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免疫神经网络在固井质量预测中的应用研究

计算机仿真 2009年第7期26卷 267-269,324页

作者：倪红梅王维刚大庆石油学院计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 大庆石油学院机械科学与工程学院黑龙江大庆163318

为了克服传统BP网络收敛速度慢,隐含层节点数不确定等缺点,将免疫算法与BP网络理论相结合,提出了应用免疫神经网络建立固井质量预测模型。在免疫神经网络算法实现中,增添了抗体浓度进行免疫调节,提高了群体的多样性。仿真结果表明,方法... 详细信息

为了克服传统BP网络收敛速度慢,隐含层节点数不确定等缺点,将免疫算法与BP网络理论相结合,提出了应用免疫神经网络建立固井质量预测模型。在免疫神经网络算法实现中,增添了抗体浓度进行免疫调节,提高了群体的多样性。仿真结果表明,方法比BP网络建立的模型具有更短的训练时间和更高的预测精度,能够提高固井质量,实现固井质量的预测和跟踪分析,对固井中各种未知信息的预测有着较好的适用性,为固井质量预测提供了一种新方法。

关键词：网络免疫算法免疫神经网络固井质量

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基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型研究

计算机应用研究 2009年第1期26卷 334-336页

作者：陶源夏永恒刘增良郭春霞张智南北京科技大学信息工程学院北京100083 交通部管理干部学院计算机系北京101601 国防大学信息作战研究所北京100091

通过结合人工神经网络和免疫学的理论,对网络攻击进行模型建立与仿真研究。通过将网络攻击分为三个层次,结合神经网络的三层结构和疫苗的相关概念,建立了基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型,在仿真模型的攻击处理层提出了疫苗的克隆攻... 详细信息

通过结合人工神经网络和免疫学的理论,对网络攻击进行模型建立与仿真研究。通过将网络攻击分为三个层次,结合神经网络的三层结构和疫苗的相关概念,建立了基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型,在仿真模型的攻击处理层提出了疫苗的克隆攻击选择策略,指出具有相似弱点的网元将会优先被攻击成功,并且给出了基于该模型的网络攻击仿真系统的设计方案,从而可以使用该系统对网络攻击进行仿真研究。

关键词：网络攻击仿真模型免疫神经网络疫苗克隆攻击选择

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用免疫神经网络做数据挖掘

计算机科学 2002年第10期29卷 52-55页

作者：郑建国刘芳焦李成西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

1 引言随着社会信息量的增大,在各种应用领域里的数据库中存储了大量的数据,这使得人们对这些数据进行分析并转化为有用知识的需求变得越来越迫切。于是知识发现与数据挖掘(Knowledge Discovery and Data Mining,KDD)自然成为近年来人... 详细信息

1 引言随着社会信息量的增大,在各种应用领域里的数据库中存储了大量的数据,这使得人们对这些数据进行分析并转化为有用知识的需求变得越来越迫切。于是知识发现与数据挖掘(Knowledge Discovery and Data Mining,KDD)自然成为近年来人们从大型数据库中获取信息的一个重要的研究领域。一般地,数据挖掘就是指从数据库或数据仓库中发现隐藏的、预先未知的、有趣的信息的过程,该过程可以看作是知识发现过程中的一个核心的步骤。目前,能够用于解决机器学习问题的方法主要有三种类型,即:模糊规则的学习方法、神经网络学习方法和遗传进化的学习方法。纵观数据挖掘中的规则提取方法,决策树规则提取方法不能实现多变量搜索,因为它在建树时每一个节点只含有一个特征。

关键词：数据挖掘数据库数据库免疫神经网络人工神经网络

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基于免疫神经网络的航空设备故障预测研究

计算机工程与应用 2011年第20期47卷 231-233,237页

作者：胡雷刚肖明清谢斓空军工程大学自动测试系统实验室西安710038 解放军四五八医院信息科广州510600

为解决武器装备全寿命周期费用高、经济可承受性差的难题,开展航空装备的故障预测技术研究。采用免疫算法改进隐含层激励函数得到免疫神经网络,用以进行装备特征参数的跟踪预测,结果表明免疫算法改进的神经网络可在故障前3小时实现预测,... 详细信息

为解决武器装备全寿命周期费用高、经济可承受性差的难题,开展航空装备的故障预测技术研究。采用免疫算法改进隐含层激励函数得到免疫神经网络,用以进行装备特征参数的跟踪预测,结果表明免疫算法改进的神经网络可在故障前3小时实现预测,较BP网络性能有较大改善。

关键词：故障预测免疫算法免疫神经网络

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基于免疫神经网络的油田电网谐波电流检测

化工自动化及仪表 2009年第5期36卷 56-58,61页

作者：牟海维付光杰赵海龙大庆石油学院电气信息工程学院黑龙江大庆163318

电力电子装置的投入致使油田电网中谐波污染严重,危及电网的运行安全,而抑制谐波的关键问题是检测谐波。将免疫算法与神经网络结合起来提出了一种新型的基于免疫神经网络的电网谐波电流检测方法,通过仿真实验证了该方法具有学习收敛速... 详细信息

电力电子装置的投入致使油田电网中谐波污染严重,危及电网的运行安全,而抑制谐波的关键问题是检测谐波。将免疫算法与神经网络结合起来提出了一种新型的基于免疫神经网络的电网谐波电流检测方法,通过仿真实验证了该方法具有学习收敛速度快、精度高的特点,能实时地检测出电网中的谐波电流。

关键词：油田电网谐波电流检测免疫神经网络

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基于免疫神经网络的耦合转子系统故障检测

机床与液压 2011年第17期39卷 131-134页

作者：侯胜利王威史霄霈钟新辉胡金海徐州空军学院江苏徐州221000 空军工程大学工程学院陕西西安710038

提出一种航空发动机耦合转子系统故障检测的免疫神经网络模型。该模型根据耦合转子系统振动特点,利用免疫识别原理构造神经网络检测器,该检测器用于捕获振动信号的异常模式特征。通过训练将振动信号的故障模式信息存储于分布的检测器中... 详细信息

提出一种航空发动机耦合转子系统故障检测的免疫神经网络模型。该模型根据耦合转子系统振动特点,利用免疫识别原理构造神经网络检测器,该检测器用于捕获振动信号的异常模式特征。通过训练将振动信号的故障模式信息存储于分布的检测器中,当检测器与待检测信号样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况发现故障。双转子振动实验结果表明:该方法对于由双转子耦合特性所造成的信号突变具有较高的灵敏度和分辨率,能够有效地检测转子系统常见的故障模式。

关键词：故障检测航空发动机耦合转子系统免疫神经网络

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基于免疫神经网络的数控机床故障诊断研究

机床与液压 2016年第13期44卷 184-190页

作者：曹莉唐玲吴浩高祥乐英高四川理工学院自动化与电子信息学院四川自贡643000 四川理工学院机械工程学院四川自贡643000 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出一种基于人工免疫算法优化BP神经网络(IMBP)的数据机床故障诊断算法。介绍了常见的数控机床故障类型和分类,阐述了人工免疫算法和BP神经网络以及人... 详细信息

针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出一种基于人工免疫算法优化BP神经网络(IMBP)的数据机床故障诊断算法。介绍了常见的数控机床故障类型和分类,阐述了人工免疫算法和BP神经网络以及人工免疫优化BP神经网络算法的工作流程。利用免疫算法的全局搜索性能先对神经网络权值和阈值进行全局优化,加快了BP算法训练过程的收敛速度,减少训练过程所需要的时间。通过仿真性能测试分析,结果表明:与BP、GABP和IMBP 3种算法对比,比BP神经网络算法的数控机床故障预测诊断提高了18.3%,比GABP神经网络算法提高了12.05%,提高了数控机床故障诊断精度。

关键词：数控机床故障诊断 BP 神经网络人工免疫算法免疫神经网络

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基于免疫神经网络的飞机全生命周期成本预测

制造业自动化 2011年第20期33卷 88-90,120页

作者：刘进方陈晓川杨建国李蓓智东华大学机械工程学院上海201620

以制造业中产品全生命周期成本(LCC—life cycle cost)数据为研究对象,利用BP神经网络建立成本估算模型,引入增强该神经网络模型适应性和学习能力的免疫算子,将免疫神经网络模型嵌入到商用飞机的全生命周期成本的预测中,对商用飞机全生... 详细信息

以制造业中产品全生命周期成本(LCC—life cycle cost)数据为研究对象,利用BP神经网络建立成本估算模型,引入增强该神经网络模型适应性和学习能力的免疫算子,将免疫神经网络模型嵌入到商用飞机的全生命周期成本的预测中,对商用飞机全生命周期成本的主要影响因素进行了优化调节,并取得理想效果。

关键词：免疫神经网络商用飞机全生命周期成本预测

基于免疫神经网络方法的省域经济安全问题研究

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基于免疫神经网络方法的省域经济安全问题研究

作者：马小刚安徽工业大学

学位级别：硕士

省域经济安全是国家经济安全的组成部分，具有省域性、特殊性和敏感性等特点。目前我国正处于经济和社会转型的关键时期，这是一个痛苦、艰难的过程，充满未知和挑战。金融危机后，在成功消弱金融危机对我国影响、维持经济发展速度的同... 详细信息

省域经济安全是国家经济安全的组成部分，具有省域性、特殊性和敏感性等特点。目前我国正处于经济和社会转型的关键时期，这是一个痛苦、艰难的过程，充满未知和挑战。金融危机后，在成功消弱金融危机对我国影响、维持经济发展速度的同时，地方信贷、地方债务和省域产业结构失衡等问题日渐凸显，在这种形式下，研究省域经济安全形势就显得尤为重要。通过分析预警省域经济安全状况，可以判断和预测省域经济发展趋势，并为省域政府政策制定提供参考依据。本文以经济安全理论为依据，分析了省域经济安全的特殊性，并构建省域经济安全预警指标体系，运用层次分析法和因子分析法对指标赋权，计算省域经济安全综合指数。依托神经网络的预测、分类功能，设定了省域经济安全评判标准，建立基于神经网络的省域经济安全预警模型，并以安徽省为例，应用所建立的省域经济安全预警模型对2010-2011年安徽省经济安全状况预警，并对结果进行了分析。预警结果显示地方政府具有较强的调控能力，金融危机两年后，安徽省经济安全正在往良性道路上发展，省域整体经济安全状况良好，除财政金融类指标外，各二级指标均呈良性发展趋势。本文构架的省域经济安全预警指标体系克朗巴赫α系数达到0.98，各二级指标KMO值均接近或者大于0.7，巴特莱特球度检验的卡方值较大，且对应的概率值均为0.00，小于给定概率0.025，显示了很强的一致性和解释力。此外，本文把神经网络运用到经济安全预警研究中来，实现了学科的融合，文中构建的预警模型实现了对省域经济安全的动态预警。

关键词：省域经济安全预警免疫神经网络