天津市自然科学基金(05YFJMJC05700)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于免疫和Hopfield神经网络的多峰值优化算法被引量：3
- 2007年
- 分析了免疫算法和Hopfield神经网络的优缺点,提出了一种解决多峰值函数优化问题的混合算法。Hopfield神经网络易于硬件实现,具有简单、快速的优点,但是对初始值具有依赖性以及容易陷入局部极值。免疫算法具有识别多样性的特点,但搜索效率和精度不高。将两算法结合起来,优势互补。首先用免疫算法寻优,然后对所得具有全局多样性的解进行聚类分析,所得聚类中心作为Hopfield神经网络的初始搜索点,最后利用Hopfield神经网络逐个寻优。实验表明,该算法是一种有效的求解多峰函数优化问题的方法,与免疫算法相比,搜索效率和精度都较高。
- 周瑞英顾军华李娜娜谭庆
- 关键词：HOPFIELD神经网络免疫算法聚类多峰函数优化
- 一种基于自我聚类的异常检测学习方法
- 2008年
- 提出一种新的基于正选择的异常检测方法,该方法通过聚类学习正常空间特征,在每个类中选择有代表性的自我样本构造检测器集,之后利用正选择算法进行异常检测。这种方法既能适用于自我样本集较多的情形,克服了T.Stibor提出的正选择的局限,又具备了一定的学习能力。同时,该方法还避免了负选择中随机选择样本带来的弊端。通过实验分析,该方法比VDetector具备更好的检测性能,是一种有效的异常检测方法。
- 李娜娜赵政刘伯颖顾军华
- 关键词：聚类异常检测负选择正选择
