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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測(cè)應(yīng)用研究畢業(yè)論文(參考版)

2025-07-01 08:08本頁(yè)面
  

【正文】 也是一步步支持我能夠圓滿結(jié)題地推動(dòng)力。后期實(shí)驗(yàn)出現(xiàn)了問(wèn)題,在老師指導(dǎo)下才知道如何論證本算法地可行性,并支持了我設(shè)計(jì)上地一些問(wèn)題。從題目的選擇到最終完成,王麗娟老師適中基于我細(xì)心的指導(dǎo)和不懈的支持。.[7] Tom . 機(jī)器學(xué)習(xí)[M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2002:6090.[8] Jiawei Han. 數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006:295301.[9] 馬少平,朱小燕. 人工智能[M]. 北京:清華出版社,2007:245268.[10] 彭清娥,曹叔尤,劉興年,黃爾,李昌志. BP算法中固定學(xué)習(xí)率的性能分析[A].成都:四川大學(xué)高速水力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,2000.[11] Stefano Melacci, Marco Maggini, Lorenzo Sarti. Semisupervised Clustering using Similarity Neural Networks[A]. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks[C], Atlanta, Georgia, USA, June 1419, 2009.[12] 李炎,李皓. 異常檢測(cè)算法分析[J]. 計(jì)算機(jī)工程,2002,28(6):56,32.[13] 鄢團(tuán)軍,劉勇. 孤立點(diǎn)檢測(cè)算法與應(yīng)用[J]. 三峽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,31(1):98102.[14] 劉合兵,尚俊平. 基于距離和密度的聚類和孤立檢測(cè)算法[J]. 河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,38(3):3840.[15] 張寧. 離群點(diǎn)檢測(cè)算法研究[J]. 桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009,29(1):2225. 致 謝本論文是在我的指導(dǎo)老師王麗娟老師的親切關(guān)懷和悉心指導(dǎo)下完成的。對(duì)于正常數(shù)據(jù)多特征地問(wèn)題,特別是正常數(shù)據(jù)有多類數(shù)據(jù)的,可以采用多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合,即多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記錄多特征。對(duì)于未知數(shù)據(jù)特征可以報(bào)警,通過(guò)人工干預(yù)使系統(tǒng)學(xué)習(xí)到新特征,或者自動(dòng)控制地方法學(xué)習(xí)。同樣如果能夠有好地方案,能夠明顯獲得已知數(shù)據(jù)特征,并且能夠很好分離相近特征屬性的方案,那將是有很好速度檢測(cè)到異常數(shù)據(jù),同時(shí)配合專家決策系統(tǒng)能夠使結(jié)果更具實(shí)際地準(zhǔn)確性,而不是單純地?cái)?shù)據(jù)異常準(zhǔn)確性。同時(shí)對(duì)于超出已知范疇特性地?cái)?shù)據(jù),進(jìn)行保存處理,訓(xùn)練出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)通過(guò)人工專家系統(tǒng)進(jìn)行更新。假設(shè)應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做異常點(diǎn)檢測(cè),實(shí)際應(yīng)用則采用BP充當(dāng)分類器,并且根據(jù)特征采用多分類器結(jié)構(gòu),解決數(shù)據(jù)多特征問(wèn)題??偨Y(jié)與展望綜上分析所述,BP具備一定特征分類能力,但是要通過(guò)這種分類能力去做異常點(diǎn)檢測(cè)需要考慮很多因素,并且需要做很多輔助工作。同時(shí)對(duì)于出現(xiàn)特征交叉的問(wèn)題,比如數(shù)據(jù)組A的前幾個(gè)屬性和B數(shù)據(jù)組前幾個(gè)屬性一樣,然后最后屬性存在不同,屬于不同類(異常和非異常),對(duì)與這種情況很難處理。當(dāng)然實(shí)際應(yīng)用還會(huì)出現(xiàn)其他很多需要解決地問(wèn)題。根據(jù)數(shù)據(jù)分布,可以很好得到判斷方案。 測(cè)試訓(xùn)練收斂與否(每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)結(jié)果),對(duì)于區(qū)別單一、兩類特征數(shù)據(jù),還是具備相當(dāng)?shù)乜尚行浴Mㄟ^(guò)在圖表中顯示地coil2000異常與非異常數(shù)據(jù),具有很高地相似性,只有小部分屬性分布不同,很難使用bp獲得很好地分離方案。而是由于數(shù)據(jù)特征相似性太大,只有一兩個(gè)屬性相異來(lái)分類。異常與非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果都是,很難獲得一個(gè)較高準(zhǔn)確率地檢測(cè)方案,數(shù)據(jù)較集中分布狀況一樣,無(wú)法很好分離開(kāi)來(lái)。 根據(jù)上面實(shí)驗(yàn),總地來(lái)說(shuō)在實(shí)際異常點(diǎn)檢測(cè)上面,單純BP神經(jīng)網(wǎng)未能達(dá)到預(yù)期異常點(diǎn)檢測(cè)地效果,不管異常非異常在訓(xùn)練后,計(jì)算結(jié)果分布都呈現(xiàn)難以區(qū)分判斷地現(xiàn)象。證明BP具備一定數(shù)據(jù)特征篩選能力。 測(cè)試訓(xùn)練收斂與否(每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)結(jié)果)根據(jù)上面結(jié)果,可以看出BP具備特征記憶能力能夠在這種情況下被使用,并且能夠區(qū)分自身訓(xùn)練集合地特征。計(jì)算第二組生成地隨機(jī)測(cè)試數(shù)據(jù)。17,18,19為異常數(shù)據(jù)???0組,17組正常數(shù)據(jù),3組異常。(4) 隨機(jī)生成具備(1)特征地另一組數(shù)據(jù),采用(2)已經(jīng)訓(xùn)練地權(quán)值,進(jìn)行計(jì)算測(cè)試,查看分析結(jié)果數(shù)據(jù)分布。組數(shù)據(jù)結(jié)束條件教師信號(hào)與實(shí)際輸出相差絕對(duì)值 300次。先生成20組數(shù)據(jù),17組正常數(shù)據(jù),3組異常。出于簡(jiǎn)化方案,只訓(xùn)練非異常數(shù)據(jù),異常數(shù)據(jù)特征不太可控。,規(guī)范化數(shù)據(jù),隨機(jī)生成具備兩類特征數(shù)據(jù)。 5個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位:個(gè)數(shù)分區(qū)正常點(diǎn)分布0000207349560000異常點(diǎn)分布0000122188000 15個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位:個(gè)數(shù)分區(qū)正常點(diǎn)分布427133616173681130000異常點(diǎn)分布43851028000000 25個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位:個(gè)數(shù)分區(qū)正常點(diǎn)計(jì)算分布00031614039911491829226異常點(diǎn)分布0000385079899(單位:縱軸個(gè)數(shù),)注:,橫軸表示0到1區(qū)間,縱軸表示個(gè)數(shù);系列1表示非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果,系列2表示異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果 5個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果(單位:縱軸個(gè)數(shù),)注:,橫軸表示0到1區(qū)間,縱軸表示個(gè)數(shù);系列1表示非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果,系列2表示異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果 15個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果(單位:縱軸個(gè)數(shù),)注:,橫軸表示0到1區(qū)間,縱軸表示個(gè)數(shù);系列1表示非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果,系列2表示異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果 25個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)分布一樣,無(wú)法區(qū)分。4000組測(cè)試數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)計(jì)算結(jié)果: 5個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位:個(gè)數(shù)分區(qū)正常點(diǎn)分布62554610588400000異常點(diǎn)分布01472367100000(單位:縱軸個(gè)數(shù),)注:,橫軸表示0到1區(qū)間,縱軸表示個(gè)數(shù);系列1表示非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果,系列2表示異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果 5個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 15個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位:個(gè)數(shù)分區(qū)正常點(diǎn)計(jì)算分布004555762510201086409200異常點(diǎn)分布002223667704100 25個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位:個(gè)數(shù)分區(qū)正常點(diǎn)分布1146211843259700000異常點(diǎn)分布90109298200000(單位:縱軸個(gè)數(shù),)注:,橫軸表示0到1區(qū)間,縱軸表示個(gè)數(shù);系列1表示非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果,系列2表示異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果 15個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果(單位:縱軸個(gè)數(shù),)注:,橫軸表示0到1區(qū)間,縱軸表示個(gè)數(shù);系列1表示非異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果,系列2表示異常點(diǎn)計(jì)算結(jié)果 25個(gè)隱層實(shí)驗(yàn)結(jié)果、 、數(shù)據(jù)依然呈現(xiàn)之前實(shí)驗(yàn)地分布情況,不是BP算法隱層太多地問(wèn)題。同時(shí)也可看到與上面實(shí)驗(yàn)一樣結(jié)果,證明不是算法問(wèn)題,而是數(shù)據(jù)特征不好區(qū)分。一下摘取部分信息。 實(shí)驗(yàn)方式主要通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)地訓(xùn)練,然后采用測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試統(tǒng)計(jì),實(shí)驗(yàn)一方案采用組測(cè)試數(shù)據(jù)與原訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)4000組兩兩計(jì)算,然后求和,結(jié)果為與元數(shù)據(jù)庫(kù)整體相異地程度。解決設(shè)想,減少隱層個(gè)數(shù),生成隨機(jī),空間具有兩類特征地?cái)?shù)據(jù)。縱軸10以下比較集中,相似特征太多。注:訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的,每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)屬性值,橫軸代表屬性順序,縱軸代表屬性值.圖 單位:橫軸屬性順序,縱軸屬性數(shù)值。(1)可能是數(shù)據(jù)特征疊加問(wèn)題,異常與分異常具
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