基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究

传统的网络入侵检测方法利用已知类型的攻击样本以离线的方式训练入侵检测模型,虽然对已知攻击类型具有较高的检测率,但是不能识别网络上新出现的攻击类型.这样的入侵检测系统存在着建立系统的速度慢、模型更新代价高等不足,面对规模日益扩大的网络和层出不穷的攻击,缺乏自适应性和扩展性,难以检测出网络上新出现的攻击类型.文中对GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Maps)神经网络模型进行了扩展,提出了一种基于增量式GHSOM神经网络模型的网络入侵检测方法,在不破坏已学习过的知识的同时,对在线检测过程中新出现的攻击类型进行增量式学习,实现对入侵检测模型的动态扩展.作者开发了一个基于增量式GHSOM神经网络模型的在线网络入侵检测原型系统,在局域网环境下开展了在线入侵检测实验.实验结果表明增量式GHSOM入侵检测方法具有动态自适应性,能够实现在线检测过程中对GHSOM模型的动态更新,而且对于网络上新出现的攻击类型,增量式GHSOM算法与传统GHSOM算法的检测率相当.

基于PSO-BP神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪

针对分拣机器人视觉反馈跟踪精度差、耗时较长的问题,研究基于粒子群算法-反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪方法,以提升视觉反馈跟踪效果。依据分拣机器人的视觉反馈信息,建立分拣机器人运动学模型,并求解分拣机器人机械臂输出位置和输入位置的误差函数;利用PSO算法优化BP神经网络的权值与偏置;在权值与偏置优化后的BP神经网络内,输入误差函数,预测分拣机器人视觉反馈跟踪控制量;利用预测视觉反馈跟踪控制量,在线调整增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)的参数,输出高精度的分拣机器人视觉反馈跟踪控制量,实现分拣机器人视觉反馈跟踪。实验结果表明,该方法可有效视觉反馈跟踪分拣机器人机械臂的关节角;存在干扰情况下,在运行时间为10 s左右时,阶跃响应趋于稳定;有干扰情况下,视觉反馈跟踪的平均误差为0.09 cm,耗时平均值为0.10 ms;无干扰情况下,平均误差为0.03 cm,耗时平均值为0.04 ms。

基于自组织映射与概率神经网络的增量式学习算法

为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN)。使用模块化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向量作为此类别的模式神经元来构建PNN。IMSOMPNN可以方便地实现对不同类型的新数据进行增量式学习,并且在进行增量学习时,不再需要利用到原始的训练数据,仅使用新的数据对已有模型进行局部调整;最后,IMSOMPNN还具有较强的抗噪能力。在UCI Landsat Satellite数据集上的实验验证了该文所述方法的有效性。

增量式遗传RBF神经网络在铁水脱硫预处理中的应用

铁水脱硫预处理过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程 ,针对它提出了基于增量式遗传RBF神经网络的模式识别方法 ,预测脱硫剂加入量 .该算法克服了RBF中心个数选择的随机性 ,较好地解决了样本聚类 .为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集 ,提出了增量数据处理方法 ,对原有网络参数进行修正 ,这样就有利于连续生产操作 .现场测试结果表明 ,采用该算法后结果的误差较小 ,满足了终点命中率在90 %以上的指标 ,提高了经济效益 ,这说明该算法具有工程实用性 .

基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型

提出了一种基于偏最小二乘增量式神经网络的近红外光谱定量分析模型。该模型采用典型三层反向传播神经网络(BPNN),不同波长吸光度和成分浓度是模型的输入和输出。在使用历史样本训练之前先进行偏最小二乘(PLS)回归,所得自变量和因变量的历史负荷矩阵分别用于确定模型输入层和输出层的初始权值,且自变量的主成分个数作为隐层的节点数。当获得新的样本时,对新数据与历史负荷矩阵组合后进行PLS回归,将所得新的负荷矩阵与历史负荷矩阵融合后作为模型输入层和输出层新的初始权值,接着使用新样本对模型进行训练来实现增量式更新。将所提模型与PLS、BPNN、基于PLS的BPNN、递归PLS在天然气燃烧烟气近红外光谱数据上测定后比较。对于烟气中二氧化碳浓度的预测,所提模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了27.27%,58.12%,19.24%和14.26%;对于烟气中一氧化碳浓度的预测,所提模型的RMSEP分别降低了20.65%,24.69%,18.54%和19.42%;对于烟气中甲烷浓度的预测,此模型的RMSEP分别降低了27.56%,37.76%,8.63%和3.20%。实验结果表明,所提模型不仅通过PLS对BPNN结构和初始权重的优化,使模型具有较强的预测能力,而且能在已建模型信息的基础上,不访问旧数据而用新增样本即可完成自身的增量式更新,从而使模型具有较好的稳健性和泛化性。

基于神经网络的增量式crawler重访频率研究

crawler是搜索引擎必备的核心组件 ,以何种频率对变化的Web页面进行重访是增量式crawler要解决的主要问题 .结合人工神经网络建立页面变化模型 ,由模型确定增量式crawler重访时间 ,同时分析模型在实践中的应用 ,提出一种应用方案 ,具有较好的自适应性 .

增量式PID神经网络控制器和仿真

针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好的控制效果。对被动悬架与可控悬架系统进行三种典型工况的仿真分析,验证本文所提控制算法的有效性。

神经网络参数自整定PID控制在供热过程控制中的应用

目的使供热控制技术适应大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高供热控制性能以及抗干扰性.方法采用神经网络理论与增量式PID控制相结合的智能控制方法,利用神经网络的自学习能力,在线整定PID三个控制参数,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性.结果仿真实验表明,与常规增量式PID控制效果相比,提出的控制方案使热力站二次网回水温度控制过程很快进入稳态,超调量减小3.57%,通过在线学习及自动更新Kp,Ki,Kd参数,控制系统响应速度加快,且能有效抑制扰动.结论神经网络参数自整定PID控制算法优于常规的控制方法,提高了供热过程的动态和稳态性能,抗干扰能力增强,取得了良好的控制效果.

基于RBF神经网络的在线分类挖掘系统

模式分类是RBF神经网络应用的一个重要方面。在线环境中数据集是经常变动的,采用批量式学习算法(如OLS算法)训练RBF网络会产生大量的重复训练,从而导致学习效率不高。为弥补这种不足,从梯度下降方法推导出一种增量式学习算法,用于在线环境中的RBF神经网络训练。最后将基此算法构建的在线分类系统用于IRIS分类问题。结果表明,该算法有较快的收敛速度,网络的在线分类性能良好。

基于小波神经网络PID控制的主动夹具铣削颤振研究

为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。

基于事例推理模糊神经网络的中压配电网短期节点负荷预测

根据认知科学理论,在并行分布处理(PDP)模型基础上,提出了一种基于事例推理的模糊神经网络(CBRFNN)。分析了CBRFNN的原理,定义了CBRFNN的基本结构,并提出一种混合(有监督/无监督)学习算法,使得CBRFNN具备了很好的泛化能力。CBRFNN中的所有节点通过快速、增量式的学习过程动态生成,并可通过网络自组织来有效抵御坏数据的影响。所提方法很好地解决了中压配电网短期节点负荷预测这类信息不完备、不精确问题。

基于RBF神经网络的自动包装机温度控制算法研究

目的针对传统热封工艺中温度调节PID算法参数过度依赖人工经验的缺点,提出一种RBF神经网络与PID算法相结合的具有参数自适应的热封温度控制算法。方法使用控制系统的输出误差作为代价函数,采用最小均方误差(LMS)调整权值与偏置参数,并通过中心自组织算法实现径向基函数中心和中心宽度的动态调节,在Matlab软件中的Simulink子系统中建立仿真模型进行算法验证,并与传统PID控制算法进行比较。结果仿真结果表明,径向基神经网络与传统PID算法的结合使得系统输出响应在动态性能和静态性能方面均优于传统PID,在系统上升时间、调节时间等方面均优于增量式数字PID。结论将RBF神经网络PID算法应用于自动包装机,避免了传统热封工艺中PID控制算法参数不能适应于复杂变换控制环境的问题,神经网络PID算法的自适应性强,实现了热封温度变化下PID参数的自动调整,在一定程度上提升了生产效率和包装设备的智能化水平。

基于T-S模糊神经网络模型的编码器故障软闭环容错控制方法

针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的历史数据建立系统较为精确的T-S FNN预测模型,并用实际编码器测量值与模型预测值相减获得残差信息;其次,将其残差实时数据通过改进的序贯概率比检验(SPRT)算法进行故障检测,以克服检测延迟确保故障检测的可靠性,当检测出故障时,再用T-S FNN模型的预测输出替代故障编码器的输出,实现软闭环方式下的容错运行;最后,针对编码器丢码、断码等故障,采用上述方法进行了软闭环容错控制的有效性仿真验证。仿真结果表明,该方法能够快速可靠地检测到编码器故障,并用预测的重构信息通过容错切换机制,及时、安全地以软闭环方式实现了对故障编码器的容错控制,提高了舞台吊杆调速系统运行的安全可靠性。

基于BP神经网络PID控制器的单轴测试转台设计

针对TS-360型单轴测试转台精度要求高的特点,提出了基于BP神经网络与常规PID控制器相结合的控制算法,提高了系统的控制精度,增强了系统对非线性干扰的自适应能力。系统采用增量式光电码盘反馈和PC/104嵌入式计算机控制的新型测角方案,设计并研制了转台相应的硬件装置,实现了系统的全数字控制。

无轴承异步电机BP神经网络PID控制

针对无轴承异步电机(BIM)传统比例积分微分(PID)控制中存在最佳调节参数难以获得的问题,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)PID控制新策略。在建立BIM数学模型的基础上,建立3层BPNN PID控制器,其控制算法综合了BPNN和增量式PID两部分,将转速、位移的给定值、测量值及两者的偏差输入BPNN,通过设定性能指标函数,按照梯度下降法修正网络的权值,实现对PID控制器参数的在线调整。仿真和实验结果均表明,该控制策略不仅能快速实现转子的稳定悬浮,而且启动超调小,突加负载后转子只发生微小抖动,相比于传统的PID控制系统具有更好的动、静态性能。

RBF神经网络对STC柴油机调速系统性能改善研究

传统的PID调速系统由于比例、积分以及微分系数是固定不变的,在很多情况很难确定它们最佳的组合,出现切换过程转速波动大、调速效果不理想等问题。为解决上述问题,结合RBF神经网络与传统增量式PID调速系统建立了一种具有自适应功能的径向基神经网络PID(RBF-PID)调速系统,与此同时分别使用增量式PID与RBF-PID两种调速系统对某STC柴油机从1TC切换至2TC状态以及突加速情况进行调速控制模拟。结果表明:当采用RBF-PID调速系统时,STC柴油机切换过程的最大转速波动比增量式PID调速系统下降51%,且回归至稳定转速的时间减少28.6%;同时在突加速情况下的稳定时间比增量式PID调速系统下降72.6%,且转速超调量仅为3 r/min。

扫描镜电机的神经网络PID控制器

基于神经网络原理,探讨了扫描镜电机的神经网络PID控制方法,由经典的增量式数字PID控制算式,推导出隐含层的加权系数的计算公式.在理论上研究了扫描镜电机的神经网络控制器,给出了其稳定的条件,并通过计算机仿真结果证明了它的可行性.

基于神经网络参数自整定PID控制的应用

本文基于BP神经网络PID控制器控制校园的热水供应系统,利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定。对于热水供应类型的大时滞系统,BP神经网络参数自整定PID控制具有较好的控制性,并能实现较好的鲁棒性。针对该特性本文对BP网络的构造进行了大量的网络训练,获得了较好的网络权值参数与训练时间,缩短了以往BP神经网络参数自整定PID控制系统的响应时间与扰动调节时间,从而提高了该控制系统的控制精度。

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。

基于神经网络的一种PID控制技术

提出了一种基于神经网络的PID控制方案 用神经网络辨识器与神经网络控制器构成间接自校正控制系统 其中 ,神经网络辨识器采用单隐层结构 ,其辨识算法采用预报误差法 (RPE算法 ) ;神经网络控制器为 2层的线性结构 ,其输入为系统偏差及其一阶和二阶微分 ,控制器具有增量型PID控制结构 将该控制方案应用于电阻炉的炉温控制中 。