孙先洋
- 作品数：3 被引量：36H指数：1
- 供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金山西省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于商空间的多因素时间序列分类预测
- 随着计算机软件、网络科学技术的发展，现今社会的信息化程度越来越高，每天都有大量的信息产生并被以时间序列数据的形式存储。面对如此庞大的信息量，如何利用这些数据序列成为很多领域的研究热点。分类和预测作为两种重要的时间序列数据...
- 孙先洋
- 关键词：商空间GM(1,1)模型煤矿瓦斯
- 一种基于竞争的覆盖算法
- 2012年
- 与传统人工神经网络的算法相比,覆盖算法有运行速度快、精度高和易于理解的优点,但是覆盖算法的学习顺序是随机选择的,大量实验表明样本的学习顺序对神经网络的性能有着显著的影响。基于竞争的覆盖算法是在覆盖算法的基础上提出的,以消除算法中学习顺序所产生的影响。在该算法中,通过加入竞争机制,神经网络在学习样本的同时会逐步调整覆盖中心以形成更优的覆盖域。实验表明改进后的覆盖算法可以有效减少覆盖数量,减少拒识样本数,提高识别精度。
- 张月琴孙先洋刘翔
- 关键词：神经网络
- 一种改进的BP神经网络算法与应用被引量：36
- 2012年
- 针对传统BP算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和BP算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的BP算法。该算法引入放大因子改善BP算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题。最后,将改进的BP算法与传统BP算法进行应用于煤矿瓦斯预测。通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的BP算法要优于传统的BP算法。
- 张月琴刘翔孙先洋
- 关键词：BP算法蚁群优化算法神经网络
