预测中的一些自适应预测方法及其应用。
一、基于滑动窗口的自适应预测方法基于滑动窗口的自适应预测方法是一种简单而有效的预测方法。
它通过动态调整预测模型的参数，以适应数据的变化。
具体来说，该方法将数据按照时间顺序分割成多个窗口，每次用最近的一段数据来训练预测模型，然后利用该模型来预测未来的值。
随着时间的推移，窗口不断滑动，模型的参数也不断更新，从而实现了自适应预测。
基于滑动窗口的自适应预测方法在许多领域中都有广泛的应用。
例如，在股票市场预测中，由于市场行情的波动性很大，传统的预测方法往往无法准确预测未来的股价走势。
而基于滑动窗口的自适应预测方法可以根据最新的市场数据动态调整预测模型，从而更好地预测股价的走势。
在气象预测中，天气的变化也很大，基于滑动窗口的自适应预测方法可以根据最新的气象数据来调整预测模型，提高气象预测的准确性。
二、基于深度学习的自适应预测方法深度学习是近年来兴起的一种新型机器学习方法，它在时序预测中也有着广泛的应用。
与传统的预测方法相比，深度学习可以更好地捕捉数据的复杂特征，从而提高预测的准确性。
在时序预测中，基于深度学习的自适应预测方法可以根据数据的特点自动调整网络结构和参数，从而实现自适应预测。
基于深度学习的自适应预测方法在许多领域中都有广泛的应用。
例如，在交通流量预测中，由于交通流量受到许多因素的影响，传统的预测方法往往无法准确预测交通流量的变化。
而基于深度学习的自适应预测方法可以根据最新的交通数据自动调整网络结构和参数，提高交通流量预测的准确性。
在电力负荷预测中，电力负荷的变化也很大，基于深度学习的自适应预测方法可以根据最新的电力负荷数据自动调整网络结构和参数，提高电力负荷预测的准确性。
人工智能算法在数学领域中的应用研究
人工智能算法在数学领域中的应用研究随着人工智能（AI）技术的发展，其在数学领域中的应用越来越广泛。
数学是科学的基础，也是人类文明的重要组成部分之一。
人工智能技术在数学中的应用，可以帮助人类更好地理解和应用数学知识，提高数学领域的研究效率和质量。
本文将探讨人工智能算法在数学领域中的应用研究。
一、基于人工神经网络的数学建模人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种类似于人类神经系统的信息处理系统，能够对输入数据进行学习和分类等操作。
在数学领域中，ANN可以应用于数学建模和预测等方面，例如用ANN对复杂的数据进行分类、函数逼近、拟合和插值等操作。
同时，ANN也可以通过学习来发现数据之间的规律，减少人类干预对于结果的主观性，精确预测数据的未来走向。
基于人工神经网络的数学建模技术，可以在不断地学习和调整中提高准确性和精度，大大提升数学领域研究的效率和质量。
二、基于机器学习的数据分析机器学习（Machine Learning, ML）是一种使用算法模型，能够让计算机从数据中学习并自适应地改进其预测和决策。
在数学领域中，ML可以用于大规模数据的分析和处理，更容易挖掘数据本身的特征和规律。
例如，基于机器学习算法，可以对大规模社交网络数据进行分析，探索社交网络中用户之间的相似性和联系；同时，也可以利用ML技术，对股票价格、房价等市场数据进行分析，实现精确的预测和投资决策。
机器学习算法有着很高的自适应性和强大的预测能力，使其成为了数学领域研究不可或缺的工具。
三、基于深度学习的数学模拟深度学习（Deep Learning, DL）是一种基于神经网络的机器学习方法，其模型可以自动学习数据中的复杂表示，能够解决许多实际问题。
在数学领域中，深度学习可以用于自动生成数学重要领域的模型，例如代数、几何、拓扑学等等，可以实现对数学背景的自动化刻画。
此外，通过深度学习可以实现对数学模型的高效模拟，缩减数学计算的时间，同时也可以降低可能出现的误差率，大大提高数学研究的效率和精度。
基于仿生学的智能自适应控制技术研究
基于仿生学的智能自适应控制技术研究第一章：引言仿生学是指通过模仿自然界中生物的结构、功能和行为，去设计和制造人工系统的学科。
智能自适应控制技术是指利用计算机科学的理论与方法，对控制系统进行建模、仿真、识别和优化，实现对于系统动态特性的自适应和优化。
通过将这两种技术相结合，可以大大提高控制系统的性能和适应性。
本文将讨论基于仿生学的智能自适应控制技术研究的相关问题。
第二章：基于仿生学的智能自适应控制技术研究的背景在传统的控制理论中，通常需要在设计控制器时提前确定被控对象的模型，再根据控制对象的模型进行设计。
但是，在现实中，很多控制对象是多变的，不确定的，很难建立准确的模型。
基于仿生学的智能自适应控制技术正好解决了这一问题。
通过对仿生学中的一些自适应、动态学习、适应性强的生物特性进行模仿，在控制系统中实现动态的适应和优化，从而获得更好的控制效果。
第三章：基于仿生学的智能自适应控制技术的方法基于仿生学的智能自适应控制技术包括多种方法，其中主要的方法可以归纳为以下几个方面：1. 神经网络控制方法神经网络(ANN)是一种类似人类神经系统的网络结构，可以从大量的输入数据中自学习和优化。
基于仿生学的智能自适应控制技术中，可以通过神经网络的方法，对于被控对象进行建模和预测，从而更好地控制被控对象。
2. 遗传算法控制方法遗传算法(GA)是一种启发式算法，可以对于优化问题进行求解。
在控制系统中，可以通过遗传算法的方法寻找更好的控制参数，从而优化控制效果。
3. 神经模糊控制方法神经模糊控制(ANFIS)是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的方法，可以对于复杂的控制系统进行建模和控制。
在基于仿生学的智能自适应控制技术中，可以通过神经模糊控制的方法，实现对于被控对象的精准控制。
第四章：基于仿生学的智能自适应控制技术应用案例基于仿生学的智能自适应控制技术已经在多个领域得到了广泛应用，以下是几个代表性的应用案例：1. 智能机器人控制机器人工业需要机器人具备更好的自适应和优化能力，在机器人控制系统中引入了基于仿生学的智能自适应控制技术，可以实现机器人动态环境下的自适应控制，并且提高机器人的适应性和稳定性。
基于人工智能神经网络优化算法的设备过程控制参数自动调节方法
动调节方法，通过核心控制模块，通讯模块，光电式传感器传感器，温度采集模块，数据存储器实现自我调节实现最佳效果，包括参数自整定和自调节、自优化、自适应从而达到控制最优的目的。
法，其特征在于，以核心控制模块为中心，核心控制模块分别连接通讯模块，光电式传感器传感器，温度采集模块，数据存储器。
其中通讯模块用来接收设备外部发送过来的产品要求参数，光电式传感器用于检测设备实时参数，温度采集模块检测设备生产环境温度，检测到的参数和温度传输给核心控制模块通过人工智能神经网络优化算法进行对比分析得到以时间和参数为坐标轴的时间参数关系曲线数据，存储器存储着以时间和参数为坐标轴的时间参数关系数据曲线，核心控制模块根据储存器中的参数曲线进行自动比对计算，并执行自动参数调节。
2.如权利要求一所述的自动调节控制的核心控制器，其特征在于：采用二阶优化算法对时间和参数间复杂的关系进行建模，自整定和自调节、自优化、自适应从而达到控制最优。
3.如权利要求一所述的数据存储器，其特征在于：所述存储器为核心控制器自带的NAND闪存模块，该闪存模块在没有电流供应的条件下也能够长久地保持数据，其存储特性相当于硬盘。
4.如权利要求一所述的光电感应器，其特征在于：所述光电感应器能够测量多种物理量，包括尺寸、位移、速度，在测量过程中对被测量对象几乎不施加压力，具有精度高，反应快，可测参数众多等优点。
基于人工智能神经网络优化算法的设备过程控制参数自动调节方法一、技术领域本发明涉及到一种设备运转过程中控制参数的自我调节方法，具体说是通过人工智能神经网络优化算法来实现设备运转过程中控制参数的自我调节。
二、背景技术（1）现代化工厂的设备生产过程越来越精密复杂，在一些特别的生产工况环境中，如高温高压，易燃易爆高危生产环境。
既要提高产品质量和生产效率，又要保证安全生产，这就需要有精确的控制算法及严格的参数整定来实现设备过程控制参数自动调节代替原始的人工手动调节。
参数自适应的长期IFTS预测算法
参数自适应的长期IFTS预测算法
郑寇全;雷英杰;王睿;邢雅琼
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2014(36)1
【摘要】针对模糊时间序列预测理论多局限于短期时间范围预测以及对不确定数据集模糊变化趋势描述和论域区间划分研究不足的问题,构建了参数自适应的长期直觉模糊时间序列预测模型.新模型通过引入滑动窗口机制和参数自适应的直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分,利用矢量预测技术解决时间序列长期范围预测误差积累的问题,有效地提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.
【总页数】6页(P99-104)
【作者】郑寇全;雷英杰;王睿;邢雅琼
【作者单位】空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;中国人民解放军68331部队,陕西华阴714200;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于ANN的在线参数自适应预测算法的研究 [J], 杨武;荣命哲;陈德桂
2.基于非对称函数的离散混沌序列长期预测算法 [J], 卜云;康万新;汤尚杰
3.基于粗糙集的企业财务长期趋势预测算法 [J], 李珊珊;许萍;梁小红;徐琳
4.基于粗糙集的企业财务长期趋势预测算法 [J], 李珊珊;许萍;梁小红;徐琳;
5.基于小波支持向量机的企业财务长期预测算法 [J], 李珊珊; 张福泉
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adasyn 参数
adasyn 参数ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是一种用于处理类别不平衡问题的机器学习算法。
在许多现实世界的数据集中，不同类别的样本数量差异很大，这就导致了训练模型时的困难。
ADASYN 算法通过合成新的少数类样本来解决这个问题，从而提高模型的性能。
类别不平衡问题是指在训练数据集中，不同类别的样本数量相差悬殊，例如在疾病诊断中，罕见疾病的样本数量可能远远少于正常样本。
这样的数据不平衡会导致模型在预测时对少数类别的识别能力较差，容易出现偏差。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种方法，其中ADASYN是一种非常有效的方法之一。
ADASYN算法的核心思想是根据少数类样本的密度分布来生成新的样本。
首先，对于每个少数类样本，计算其与相邻样本的距离，以此来衡量其密度。
距离越近的样本密度越大。
然后，根据少数类样本的密度分布，为每个样本生成一定数量的新样本。
具体而言，ADASYN算法的步骤如下：1. 统计少数类样本的数量，记为N。
2. 对于每个少数类样本，计算其与其他样本的距离，并将距离按照从小到大的顺序排列。
3. 对于每个样本，计算其与相邻样本的密度比值，即与相邻样本的数量比上自身的数量。
4. 对于每个样本，根据其密度比值生成一定数量的新样本。
生成的新样本的特征值在原始样本和相邻样本之间进行插值，生成的新样本的类别标签与原始样本相同。
5. 将生成的新样本与原始样本合并，得到平衡后的数据集。
通过ADASYN算法生成的新样本，可以增加少数类样本的数量，从而使得数据集更加平衡。
这样，在训练模型时，模型可以更好地学习到少数类别的特征，提高对少数类别的识别能力。
ADASYN算法的优点是能够根据不同样本的密度分布生成新样本，因此能够更好地适应数据集的特点。
而且，ADASYN算法不依赖于具体的分类器，可以与各种分类算法结合使用。
此外，ADASYN算法在生成新样本时，可以通过插值的方式保持数据的连续性，避免生成过于极端的样本。
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Study on ANN Based Adaptive Prediction of On-line Parameter of Electric Dቤተ መጻሕፍቲ ባይዱvice 杨
Yang Wu 摘要
武
荣命哲
陈德桂（西安交通大学电气工程学院 710049）
Chen Degui （Xi’ an Jiaotong University 710049 China）
［1］
。 Otavio A. S .
［2］
Carpinteiro 等人提出一种分 级 人 工 神 经 网 络 模 型， 并将 其 用 于 电 力 负 荷 预 测，取 得 了 良 好 效 果 荷预测
［3］
。
Wiktor Charytoniuk 等人也采用 ANN 进行短期电力负 。文献［4］ ~ ［6］对于人工神经网络预 测技术及其在大型回转机械故障诊断领域内的应用
p
（3）
（ i） ， （ i） — — —真实值和预测值 X X'
3 基于 ANN 的在线参数自适应预测算法
3.1 预测算法的实现 在线参数的预测跟通常的预测虽然在原理上是 一致的，但它也有自己的一些特点。首先，在线参 数预测可资利用的数据是按照一定的采样速度不断 增长的，合理地选用这些数据，能够更准确地把握 特征量的变化趋势；其次，预测算法要满足实时性 的需要，完成一次预测的时间要小于一个采样周 期，预测结果需要不断更新；此外预测算法要满足 一定的精度，适合工程需要。 针对上述在线参数的特点，本文提出“滑动时 间窗”的概念。 设有一维时间序列 ｛X （ t i ） ｝ 令 ［ I］ …， …p T = ｛tI ， tI + l ， tI + I - l｝ I = l， 2， T ［ I ］被称为滑动时间窗， I 被称为滑动时间窗 的宽度。若 I 在整个预测过程中保持不变，则 T ［ I ］被称为静态滑动时间窗；否则，称为动态滑 动时间窗。 i = l，2，…， N
理能力，建立神经网络预测模型。该模型可用如下 预测方程表示
［S］
I
（ I ）= x
（ （I f x i X） ! i
（ I） i ）+ !
（l）
（ ， （ ， …， （ ， （ I） ） f =（ f （ x I - l） x I - 2） x I - I） ! i X） （2） 式中 !（ I ）— — — I 时刻的白噪声 — —预测网络的输入节点数 I— 由于 f i （ X ）并不是一个常系数，而是关于 I 时刻 前的序列值 x （ I - l） ， x （ I - 2） ，…， x （ I - I ） 以及!（ I ）的非线性函数，因而神经网络预测模 型是一个非线性自回归模型。 为了评价预测算法，需要对预测误差进行定量 描述，本文定义相对预测误差如下 E pIIe = 式中 （ i ）- X' （ i ）2 l X ） X （ （ i） P ! X i=l — —预测值的个数 P—
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择必须遵循上述原则。
满意。
表! Tab "!
采用算法 正弦波 原算法 0.05 正弦波（增加 50% 噪声） 0.18 0.08 三角波 0.55 3.5 X 10 - 3
Rong Mingzhe
本文从一个新的角度研究了基于人工神经网络（ANN）的预测问题，针对在线参数的
特点，提出一种基于 ANN 的自适应预测算法，研究了训练样本噪声，采样频率与信号频率对算 法性能的影响，对算法作出改进。并从预测算法的通用性和速度等方面对该算法进行了评价。将 该算法应用于电力设备在线参数的预报，预测结果表明该算法是有效的。 关键词：人工神经网络 中图分类号：TM732 Abstract A new artifieiaI neuraI network（ANN）based on adaptive prediction method is proposed according to the characteristic of the on-Iine parameters . The effects of some factors such as noise in training data， sampIing freguency and signaI freguency are studied and some improvements are made . The new method has such features as i）It’ s a roIIing prediction based on Iimited data； ii）It is auto-adaptive by obtaining the character in reaI-time； iii）Its speed is fast enough to predict the changing on-Iine parameters . This method is used to predict the on-Iine parameters of eIectric device and the resuIt shows its vaIidity . Keywords：ArtificiaI neuraI network， on-Iine parameter， adaptive prediction 进行了研究，取得了一定成果。 但现有的预测技术基本上是针对现有大量数 据，预测下一时刻或下一阶段的状态，属于静态预 测的范畴。随着预测性能的提高以及生产实践的需 要，在线参数的动态预测逐渐提到议事日程。在设 备状态在线监测领域，常常需要根据历史数据和当 前监测的数据预测某物理量在下一时刻或一段时期 内的数值，这对于正确地了解故障特征量的变化趋 势，从而合理地安排检修周期，具有十分重要的意 义。在工业控制领域，预测控制方法提供了在复杂
杨 武
而这种方法的基础在于合适的在线参数预测算法。 研究易于工程实现的在线参数预测算法，正是为了 适应上述需要。
男，1975 年生，现在西安交通大学攻读博士学位，发表论文近 10 篇，主要研究方向为电气设备在线监测和故障诊断。 男，1963 年生，博士，博士生导师，副院长，发表论文 40 余篇，3 项科研成果分获国家自然科学奖、教育部科技进步奖。
图l Fig.l
对周期性信号的预测结果
Prediction resuits for periodic signais
采用该算法对正弦电压信号进行了长期预测， 预测结果表明该算法具有很好的稳定性。另外该算 法的预测时间很短，对正弦电压信号进行 l00 步连 续预测仅需 l0s。 从以上分析可知，在目前的预测条件下，该算 法具有以下性质：!预测误差很小；"在长期预测 中有很好的稳定性；#完成算法的时间很短。这些 性质对于在线参数的预测都是很关键的，如果该算 法能够具有较强的通用性，即对不同变化规律的信 号都满足上述三条性质，则该算法有望用于在线参 数的预测。下节将针对该算法，研究影响预测性能 的各种因素，并对该算法进行相应的改进。 !"# 影响预测性能的因素及算法的改进 预测算法的性能跟多种因素有关，如样本质 量、待预测信号的性质（包括周期性、平稳性、线 性程度等） ，此外，对本文所提出的算法而言，信 号频率和采样频率对预测性能也有重大影响。本节 将针对影响预测性能的因素，从改进样本质量、研 究采样频率与信号频率关系等角度入手，给出提高 预测性能的措施。 !"#"$ 训练样本噪声对预测性能的影响 训练样本中的噪声对预测性能有较大的影响。 在前文所述的正弦波上增加 50% 的白噪声，采用 该算法的预测结果如图 2 所示。跟未加白噪声时的 预测结果（见图 l）相比，预测误差有明显增大， 并且误差的分布表现出很强的随机性。因此要想得 到准确的预测结果，必须首先对采样数据进行滤波 处理，使波形变得平滑。 !"#"# 信号频率与采样频率对预测性能的影响 对于周期信号，设信号最高频率为 ! max，采样 频率为 ! s，根据采样定理有 ! s!2 ! max，这样才能保 证信号不失真。算法的预测性能跟采样频率和信号
图3 不同采样频率对预测性能的影响 Fig.3 Effects on prediction by different sampiing freguency 图2 训练样本中包含白噪声时的预测结果 Fig.2 Prediction resuits when training data inciuding noise
荣命哲
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ANN 预测原理及预测算法评价指标
采用 ANN 进行预测，就是要利用其非线性处
上述的滑动时间窗可以很好地反映在线参数的 特点。首先，它可以动态地将不断更新的采样数据 纳入窗口范围并能将窗口的中心定位在最能反映系 统当前特征的数据段；其次，通过适当地选取窗口 宽度，可以同时满足实时性和准确性的需要。 本文选用合适的人工神经网络结构，利用上述 的动态滑动时间窗技术，提出一种在线参数预测算 法。以下详细探讨该算法的实现并对算法的性能做 出评价。 基于时变序列中不同时间段信号之间的非线性 映射关系，利用线性神经元可构造在线参数递推算 法，对时变信号序列进行预测。该算法可描述如 下： （l） 得 到 采 样 数 据 X （ l ） ， X （2） ， …， X （ N ） （ N 为偶数） ； （2）将已知数据分为相同长度的两个时间序列 ，…， X （ N / 2）和 X 2 = X （ N / 2 + l） ， X l = X （l） …， X （ N ） ，作为一个样本对； （3）将样本对输入网络进行训练，直到满足精 度要求，得到相应的权值和阈值； （4）将样本对中的后一个样本 X 2 作为网络的 输入，网络的输出即为预测值 X （ N ） ， X（ N + ，…， X （ N + N / 2） ； l） （ i = l，2， （5）读入新的采样数据 X （ N + i ） …， 0 ） ，将 X （l + i ） ， X （2 + i ） ，…， X （ N + i ）作为新的已知时间序列，并将该序列分为两部 分，作为新的样本对，将样本对输入网络进行训 练，训练结束后，将后一个样本作为输入，网络的 输出即为该段数据的下段时间的预测结果； （6）不断重复步骤（5） ，直到满足结束条件。 图 l 是采用上述算法对正弦波信号进行预测的 结果，预测步长为 5，预测次数 lOO 次。从图中可 以看出，除了在波形转折点有几次误差较大以外， 其他预测结果的精度都很高。之所以在波形转折点 误差较大，是因为通过不断的自学习过程，人工神