【DBN分类】麻雀算法优化深度置信网络SSA-DBN数据分类【含Matlab源码 2318期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-05 07:23:38 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134226489
本文介绍了深度置信网络(DBN)及其与SSA(麻雀搜索算法)结合用于入侵检测的方法。DBN通过预训练和微调阶段，配合SSA进行结构优化，提升特征提取性能和检测率。Matlab代码示例展示了不同优化算法对DBN预测效果的比较。

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【DBN数据预测】粒子群算法优化深度置信网络PSO-DBN数据预测【含Matlab源码 1420期】
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11-08 135
粒子群算法优化深度置信网络PSO-DBN数据预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【GA MTSP】基于matlab遗传算法求解多旅行商问题（多且同始终点）【含Matlab源码 1339期】
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09-26 1533
遗传算法求解多旅行商问题（多且同始终点） 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【DBN分类】麻雀算法优化深度置信网络SSA-DBN数据分类【含Matlab源码 2318期】.zip
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02-10
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【DBN回归预测】基于麻雀算法优化深度置信网络SSA-DBN实现数据回归多输出预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
12-14 656
为了提高短期光伏发电预测的准确性,文中采用深度置信网络(DBN)建立了各模型函数的预测模型.通过分析各模型函数的特征,建立了光伏发电模型的功率预测.传统的基于神经网络的功率预测难以训练多层网络,影响其预测精度.DBN采用无监督贪婪逐层训练算法构建了一个在回归预测分析中具有优异性能的多隐层网络结构,已成为深度学习领域的研究热点.DBN参数采用麻雀优化算法(SSA)优化,避免出现由随机初始化导致的局部最优解现象,从而提高了DBN网络预测性能.最后,案例测试显示了所提出模型的有效性.
（含源码）麻雀搜索算法（SSA）的原理和matlab实现
配电网和matlab的博客
06-22 2万+
研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。 麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。...
【学习笔记】【DBN】十九——深度信念网络DBN
杨的博客
10-13 9473
本篇简要介绍深度信念网络DBN，是一个不太常见的神经网络。 一、DBN概述 深度信念网络（Deep Belief Nets，DBN），既可用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器使用。 从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，提高分类的准确率。二者都是对特征进行学习的过程，即如何得到更好的特征表达。 作为神经网络，DBN由若干神经元组成，组成原件是受限玻尔兹曼机（RBM）。 二、RBM RBM有两层神经元，一层叫做显层（
【Matlab】智能优化算法_麻雀搜索算法SSA
敲代码两年半的练习生博客
07-10 9561
麻雀通常是群居的鸟类，有很多种类。它们分布在世界的大部分地区，喜欢生活在人类生活的地方。此外，它们是杂食性鸟类，主要以谷物或杂草的种子为食。众所周知，麻雀是常见的留鸟。与其他许多小鸟相比，麻雀有很强的智慧，有很强的记忆力。请注意，有两种不同类型的圈养家雀，都是生产者和寻食者。生产者积极寻找食物来源，而蹭食者则通过生产者获得食物。此外，证据显示，鸟类通常灵活地使用行为策略，在生产和蹭食之间切换。也可以说，为了寻找他们的食物，麻雀通常使用生产者和搜寻者的策略。研究表明，个体监视群体中其他人的行为。
麻雀搜索(SSA)算法(含MATLAB代码)
m0_60368832的博客
03-01 1450
对于麻雀搜索算法。为简单起见，我们将麻雀的行为理想化，并制定了相应的规则。 (1)生产者通常具有高水平的能量储备，并为所有觅食者提供觅食区域或方向。它负责确定可以找到丰富食物来源的地区。能量储备的水平取决于对个体适应度值的评估。 一旦麻雀发现捕食者，它们就开始鸣叫，作为警告信号。当告警值大于安全阈值时，生产者需要将所有行乞者引导至安全区域。 (3)每只麻雀都可以成为生产者，只要它寻找更好的食物来源，但生产者和乞丐的比例在整个种群中是不变的。
DBN分类基于matlab麻雀算法优化深度置信网络SSA-DBN数据分类【含Matlab源码 2318期】.zip
10-11
智能优化算法优化深度置信网络DBN分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化DBN 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化DBN 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化DBN 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【DBN时间序列预测】麻雀算法优化深度置信网络SSA-DBN时间序列预测【含Matlab源码 3039期】.zip
09-10
智能优化算法优化深度置信网络DBN分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化DBN 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化DBN 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化DBN 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【DBN分类】基于深度置信网络DBN实现变压器故障诊断附matlab代码
m0_60703264的博客
03-03 867
变压器是电力系统中至关重要的设备，其故障会造成严重后果。因此，对变压器故障进行准确诊断至关重要。本文提出了一种基于深度置信网络（DBN）的变压器故障诊断方法。DBN是一种深度学习模型，具有强大的特征提取能力。通过使用DBN，可以从变压器运行数据中提取高层特征，从而提高故障诊断的准确性。引言变压器故障诊断是电力系统维护中的一个重要课题。传统的变压器故障诊断方法主要基于人工经验和统计分析，存在准确性低、鲁棒性差等问题。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的变压器故障诊断方法得到了广泛的研究。方法。
DBN（深度置信网络）
upupyon996deqing的博客
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受限玻尔兹曼机：提取特征用的，两层的结构。可见层和隐藏层，可见层输入以后，通过权值和偏置的叠加，变成概率的计算，决定隐藏层出现什么样的数据。而隐藏层可以反过来重构可见层，一直以这样的规则继续下去。这个过程就是吉布斯采样，吉布斯采样是一个逐渐逼近玻尔兹曼分布，最终的理想结果是最终迭代的结果和预先训练好的向量，达到分类的目的。除了分类的用途，另一个用途是，因为隐藏层在不断的迭代过程中会逐渐在一个概率范围内，这些概率就是输入进去的特征，在隐藏层抽取的特征是计算的概率。这些抽取的概率可以达到压缩数据的目的。受限玻尔
基于DBN模型的遥感图像分类
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结合了无监督学习和有监督学习的优点，深度信念网络ＤＢＮ对高维遥感图像数据具有较好的分类能力
深度学习-深度信念（置信）网络（DBN）-从原理到实现（DeepLearnToolBox）
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Rainbow0210的博客
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深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于无监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。作为神经网络，神经元自然是其必不可少的组成部分。DBN由若干层神经元构成，组成元件是受限玻尔兹曼机（RBM）。首先来了解一下受限玻尔兹曼机（RBM）： RBM是一种神经感知器，由一个显层和一个隐层构成，显层与隐层的神经元之间为双向全连接。如下图所示
从自联想神经网络到深度神经网络
weixin_34262482的博客
06-12 1359
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第六篇，简要描述深度神经网络模型。 1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入...
深度置信网络（DBN）
sc179的博客
08-09 1万+
DBN，英文全称deep belief network，是使用层叠波尔兹曼机 (Restricted Boltzmann Machines, RBM)组成深度神经网络。 下图为受限玻尔兹曼机的结构。图中的上层神经元组成隐层，下层神经元组成显层。每一层都可以用一个向量来表示。 每一个 RBM 都可以单独用作聚类器，RBM 有两层神经元，一层叫显层 (visible layer)，由显元 (visible units) 组成，用于输入数据；另一层叫隐层 (Hidden layer)，由隐元 (hidden u
深度信念网络(Deep Belief Network)
Losteng的博客
03-28 5万+
“深度学习”学习笔记之深度信念网络    本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对
DBN原理及实践-TensorFlow
u014033218的专栏
03-25 3884
转自Luozm's Blog 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种概率生成模型，是多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）的堆叠，其中每个RBM层与其上下两层相连，且任意层内的单元不相互连接。除了第一层和最后一层之外，DBN的每一层都有两个作用：作为前一层的隐藏层，或者作为后一层的输入（可视层）。堆叠的RBM层上可...
深度置信网络（DBN）【经典的DBN网络结构是由若干层 RBM（受限波尔兹曼机）和一层 BP 组成的一种深层神经网络】
u013250861的博客
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RBM属于一种无监督学习的方法，无监督学习的目的是最大可能地拟合训练数据。下图为RBM的结构，其中下层神经元组成显层(visiblelayer)，由显元(visibleunits)组成，用于输入数据；上层神经元组成隐层(Hiddenlayer)，由隐元(hiddenunits)组成，用于特征提取。...
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