基于PSO-FNN的网络安全态势评测研究与实现

研究PSO-FNN模型下的神经网络自动网络安全态势,PSO即:particle Swarm Optimization,粒子群优化算法,PSO具有误差小、泛化力强、评价指标高等特点,对非数值信息具有很好的识别和处理能力,对于网络安全分析具有非常重要的实用价值。

基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法

青霉素发酵过程是一个严重非线性、时变、复杂的动态过程,发酵过程中一些关键参数(如菌体质量浓度ρX、基质质量浓度ρS和产物质量浓度(ρP)难以通过常规仪表在线测量,这些参数的获取非常耗时和困难。提出一种基于粒子群模糊神经网络逆(PSO-FNN逆)的软测量方法。首先给出青霉素发酵过程数学模型,然后根据逆系统理论证明其可逆性,在此基础上构建基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量模型,最后通过仿真验证该方法性能。仿真结果表明:PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法能够结合基于发酵机制和纯数据驱动2种软测量方法的优点,对不直接可测的关键参数实现在线软测量,较PSO-BPNN逆和PSO-BPNN软测量方法具有更高的预测精度和更强的预测能力。

基于粒子群算法的开关磁阻电机控制系统研究

针对开关磁阻电机本身所具有的强非线性,转矩脉动大、调速性能待改进等问题,采用了一种基于粒子群优化模糊PI控制并结合柔性神经网络的控制方法,将模糊控制理论与PI控制相结合,并通过粒子群算法进行优化。进行了速度外环为无优化模糊PI控制、传统PID控制以及粒子群优化模糊PI控制三种仿真实验,三种仿真实验均采用柔性神经网络作为转矩内环。对比仿真结果发现,粒子群优化模糊PI控制在额定转速为150 r/min、800 r/min、1500 r/min三种情况下的转矩脉动最小,提高了系统的鲁棒性,对比实验表明,粒子群优化的模糊PI控制作为速度外环,柔性神经网络作用于转矩内环的控制方法性能优良,适用于开关磁阻电机的转矩脉动抑制。

基于粒子群模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度,提出了将粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法。用粒子群算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行BP算法,实现短期负荷预测。在构建网络模型时,考虑了气候、温度等因素的影响,并把它们进行模糊化处理后作为网络的输入。仿真结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较高的精度和实时性。

伺服电机驱动的液压动力系统及其神经网络自适应优化控制

针对传统液压系统存在的高能耗、低响应特点,采用节能型液压动力源-永磁伺服电机直接驱动定量泵,以取代原有的异步电机驱动液压动力源,从而形成一种新型的节能、响应快速、易实现闭环控制的液压动力系统。由于实际液压系统随机干扰严重,具有多变量、非线性、强耦合的特征,难以建立较准确的数学模型,常规的PID控制算法很难满足液压系统高精度控制的要求,因此提出基于PSO与BP混合优化前向神经网络PID自适应控制方法,实现液压系统在典型工况下流量的精确控制。PID控制器的参数采用神经网络进行自适应整定,神经网络的权值采用混合优化算法进行调整,通过神经网络的自学习能力寻找最佳的P、I、D非线性组合控制律,以增强液压系统对工况变化的适应能力。仿真和实验结果表明,该控制方法跟踪速度快、超调小、鲁棒性强,从而为液压系统流量高精度控制提供了一种新方法。

基于PSO的模糊神经网络短期负荷预测

针对短期负荷预测的特点,提出基于粒子群(PSO)优化的模糊神经网络短期负荷预测模型。将PSO与模糊优选人工神经网络进行融合,在对模糊优选神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法,充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势。对广西某地区进行短期负荷预测,并与实际值进行比较分析,结果表明这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度,是一种行之有效的短期负荷预测方法。

基于改进的模糊聚类在模糊神经网络中的应用

将基于粒子群的模糊C均值聚类应用于模糊神经网络中规则库的生成及优化中。避免了传统模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分并生成初始规则库的盲目性和随机性。

变电站建设全生命周期成本估算研究

针对变电站建设全生命周期成本估算所涉及的时间跨度较长、影响因素较多,而现有的估算方法过程复杂且受人为主观影响较大的问题,提出了一种采用粒子群优化模糊神经网络的变电站全生命周期成本估算模型。通过对变电站全生命周期成本进行分解和分析,总结了各项成本的影响因素。分析了模糊神经网络的结构及粒子群优化算法,建立了变电站全生命周期成本的估算模型,并运用算例对该模型的可行性进行了验证。结果表明,上述模型能够较快速准确地实现变电站全生命周期成本的估算,为变电站建设方案的选取提供了参考依据。

基于PSO算法的模糊神经网络的网络异常检测

在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,提出一种基于粒子群优化算法训练模糊神经网络进行网络异常检测的新方法。在对模糊神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法,充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势。实验数据采用KDDCUP99数据集,实验结果表明,该学习算法与传统的梯度下降法(GD)相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,同时该方法对于新的异常也有较高检测率。

基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究

论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型(PSOFNN),进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分(Threat Score)为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分(Equitable Threat Score)为0.41,TSS评分(True Skill Statistic)为0.53。而采用粒子群-模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSOFNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。

基于改进PSO-TSFNN的汽车保险欺诈检测模型

针对汽车保险欺诈检测的各影响因素存在复杂的非线性关系以及难以识别欺诈样本的问题,提出了一种改进粒子群算法(PSO)优化T-S模糊神经网络(TSFNN)的汽车保险欺诈检测模型,利用改进粒子群算法对TSFNN的网络系数和隶属度函数参数进行迭代寻优。针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,采用混沌映射产生初始种群,引入非线性时变惯性权重和自然选择机理构建了一种改进的粒子群算法。仿真结果表明:相比于传统的TSFNN、PSO-TSFNN,LDWPSO-TSFNN三种模型,改进PSO-TSFNN的汽车保险欺诈检测模型易于实现,具有更高的欺诈识别率、预测精度以及良好的鲁棒性。

基于蚁群-粒子群的模糊神经网络超声波电动机控制

超声波电动机运行时具有高度非线性、时变性及强耦合性。为有效破解超声波电动机非线性和建模困难的瓶颈,研究蚁群算法和粒子群算法相结合优化模糊神经网络参数的超声波电动机转速控制方案。仿真分析与实验结果表明,相比传统的BP算法训练模糊神经网络控制方法,该系统能实现对超声波电动机速度的自适应跟踪,速度脉动较小,调节精度高,动态性能较好,抗干扰能力强。

A Fuzzy Neural Network Model of Linguistic Dynamic Systems Based on Computing with Words

Linguistic dynamic systems(LDS)are dynamic processes involving computing with words(CW)for modeling and analysis of complex systems.In this paper,a fuzzy neural network(FNN)structure of LDS was proposed.In addition,an improved nonlinear particle swarm optimization was employed for training FNN.The experiment results on logistics formulation demonstrates the feasibility and the efficiency of this FNN model.