混合前馈型神经网络在入侵检测中的应用研究 被引量：1

1

作者 姚羽 高福祥 +2 位作者 邓庆绪 于戈 张守智 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期432-435,共4页

提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于... 提出一种基于混沌神经元的混合前馈型神经网络,用于检测复杂的网络入侵模式.这种神经网络具有混沌神经元的延时、收集、思维和分类的功能,避免了MLP神经网络仅能识别网络中当前的滥用入侵行为的弱点.对混合网络进行训练后,将该网络用于滥用入侵检测.使用DARPA数据集对该方法进行评估,结果表明该方法可有效地提高对具备延时特性的Probe和DOS入侵的检测性能. 展开更多

关键词 网络安全 入侵检测系统 前馈型神经网络 混沌神经网络

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改进的前馈型神经网络模型在承压水漏斗水位预报中的应用 被引量：2

2

作者 吴蓉 周志芳 《江苏地质》 2002年第1期19-21,共3页

建立了以改进Powell法优化的前馈型神经网络模型 ,模型既具有强大的函数逼近功能 ,又克服了传统神经网络优化方法的缺点。将神经网络模型用于承压水漏斗的动态水位预报 ,实例表明 :模型预报效果较好。

关键词 前馈型神经网络模型 水位预报 承压水漏斗 Powell法

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基于前馈型神经网络股价预测的一点改进 被引量：4

3

作者 梁娜 《科技创业月刊》 2007年第8期63-64,共2页

为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量、调整网络结构及选择合适的参数、优化学习算法,这些方法都是以实际股价作为网络的预测。提出以相邻两天的股价差价作为网络的预测,在相同的数据上分别建立股价预测模型和... 为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量、调整网络结构及选择合适的参数、优化学习算法,这些方法都是以实际股价作为网络的预测。提出以相邻两天的股价差价作为网络的预测,在相同的数据上分别建立股价预测模型和股价的差价预测模型,并对它们的结果进行对比分析。结果表明差价预测模型的预测误差小、预测效果好。 展开更多

关键词 前馈型神经网络 差价 股价预测

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对前馈型神经网络股价预测的一点改进

4

作者 张吉刚 梁娜 沈育民 《咸宁学院学报》 2007年第3期1-3,共3页

为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量;调整网络结构及选择合适的参数;优化学习算法.这些方法都是以实际股价作为网络的预测.本文提出的方法是以相邻两天的股价差价作为网络的预测.本文在相同的数据上分别建立... 为减小预测误差,目前的方法是:选择对股价有显著影响的输入变量;调整网络结构及选择合适的参数;优化学习算法.这些方法都是以实际股价作为网络的预测.本文提出的方法是以相邻两天的股价差价作为网络的预测.本文在相同的数据上分别建立股价预测模型和股价的差价预测模型,并对它们的结果进行对比分析,结果表明差价预测模型的预测误差小,预测效果好. 展开更多

关键词 前馈型神经网络 差价 股价预测

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前馈型神经网络容错性研究的现状和展望 被引量：1

5

作者 杨良土 胡东成 罗予频 《电子科学学刊》 CSCD 1998年第6期840-846,共7页

本文首先明确具体地给出了前馈型神经网络(以下简称前馈网络)容错性的基本概念及其研究内容,进而系统地对前馈网络容错性研究的各种分析和设计方法进行了简要的介绍和评述。最后提出了前馈网络容错性有待进一步研究的若干主要问题。

关键词 前馈型神经网络 前馈网络 容错性 设计

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三层前馈型神经网络的最佳逼近研究 被引量：1

6

作者 葛彩霞 《应用数学》 CSCD 1999年第1期47-49,共3页

本文研究三层前馈型神经网络的最佳逼近能力，我们证明以多项式函数为隐层神经元作用函数的三层前馈型神经网络，当隐层神经元的个数超过某个给定的界限时，网络的输入输出函数张成一有限维线性空间，从而它可以实现对Ｃ（Ｋ）的最佳逼... 本文研究三层前馈型神经网络的最佳逼近能力，我们证明以多项式函数为隐层神经元作用函数的三层前馈型神经网络，当隐层神经元的个数超过某个给定的界限时，网络的输入输出函数张成一有限维线性空间，从而它可以实现对Ｃ（Ｋ）的最佳逼近．并且猜测，对非多项式函数的作用函数，若神经元个数有限，则它不具有最佳逼近性质． 展开更多

关键词 前馈型神经网络 最佳逼近 多项式函数 神经网络

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基于前馈型神经网络解线性Fredholm积分-微分方程

7

作者 许彩虹 邵新平 张林 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2022年第2期96-102,共7页

为了研究积分微分方程的数值解,构造了一种前馈型神经网络用于求解Fredholm积分微分方程近似解。首先,运用Taylor展开式近似代替未知函数,神经网络的误差由内部误差和边界误差组成。其次,应用神经网络对Taylor展开式的系数进行学习从而... 为了研究积分微分方程的数值解,构造了一种前馈型神经网络用于求解Fredholm积分微分方程近似解。首先,运用Taylor展开式近似代替未知函数,神经网络的误差由内部误差和边界误差组成。其次,应用神经网络对Taylor展开式的系数进行学习从而得到近似解。最后,与梯形求积规则(Trapezoidal Quadrature Rule,TQR)数值方法进行比较,验证了提出方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 Fredholm积分微分方程 前馈型神经网络 近似解 学习算法

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前馈型神经网络中隐藏层神经元的研究 被引量：3

8

作者 盛积德 张延炘 +1 位作者 常胜江 陈戍 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期620-622,626,共4页

本文采用前馈型神经网络及 BP算法对 3种飞机模型的复合畸变不变性识别进行了研究。结合以前用级联神经网络及聚类编码方法对同一问题的研究结果 ,对神经网络的隐藏层神经元的个数及其对识别率及权重训练的影响进行了研究 ,提出了减少... 本文采用前馈型神经网络及 BP算法对 3种飞机模型的复合畸变不变性识别进行了研究。结合以前用级联神经网络及聚类编码方法对同一问题的研究结果 ,对神经网络的隐藏层神经元的个数及其对识别率及权重训练的影响进行了研究 ,提出了减少隐藏层神经元的一种方法 ,以简化识别网络的结构。 展开更多

关键词 前馈型神经网络 隐藏层神经元 模式识别 人工智能

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基于免疫遗传神经网络的CRM数据挖掘模型的设计与实现 被引量：5

9

作者 覃华 苏一丹 何慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第14期182-184,共3页

客户分类是智能CR M系统的一个重要功能。该文提出使用前馈型神经网络构作一个CRM客户分类模型的思想,并用免疫遗传算法对其进行优化。在染色体设计上提出了三层结构的染色体,解决单层结构染色体中,短基因组实际变异机率过小的问题,促... 客户分类是智能CR M系统的一个重要功能。该文提出使用前馈型神经网络构作一个CRM客户分类模型的思想,并用免疫遗传算法对其进行优化。在染色体设计上提出了三层结构的染色体,解决单层结构染色体中,短基因组实际变异机率过小的问题,促使子代种群有更好的“生物多样性”。最后通过实验证明模型有较好的客户类别识别率及优点。 展开更多

关键词 智能CRM 数据挖掘 前馈型神经网络 免疫遗传算法

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人工神经网络与光学互连

10

作者 张延炘 《自然杂志》 1991年第9期667-669,共3页

当引线互连已成为限制计算机芯片集成度和速度的障碍时,光学互连则更具有吸引力,特别是对人工神经网络。

关键词 人工神经网络 光学信息处理 芯片集成度 运算功能 发光二极管阵列 前馈型神经网络 模式识别 扇出 WINNER 空间分辨率

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用正则化神经网络预测储层渗透率

11

作者 姬战怀 张群会 《煤矿现代化》 2006年第4期43-45,共3页

本文详细的讨论了在油气勘探领域应用最多的前馈型神经网络方法。针对前馈型神经网络所用的传统误差反传算法不足,提出正则化方法。该方法通过贝叶斯方法近似训练样本的真实分布,自动调节正则化参数。文章用神经网络拟合函数和用神经网... 本文详细的讨论了在油气勘探领域应用最多的前馈型神经网络方法。针对前馈型神经网络所用的传统误差反传算法不足,提出正则化方法。该方法通过贝叶斯方法近似训练样本的真实分布,自动调节正则化参数。文章用神经网络拟合函数和用神经网络根据测井曲线预测储层渗透率,并对传统方法和正则化化方法作了比较,验证了正则化方法能有效地减小网络权值,提高网络的推广性能。 展开更多

关键词 多层前馈型神经网络 正则化算法 渗透率 测井曲线 储层参数

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三元XOR问题的神经网络学习 被引量：1

12

作者 赵娣 田大钢 《数学理论与应用》 2015年第3期64-69,共6页

一个给定的神经网络能否学习一个给定的样本集一直是一个有趣的问题.对于单隐层前馈神经网络,当隐层神经元的数量和样本的数量相等时,这个问题是平凡的.而对于隐层神经元的数量少于样本数量这种情况,相关讨论还很少,值得更多的关注和研... 一个给定的神经网络能否学习一个给定的样本集一直是一个有趣的问题.对于单隐层前馈神经网络,当隐层神经元的数量和样本的数量相等时,这个问题是平凡的.而对于隐层神经元的数量少于样本数量这种情况,相关讨论还很少,值得更多的关注和研究.本文关于这个问题提出了一种方法,并将其应用到三元XOR问题中,给出了一些初步结果. 展开更多

关键词 前馈型神经网络 样本学习 三元XOR

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过程信号的前馈-反馈型自适应盲分离算法 被引量：1

13

作者 乐慧丰 林家骏 俞金寿 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期507-510,共4页

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法 ,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求 ,在其他学者研究的基础上 ,基于前馈 -反馈型... 利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法 ,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求 ,在其他学者研究的基础上 ,基于前馈 -反馈型神经网络模型 ,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。 展开更多

关键词 信号盲分离 自适应盲分离算法 过程信号 前馈-反馈型神经网络 信号处理

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基于BP模型的中国水产品出口规模预测研究 被引量：1

14

作者 杨卫 平瑛 《中国渔业经济》 2005年第4期25-26,29,共3页

由于我国的信息咨询体系发展落后,水产品国际贸易缺乏及时、可靠的预测,导致我国水产品生产存在一定的盲目性,因此信息技术领域已经作为渔业科技十大重点发展领域之一,被列入农业部的工作重点。但是,水产品贸易受许多因素的影响,是一个... 由于我国的信息咨询体系发展落后,水产品国际贸易缺乏及时、可靠的预测,导致我国水产品生产存在一定的盲目性,因此信息技术领域已经作为渔业科技十大重点发展领域之一,被列入农业部的工作重点。但是,水产品贸易受许多因素的影响,是一个高度复杂的非线性系统,使用传统的预测方法建立的模型很难对水产品贸易进行较为准确的预测,而利用BP神经网络建立的水产品贸易模型,己利用历史数据对模型进行了训练,最终可得到较为满意的结果。 展开更多

关键词 水产品贸易 BP神经网络 神经元 多层前馈型神经网络

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一种BP MFN逆模型补偿的复合控制结构方案研究

15

作者 曲东才 何友 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1414-1418,共5页

由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法,为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析,然后基于复合控制思想,对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设... 由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法,为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析,然后基于复合控制思想,对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设计了一种基于BP MFN(Multilayer Feedforward Network)逆模型补偿的复合控制结构方案,并基于不同BP MFN逆模型结构进行了仿真。仿真结果显示,基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的,且在满足辨识建模精度要求前提下,采用相对简单的BP MFN逆模型结构,对提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制效果是有益的。 展开更多

关键词 前馈型神经网络 逆模型 补偿 复合控制 仿真

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一种新型的提高电磁力平衡传感器精度的方法 被引量：1

16

作者 丁英丽 《微计算机信息》 2004年第2期84-85,共2页

本文利用BP网络较强的非线性映射能力,提出用BP网络与传感器相结合的方法来提高电磁力平衡传感器的精度。

关键词 电磁力平衡传感器 BP网络 随机误差 阶层型前馈神经网络 精度

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一种基于遗传算法的改进的BP算法 被引量：7

17

作者 高宏宾 焦东升 彭商濂 《计算机与现代化》 2006年第3期6-8,13,共4页

提出一种利用遗传算法对BP算法的改进方案。充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点,使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所训练的网络能够达到要求的精度。

关键词 前馈型神经网络 BP算法 遗传算法

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三种智力作业下的脑电信号分类研究

18

作者 郝冬梅 阮晓钢 《数理医药学杂志》 2003年第6期490-493,共4页

为了识别三种智力作业下的 EEG信号 ,用 AR模型表示 EEG信号 ,用含一个隐层的前馈型神经网络作分类器 ,用误差弹性反传法训练网络 ,用重叠交互确认方式防止过拟合并对分类结果进行了测试。结果显示 ,测试集的平均正确率为 76.7%。

关键词 脑电信号 AR模型 前馈型神经网络 弹性反传法 重叠交互确认 隐层神经元 智力状态

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目标追踪位置估计的单目视觉算法 被引量：1

19

作者 汪卫红 王刚 《天津理工大学学报》 2005年第3期42-45,共4页

提出了单摄像机安装在机器人上的视觉伺服系统的位置估计方法.提出的方法集成了由运动恢复深度和由散焦恢复深度的技术以满足实时要求.对于远距运动物体,用Grassmann Cayley代数中的Plucker表示法获取物体的位置估计.对于近距运动物体,... 提出了单摄像机安装在机器人上的视觉伺服系统的位置估计方法.提出的方法集成了由运动恢复深度和由散焦恢复深度的技术以满足实时要求.对于远距运动物体,用Grassmann Cayley代数中的Plucker表示法获取物体的位置估计.对于近距运动物体,用多层前馈型神经网络来恢复物体位置.用提出的判据在两种方法中切换.实验结果表明,估计精度得以提高. 展开更多

关键词 位置估计 视觉算法 目标追踪 前馈型神经网络 视觉伺服系统 运动物体 估计方法 估计精度 恢复 机器人 摄像机 表示法

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光计算

20

《中国光学》 EI CAS 2002年第3期55-56,共2页

TP381 2002031996前馈型神经网络中隐藏层神经元的研究=Study ofproperty of hidden neurons in feed-forward neu- ral networks[刊,中]/盛积德,张延欣,常胜江,陈戍(南开大学现代光学研究所,国家教育部光学信息技术科学重点实验室.天津... TP381 2002031996前馈型神经网络中隐藏层神经元的研究=Study ofproperty of hidden neurons in feed-forward neu- ral networks[刊,中]/盛积德,张延欣,常胜江,陈戍(南开大学现代光学研究所,国家教育部光学信息技术科学重点实验室.天津(300071))//光电子·激光.-2001,12(6).-620-622,626采用前馈型神经网络及BP算法对3种飞机模型的复合畸变不变性识别进行了研究。结合以前用级联神经网络及聚类编码方法对同一问题的研究结果。 展开更多

关键词 隐藏层神经元 前馈型神经网络 级联神经网络 不变性识别 信息技术科学 重点实验室 编码方法 飞机模型 国家教育部 现代光学

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