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利用模糊关联规则挖掘和遗传算法的工业产品设计优化方法
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作者 张晴 李丛 高广银 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期207-218,共12页
在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结... 在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结合了多层人工智能技术:大数据分析、基于递归关联规则的模糊推理系统(RAFIS)以及Mamdani模糊推理系统。所提出的方法通过将模糊关联规则挖掘(FARM)和遗传算法(GA)纳入RAFIS,以缩小客户属性和设计参数之间的差距。首先,在FFE阶段,组织数据收集和管理,然后将数据集输入FARM和GA以获取最佳模糊规则和隶属函数。随后,利用这些结果建立用于定制产品设计特征的Mamdani模糊推理系统。通过优化Mamdani推理系统中的参数(包括隶属函数的类型、分区和范围),实现产品定制设计。实验以电动滑板车为例进行应用分析,并采用模糊综合评价方法评估设计方案。结果表明两种设计方案均获得较高满意度,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 人工智能 产品设计 模糊关联规则挖掘 遗传算法 大数据分析
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人工免疫算法在过程数据分析中的应用 被引量:8
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作者 朱燕飞 蔡永昶 +1 位作者 李中华 毛宗源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期205-207,共3页
将人工免疫算法应用于过程数据的分类处理,能有效地提取数据的有用信息,而且算法简单,处理迅速。文章通过对锌钡白颜料粉种聚类分析的仿真研究,说明人工免疫算法广阔的实用价值。
关键词 人工免疫算法 数据分析 锌钡白
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人工免疫原理在网络入侵检测中的应用 被引量:17
3
作者 杨向荣 沈钧毅 罗浩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期27-29,66,共4页
分析研究了人工免疫原理在网络入侵检测中应用的可行性,结合人工免疫模型和数据挖掘技术建立了一个网络入侵检测系统模型,对抗体生成过程中的关键算法进行了描述。
关键词 网络入侵检测系统 人工免疫原理 计算机安全 计算机网络 网络安全
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实时交通数据的噪声识别和消噪方法 被引量:20
4
作者 陈淑燕 王炜 李文勇 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期322-325,共4页
以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训... 以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 噪声识别 消噪 交通数据 小波分析 免疫算法
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自适应人工免疫算法在数据挖掘中的应用 被引量:9
5
作者 邬依林 李中华 毛宗源 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第8期1943-1946,共4页
免疫聚类算法中网络刺激与抑制阈值参数决定了聚类精度和网络的可伸缩性,现有的免疫聚类算法中这些阈值选择采取定值策略,根据问题的特性和操作者的经验确定,算法的泛化能力较差。提出了一种自适应免疫聚类算法,阈值从动态变化的网络结... 免疫聚类算法中网络刺激与抑制阈值参数决定了聚类精度和网络的可伸缩性,现有的免疫聚类算法中这些阈值选择采取定值策略,根据问题的特性和操作者的经验确定,算法的泛化能力较差。提出了一种自适应免疫聚类算法,阈值从动态变化的网络结构特征中获取,在网络进化过程中,阈值始终跟随网络内在结构变化而自适应调整,因而获得的最终网络结构更符合原始数据的内在特性,并很好地解决了算法对问题的依赖性问题,提高了算法的泛化能力。仿真实验表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 人工免疫系统 聚类分析 自适应
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基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割 被引量:10
6
作者 李彬 田联房 毛宗源 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第1期106-108,共3页
为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法。定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值... 为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法。定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能。该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值。通过实验证明,分类清晰,效果良好。 展开更多
关键词 聚类分析 人工免疫算法 图像分割 图像分类 最优化
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数据聚类的FCM与aiNet方法 被引量:4
7
作者 蒋加伏 罗晓萍 +1 位作者 唐贤瑛 朱金好 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第4期515-517,588,共4页
模糊C均值聚类算法使用欧氏距离衡量,遇到潜在的类或簇背离超球面结构时表现不佳。利用免疫理论中的克隆选择、亲和力成熟和免疫网络理论来建构一种网络模型aiNet,将其用于数据聚类可以减少数据中的冗余,描述数据结构和聚类形状。通过... 模糊C均值聚类算法使用欧氏距离衡量,遇到潜在的类或簇背离超球面结构时表现不佳。利用免疫理论中的克隆选择、亲和力成熟和免疫网络理论来建构一种网络模型aiNet,将其用于数据聚类可以减少数据中的冗余,描述数据结构和聚类形状。通过实验比较了这两种方法的特点,结果表明,当潜在的类或簇背离凸集时,aiNet方法表现出良好的适应性。 展开更多
关键词 数据聚类 FCM AINET 模糊C均值算法 网络模型 人工免疲网络
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采用改进人工鱼群优化粗糙集算法的变压器故障诊断 被引量:60
8
作者 陈小青 刘觉民 +1 位作者 黄英伟 付波 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1403-1409,共7页
传统的人工智能方法对变压器大量的不完备故障信息不能有效地分析,或在故障数据的离散化过程中由于区间分割不当而无法正确诊断故障甚至误诊。为此,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的变压器故障诊断方法。该方法首先将变压器溶解... 传统的人工智能方法对变压器大量的不完备故障信息不能有效地分析,或在故障数据的离散化过程中由于区间分割不当而无法正确诊断故障甚至误诊。为此,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的变压器故障诊断方法。该方法首先将变压器溶解气体分析(DGA)的值作为条件属性,将故障类型作为决策属性,建立故障决策表,利用鱼群的聚群寻优行为对决策表中的连续属性数据进行离散化;然后采用粗糙集理论对离散化后的决策表进行约简,建立故障诊断规则决策表,大大简化了决策表属性约简的难度,使诊断变得更加简便。最后通过实例验证表明:该方法能够有效地对样本进行离散和约简,与传统方法相比,提高了故障诊断的正确率。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 溶解气体分析(DGA) 人工鱼群算法(AFSA) 粗糙集 数据约简 决策表
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基于DCA的数据融合方法研究 被引量:7
9
作者 陈岳兵 冯超 +1 位作者 张权 唐朝京 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第1期102-108,共7页
树突状细胞算法(Dendritic Cell Algorithm,DCA)是一种受固有免疫系统细胞启发所提出的人工免疫系统算法,通常用于入侵检测和异常检测。DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人等方面展开应用,取得较高的检测率,具有... 树突状细胞算法(Dendritic Cell Algorithm,DCA)是一种受固有免疫系统细胞启发所提出的人工免疫系统算法,通常用于入侵检测和异常检测。DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人等方面展开应用,取得较高的检测率,具有良好应用前景。本文提出了基于DCA的数据融合(DCA based Data Fusion,DCADF)模型,描述了模型的系统结构,给出了利用模型解决实际问题的一般过程,并将DCADF模型与数据融合系统一般模型进行比较,从系统结构和功能以及系统特性等方面比较了两种模型的共性和差别,分析了DCADF模型的特征,指出了DCADF模型的独特特性以及可能的使用场景。通过内网SYN Flood攻击主机检测实验对模型进行仿真验证,仿真结果表明DCADF模型具有可行性,为数据融合研究提供了一种新的方法和思路。 展开更多
关键词 人工免疫系统 树突状细胞算法 数据融合 异常检测
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基于人工免疫的多维关联规则挖掘及其应用研究 被引量:5
10
作者 朱玉 张虹 孔令东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期239-242,共4页
关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题。目前,关于单维关联规则的成果已经比较成熟,但是对于多维关联规则问题因为存在显著的组合爆炸问题,至今尚未完美解决。提出了一种基于人工免疫的多维关联规则挖掘算法。算法充分利用了人工免疫... 关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题。目前,关于单维关联规则的成果已经比较成熟,但是对于多维关联规则问题因为存在显著的组合爆炸问题,至今尚未完美解决。提出了一种基于人工免疫的多维关联规则挖掘算法。算法充分利用了人工免疫的记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了多维关联规则的挖掘速度。结果表明,该算法应用于煤与瓦斯突出预测中,具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索,在多维关联规则的挖掘中具有可行性和高效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 人工免疫 多维关联规则 免疫算法
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岩质边坡结构面参数反演的免疫遗传算法 被引量:6
11
作者 梁宁慧 瞿万波 曹学山 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期977-982,共6页
基于均匀设计、有限元法、人工神经网络和免疫遗传算法建立了新的岩质边坡结构面参数的反演方法.按照均匀设计要求,确定数值模拟方案;用有限元程序计算出相应的神经网络训练样本,建立边坡变形的神经网络预测模型,再利用免疫遗传算法进... 基于均匀设计、有限元法、人工神经网络和免疫遗传算法建立了新的岩质边坡结构面参数的反演方法.按照均匀设计要求,确定数值模拟方案;用有限元程序计算出相应的神经网络训练样本,建立边坡变形的神经网络预测模型,再利用免疫遗传算法进行反演分析,其中反演过程适应度的计算则采用已训练好的神经网络预测来替代有限元数值仿真,大大缩短了计算时间.通过实际工程的算例分析,反演结果比较理想. 展开更多
关键词 边坡 反分析 免疫遗传算法 人工神经网络
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基于小波分析和克隆选择算法的模拟电路故障诊断 被引量:15
12
作者 彭良玉 禹旺兵 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期12-16,共5页
提出一种基于人工免疫系统的模拟电路故障诊断新方法。该方法首先对电路输出节点的电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;然后利用人工免疫算法对每类故障的故障样本进行自学习,得到该类故障的最优聚类中心;最后计算故障... 提出一种基于人工免疫系统的模拟电路故障诊断新方法。该方法首先对电路输出节点的电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;然后利用人工免疫算法对每类故障的故障样本进行自学习,得到该类故障的最优聚类中心;最后计算故障样本和学习得到的聚类中心的距离对电路故障样本进行分类,从而实现故障元件定位。计算机仿真实验结果表明,该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率。 展开更多
关键词 人工免疫系统 克隆选择算法 小波分析 模拟电路 故障诊断
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基于振动谱图像识别的智能故障诊断 被引量:11
13
作者 林勇 胡夏夏 +1 位作者 朱根兴 钱少明 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期175-180,共6页
以滚动轴承为对象,提出了基于Hilbert包络分析和双谱分析的组合方法来提取振动信号的故障频率特征,进而生成双谱灰度图,利用双谱灰度图的灰度共生矩阵及其特征统计量来表征谱图特征。对该特征统计量进行主成分分析而得到的主分量,作为... 以滚动轴承为对象,提出了基于Hilbert包络分析和双谱分析的组合方法来提取振动信号的故障频率特征,进而生成双谱灰度图,利用双谱灰度图的灰度共生矩阵及其特征统计量来表征谱图特征。对该特征统计量进行主成分分析而得到的主分量,作为故障模式识别的输入向量。将用于故障模式分类的人工免疫网络分类算法,通过人工免疫网络对训练抗原进行学习形成记忆抗体网络,并计算检验抗原与记忆抗体的亲和力,按照正面选择的原理实现分类。在故障特征信号干扰严重的情况下,取得了较好的诊断准确率,验证了基于振动谱图识别的智能故障诊断方法的可行性。 展开更多
关键词 双谱分析 主成分分析 人工免疫网络分类算法 图像识别 智能故障诊断 滚动轴承
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基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法 被引量:25
14
作者 张宁 刘文萍 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期2009-2013,共5页
针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后,通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样... 针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后,通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样本训练,并进行植物叶片识别。在100种植物叶片数据库中进行测试,CSA+KNN法识别率为91.37%。与BP神经网络等方法相比较,实验结果表明了该识别方法的有效性以及较高的训练速率,同时验证了纹理特征在叶片识别中的重要性。CSA+KNN法扩宽了植物叶片的识别方法,可应用于建立数字化植物标本博物馆等领域。 展开更多
关键词 植物叶片识别 克隆选择算法 人工免疫系统 数字图像分析 几何特征 纹理特征
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改进的面向流程挖掘的日志数据融合方法 被引量:2
15
作者 徐杨 林琪 李东 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期112-117,共6页
现有的流程挖掘技术和工具都是针对单个日志文件,但在实际业务环境中,一个业务流程的执行往往需要多个信息系统共同支撑,信息系统产生的流程日志数据将被分布在不同的日志文件中,有必要对这些分散的日志数据进行融合,以供对全局流程的... 现有的流程挖掘技术和工具都是针对单个日志文件,但在实际业务环境中,一个业务流程的执行往往需要多个信息系统共同支撑,信息系统产生的流程日志数据将被分布在不同的日志文件中,有必要对这些分散的日志数据进行融合,以供对全局流程的挖掘分析.文中提出了一种基于模拟退火与人工免疫混合算法的日志融合方法.该方法针对跨IT系统的流程日志特点,在亲和度计算中考虑了流程路径出现频次和实例时间重叠区域两个算子,以提高匹配实例的准确度和方法的实用价值;在种群进化中引入模拟退火选择思想,以解决人工免疫算法早熟和持续退化的问题,并加入了记忆库机制,加强每一代种群的多样性保持,避免种群局部收敛.实验结果表明:文中方法的日志融合成功率达90%以上,能保证流程挖掘结果的正确性;与传统基于人工免疫的日志融合方法相比,文中方法的收敛速度明显提升,提高了融合效率. 展开更多
关键词 流程挖掘 日志融合 人工免疫算法 模拟退火
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基于群算法的过程参量聚类研究 被引量:2
16
作者 朱燕飞 胡夏云 唐雄民 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第26期36-38,59,共4页
针对复杂过程的参量聚类问题,提出一种基于粒子群优化算法的聚类方法,阐述了聚类算法的基本思路。通过对过程煅烧温度和煅烧转速二维数据的聚类仿真研究,证明该算法在类似过程参量聚类中的实用性能。对粒子群优化算法的聚类特性及参数... 针对复杂过程的参量聚类问题,提出一种基于粒子群优化算法的聚类方法,阐述了聚类算法的基本思路。通过对过程煅烧温度和煅烧转速二维数据的聚类仿真研究,证明该算法在类似过程参量聚类中的实用性能。对粒子群优化算法的聚类特性及参数设置进行了详细的分析,并将其与前期人工免疫聚类结果进行对比,提出了算法的改进方案。 展开更多
关键词 聚类分析 粒子群优化 群算法 人工免疫
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基于人工免疫算法的软件输出域覆盖测试 被引量:4
17
作者 张卫祥 齐玉华 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期742-750,共9页
如何实现软件输出域覆盖,是对安全攸关软件开展功能测试时面临的一个难题.采用智能化软件测试思路,提出了基于人工免疫算法的软件测试数据自动生成方法.首先分析了软件输出域覆盖问题的由来和面临的困难,说明了利用灰盒测试技术将输出... 如何实现软件输出域覆盖,是对安全攸关软件开展功能测试时面临的一个难题.采用智能化软件测试思路,提出了基于人工免疫算法的软件测试数据自动生成方法.首先分析了软件输出域覆盖问题的由来和面临的困难,说明了利用灰盒测试技术将输出域覆盖转化为软件伪路径覆盖的技术途径,并给出了软件测试数据质量评价的度量指标.其次,给出了人工免疫算法应用于软件测试数据生成的基本思路,介绍了人工免疫算法的一般步骤及其与遗传算法的异同分析.然后,分别设计了抗体亲和度评价算子、抗体浓度评价算子、免疫选择算子、克隆算子、变异算子、抑制算子、刷新算子等人工免疫算法的主要算子,实现了基于人工免疫算法的测试数据自动化生成方法.最后,采用三种不同类型软件对方法有效性进行了验证,并对数据命中率、平均迭代轮次以及测试用例总个数等指标进行了分析.结果表明,该方法满足软件输出域覆盖要求,总体效果优于遗传算法和随机测试. 展开更多
关键词 功能测试 人工免疫算法 测试数据生成 软件输出域 软件测试 智能化测试
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人工免疫行为轮廓取证分析方法 被引量:2
18
作者 杨珺 曹阳 +1 位作者 马秦生 王敏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期911-914,919,共5页
针对当前数据挖掘取证分析方法存在的取证分析效率低的问题,提出了采用免疫克隆算法来构建频繁长模式行为轮廓的取证分析方法。该方法以行为数据和频繁项集的候选模式分别作为抗原和抗体,以抗原对抗体的支持度作为亲和度函数,以关键属... 针对当前数据挖掘取证分析方法存在的取证分析效率低的问题,提出了采用免疫克隆算法来构建频繁长模式行为轮廓的取证分析方法。该方法以行为数据和频繁项集的候选模式分别作为抗原和抗体,以抗原对抗体的支持度作为亲和度函数,以关键属性作为约束条件,以最小支持度作为筛选条件,通过对抗体进行免疫克隆操作来构建基于频繁长模式的行为轮廓;采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法来检测异常数据。实验结果表明,与基于Apriori-CGA算法的取证分析方法相比,该方法的行为轮廓建立时间和异常数据检测时间均大幅降低。该方法有助于提高取证分析的效率以及确立重点调查取证的范围。 展开更多
关键词 人工免疫 行为轮廓 计算机取证 计算机安全 数据挖掘 电子犯罪对策 信息分析 模式匹配
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基于免疫算法的移动通信用户信用度评估研究 被引量:2
19
作者 杨宗长 徐继生 孙洪 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第8期105-110,共6页
针对移动通信中的欠费问题,依据移动用户行为属性,提出了基于人工免疫算法的用户信用度预测评估方法。该方法被应用于广东省移动通信一分公司两月全网近40万用户的信用度预测评估中,取得了全网预测评估精度为82.0%的良好结果。实验结果... 针对移动通信中的欠费问题,依据移动用户行为属性,提出了基于人工免疫算法的用户信用度预测评估方法。该方法被应用于广东省移动通信一分公司两月全网近40万用户的信用度预测评估中,取得了全网预测评估精度为82.0%的良好结果。实验结果表明对于全网该两月的信用预测评估,提出的基于人工免疫算法的信用度预测评估方法整体上稍优于BP神经网络。同时基于决策树的期望受益分析表明,以信用度评估为基础的客户管理是一种可推广的措施或策略,并可为其他应用领域提供参考借鉴。 展开更多
关键词 移动通信 用户信用度 人工免疫算法 决策树 期望受益分析
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基于影响力社区检测与蚁群算法的特征选择 被引量:4
20
作者 叶小艳 叶小莺 周化 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2684-2691,共8页
针对多变量特征选择算法计算效率低、冗余度高的问题,提出一种基于影响力社区检测与蚁群算法的特征选择算法。计算每对数据点之间的相似性,组成无向图,通过人工蚁群优化算法将网络划分为簇;使用社区检测算法对特征进行分类,选择冗余度... 针对多变量特征选择算法计算效率低、冗余度高的问题,提出一种基于影响力社区检测与蚁群算法的特征选择算法。计算每对数据点之间的相似性,组成无向图,通过人工蚁群优化算法将网络划分为簇;使用社区检测算法对特征进行分类,选择冗余度最小的特征子集;蚁群初始化阶段通过度量特征与类的相关性,初始化信息素。基于人工合成数据集与标准的公开数据集进行实验,实验结果表明,该算法实现了较高的分类准确率、敏感性、特异性,其计算效率处于可接受范围内。 展开更多
关键词 社区检测 特征选择 人工蚁群优化算法 多元判别分析 人工智能 数据分析
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