神经网络的拓扑解释综述

随着神经网络技术在医疗诊断、金融风险评估等关键领域的广泛应用,其决策过程的透明度和可解释性需求日益增加。尽管已有大量研究从不同维度探讨了神经网络的解释性,但当前的方法仍未能完全揭示其决策机制,限制了其在高可靠性和高解释性要求的场景中的广泛应用。通过系统综述拓扑学方法在神经网络解释性研究中的应用,详细分析了这些方法在揭示神经网络内部工作机制方面的优势与不足。具体探讨了拓扑工具在分析神经网络特征空间和参数空间的作用,并总结了相关研究在实际应用中面临的挑战和未来的发展方向,为进一步提升神经网络的透明度和可解释性提供了有益参考。

基于AHP-GRA分析与KNN算法的低压配电网拓扑校验

针对低压配电网接线错综复杂、线路的拓扑关系以及特征呈现出多样化,且在对配电网进行人工拓扑结构校验时所需的成本较高、实时性不强,因此该文研究一种基于AHP-GRA分析与KNN算法的低压配电网拓扑校验方法。首先对一天内的时间段划分为凌晨、上午、下午、夜晚4个阶段,由于4个阶段的电压波动范围不同,因此通过AHP算法进行权值确定以反映其波动程度。然后,通过GRA分析法分别确定各个时间段的电压关联度,并通过权值与对应阶段的关联度相结合,从而确定用户之间的关联程度,由此找出异常用户,然后对异常用户进行再次校验以确定其所属台区,对于异常用户通过GIS系统的数据和《配电网规划设计技术导则》剪辑生成用户样本集,运用KNN算法对样本集进行分析,从而确定异常用户的所属台区。经过验证,该方法能够自动识别异常用户及其所属台区,可以有效降低出错率,具有一定的实用性。

Xmesh：一个mesh-like片上网络拓扑结构

针对片上网络(network on chip,简称NoC)的节点数量少、距离近、物理实现复杂度受到限制的特点,提出了一种新的Xmesh拓扑结构,并为该结构提出了XM路由算法.该结构在经典的mesh结构的基础上添加了两个对角线型的回边,缩短了节点间的距离,而且路由计算的复杂性不高,实现的复杂度基本没有增加.将Xmesh与经典的Mesh和Torus结构进行了理论分析比较,同时,在Popnet模拟器上基于均衡负载和热点负载两种负载模式进行性能比较.模拟结果表明,Xmesh平均延时不到Mesh结构的70%.对于均衡负载,当网络规模较小时,Xmesh的延时比Torus的更小;对于热点负载,当热点距离网络中心或者对角线比较近时,Xmesh的延时比Torus的小10%～30%.反之,其延时比Torus的大10%～30%.总的来说,Xmesh的性能与Torus比较接近,但其物理实现更为简单,Xmesh比Mesh结构的性能更好.

复杂电网的分层解耦潮流算法

基于高压电网中环网和辐射分支并存的特性,提出复杂电网的逆流分层拓扑搜索法及对应的分层解耦潮流算法。首先,通过拓扑搜索将原电网分解成拥有共同边界节点的主环网和辐射子网2部分,并自动形成辐射子网的支路层次结构;其次,将辐射子网等效为主环网对应边界节点的负荷,而将主环网中边界节点的电压等效为辐射子网的电源电压;第三,采用P-Q分解法和前推回代法交替求解主环网与辐射子网,并通过等效负荷和等效电压的交互修正来实现分解协调,从而达到一体化计算的目的。其中,辐射子网的前推回代计算按其支路层次结构分层进行。基于IEEE300节点和重庆电网算例的仿真计算,验证该文方法在计算速度和收敛性方面具有明显优势。

改进高斯消元算法在电力系统拓扑结构分析中的应用

用关联矩阵表述网络拓扑结构,并根据厂站拓扑结构和网络拓扑结构等概念简化了电力系统的拓扑结构。根据广义乘法和广义加法的运算规则,将改进的高斯消元算法应用于电力系统拓扑结构分析中,并引入稀疏、分块处理等技术提高了上述拓扑分析的效率。采用上述高斯消元算法对山东电网220kV以上的变电站进行拓扑结构分析,结果表明了运用该高斯消元法进行网络拓扑分析的正确性和有效性。

构造性混合决策树

提出了一种构造性混合决策树学习方法 CHDT.该方法用符号学习来进行定性分析 ,用神经学习进行后续的定量分析 ,在一定程度上模拟了人类的思维过程 .CHDT采用了一种独特的构造性归纳机制 ,较好地解决了在缺乏领域知识指导的情况下进行构造性学习的问题 .它通过采用 FTART2网络和适宜于混合决策树的神经网络嵌入机制 ,获得了较强的泛化能力 .实验结果表明 ,CHDT能构造出结构简洁。

基于路网拓扑的聚类分析算法研究与实现

聚类分析是一种统计分析方法,其目的是在相似的基础上对数据进行分类。该研究在基于路网拓扑的条件下,提出一种全新的算法实现交通领域中兴趣点集的聚类分析。算法为从集合中任取一个兴趣点,向邻接结点扩展,沿着路网拓扑的方向进行广度搜索,以凝聚度(α)和扩展度(β)为聚类限制条件,将满足限制条件的兴趣点与选定的兴趣点聚类。最后,把算法应用于珠江新城路网,分析行人的可达性情况。

基于图解蚂蚁系统的配电网动态重构

为了提高配电网运行的经济性,提出一种基于图解蚂蚁系统的配电网动态重构问题的求解方法。求解过程分为离线和在线两个阶段。离线阶段完成拓扑分析,形成同时包含配电网拓扑结构和时段长度两部分的可行解解集,用构造图表示。在线阶段通过模拟蚁群在构造图中的行走过程完成搜索寻优。离线阶段仅需完成一次拓扑分析即可支持在线阶段各时段拓扑结构的求解。在线阶段通过时段延伸方法将搜索空间由可行解解集缩小为较优解解集。仿真算例验证了提出的算法可以有效缩小搜索范围,找到最优解。

基于配电网拓扑分析的重构潮流算法

针对配电网重构时网络潮流方向发生变化,提出了一种基于"短接"操作的配电网拓扑分析算法。该方法可对节点和支路进行任意编号,不需要对网络进行广度优先搜索或深度优先搜索,对末稍节点进行简单的"短接"操作便可得到网络拓扑矩阵。在潮流计算时利用网络拓扑矩阵构造运算矩阵,简单的处理代数方程就可以计算支路电流、节点电压和功率分布,使得程序实现起来更加高效、准确。根据提出的算法,编制了应用于配电网络重构的潮流算法程序,用IEEE33节点算例验证了该算法的可行性。

基于地理信息系统的电力网络拓扑分析

提出了一种基于地理信息系统(G IS)的电力网络拓扑算法。G IS是实现电力系统数字化和信息化的新技术,其应用十分广泛。针对现有G IS在网络分析应用程序中的局限性,对G IS拓扑功能和特点进行了分析,研究了如何基于G IS的拓扑数据,构建满足电力网络分析需要的拓扑数据。该算法利用G IS连通性功能,在开发的基于G IS的电网图形编辑平台上,对网络元件的属性表和拓扑做了处理,简单实用。该算法拓展了G IS拓扑分析在电力系统中的应用,使得基于G IS拓扑分析的高级应用程序得以实现。

人工神经网络在固井质量预测中的应用

为提高固井质量 ,实现固井质量的预测和跟踪分析 ,建立了一种基于人工神经网络的固井质量预测方法 ;采用SAS系统对影响固井质量的众多因素做相关分析 ,依据主要因素并通过人工神经网络建立了固井质量预测模型 .实际应用结果表明 ,该方法能够提高判断固井质量的精度 ,且特别适用于不确定或非结构化信息的处理 ,对固井中各种未知信息的预测有着较好的适用性 .

综合神经网络与遗传算法的图形重构方法研究

针对神经网络与遗传算法在图形重构设计中的广泛性和差异性,以苗族蜡染图形设计为例,对二者进行应用对比分析.首先,运用神经网络与遗传算法进行蜡染图形的框架重构.再结合拓扑构型对图形元素进行变换填充,从而生成不同元素、相同结构和不同结构、相同元素之间的图形组,并对比分析两种算法对于本实例的综合特征.结果表明:在面积比例、纹样元素、框架构型和应用场景多样性四个设计要素中,这两种算法各有优劣势存在;并且在本案例中,BP神经网络生成方案的权值总和大于GA生成方案的权值总和,其大于的值为0.562 5.

一种改进的非结构化P2P网络洪泛搜索机制

非结构化P2P网络使用基于洪泛的查询算法来进行资源搜索。然而,这种搜索机制随着网络节点的增多,网络规模的增大,将产生大量的冗余查询消息,会导致网络流量急剧增加,引起网络拥塞。提出了一种基于转发区间的洪泛搜索机制FIFSM(forwarding interval based flooding search mechanism),通过为消息分配不相交的转发区间,使其沿着一棵生成树的结构传播,消除了消息环路,从而避免冗余消息的产生。FIFSM机制采用高效的网络维护策略,能够在动态环境下以较低的开销保证网络的稳定性。实验结果表明,FIFSM机制能够降低洪泛开销,保证资源搜索的高成功率和低延迟,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索机制。

基于模拟退火算法的供水管网抗震优化设计

本文以管网造价为优化目标,管网拓扑结构为优化参数,管网节点最低可靠度为约束条件,建立了供水管网抗震拓扑优化模型。在供水管网功能可靠性分析方法的基础上,结合单元概率重要度分析方法,利用模拟退火算法提出了供水管网的抗震拓扑优化方法,并对一典型供水管网进行了拓扑优化分析。分析表明,对于管网抗震拓扑优化这样一个组合优化问题,模拟退火算法提供了一类很好的途径,以此为基础进行供水管网抗震可靠性优化设计具有很好的效果。

基于GSO算法的无线监测网络拓扑优化方法

针对目前无线监测网络拓扑优化模型复杂,难以求解的问题,提出基于GSO算法的无线监测网络拓扑优化方法。首先建立无线单跳网络和多跳网络能耗模型,并以能耗最小为目标,建立多约束的无线监测网络拓扑优化模型,对配电终端监测范围、节点簇间的距离和感知范围等网络拓扑元素进行优化;然后采用GSO优化算法对所提网络拓扑优化模型进行求解,该算法不依赖于初始状态,收敛性好,可有效解决模型难以求解的问题。理论和仿真证明,该优化模型通过拓扑优化可有效降低能耗,且采用GSO算法求解该模型具有速度快和精度高等优越性。

Storus：一个二维片上网络拓扑结构

随着CMOS工艺集成度持续不断提高,单片多处理器正在成为高性能处理器结构的发展趋势,现有的片上总线结构已不足以满足片上系统设计的互连需求,近年来提出了片上网络这一新的互连结构,片上网络需要解决的问题有:选择合适的拓扑结构、路由算法、流控机制等等.文中为片上网络结构提供了一个新的拓扑结构Storus以及路由算法L2,并使用多种负载模式、多种流控机制对Storus与Torus结构进行模拟分析.模拟结果显示,Storus的平均路由延时约比Torus小2%～15%,使用热点负载模拟时,Storus的饱和吞吐量约为Torus结构的1.2～1.5倍.

化工流程网络拓扑的有向割集法分隔

本文研究了化工流程网络的拓扑分析,指出系统分隔的实质是建立序贯有向割集。用节点扩充检验得到不可分块的分割算法,以存储量小速度快的特点实现微机环境下的流程网络自动分隔,为通用流程模拟程序自动生成提供了关键技术。

网络拓扑发现算法定性分析

网络拓扑发现技术是近年来网络安全领域的一个研究热点。该文重点讨论了网络拓扑发现的一些常用算法,并且从速度、开销、完整性和准确性等四个方面对它们的性能进行了分析和比较,从而为选择合适的网络拓扑发现算法提供了依据。

不可控网络拓扑发现关键技术

为了提高利用路由探测进行不可控网络拓扑发现的准确性,特别是解决别名问题,提出了一种全新的节点地址整合算法。不借助其他的外部输入,只依据同一IP地址在不同路由探测结果中的位置,对与其相邻的IP地址之间的关系进行推断。在描述了算法原理和流程的基础上,对其他相关问题进行了分析说明。形成一套完整的可以实际操作的不可控网络拓扑发现方案。分析结果表明,该算法在复杂度和使用范围上,较以往算法有较大的简化和扩充。

基于拓扑分割与聚类分析的虚拟软件定义网络映射算法

针对目前大部分基于虚拟软件定义网络(vSDN)的映射算法未充分考虑节点与链路之间的相关性的问题,提出了一种基于网络拓扑分割与聚类分析的vSDN映射算法。首先,通过根据最短跳数进行拓扑分割的方法,降低物理网络的复杂度;然后,通过根据节点拓扑和资源属性进行聚类分析的方法,提升映射算法的请求接受率;最后,通过将链路约束分散到节点带宽资源以及节点的度进行约束考量,对不符合链路要求的节点进行重映射,从而优化了节点与链路映射过程。实验结果表明,该算法有效地提升了基于软件定义网络(SDN)架构的虚拟网络映射算法在较低连通概率物理网络下的请求接受率。