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矩陣論在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用范文第1篇

[關(guān)鍵詞] 水電工程 移民安置 項(xiàng)目成功度 后評(píng)價(jià)

一、引言

水電工程移民是水電工程建設(shè)的重要組成部分,涉及社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源、生態(tài)、環(huán)境等諸多方面。水電工程移民能否得到妥善安置,影響著區(qū)域社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,以及移民自身的可持續(xù)發(fā)展,因此備受各界關(guān)注。

水電工程移民安置項(xiàng)目成功度后評(píng)價(jià)就是對(duì)已完成的移民安置項(xiàng)目是否達(dá)到預(yù)期的效果,以及產(chǎn)生的作用和影響所進(jìn)行的系統(tǒng)的、客觀的評(píng)價(jià),并分析其以后的發(fā)展趨勢(shì),總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),為今后移民安置工作提供建議,以期合理地進(jìn)行后期扶持,并對(duì)移民區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供對(duì)策與建議。目前對(duì)其主要有以下幾種研究方法:(1)專家打分法或經(jīng)驗(yàn)判斷法。(2)基于灰色聚類法的項(xiàng)目成功度評(píng)價(jià),該方法能比較客觀地反映項(xiàng)目的真實(shí)情況,但對(duì)于成功度指標(biāo)比較復(fù)雜的大型項(xiàng)目,在計(jì)算速度和精度上存在缺陷。(3)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)成功度進(jìn)行評(píng)價(jià)。該方法目前只是處于嘗試階段。基于此,本文提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電工程移民安置項(xiàng)目成功度后評(píng)價(jià)方法。

二、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目成功度評(píng)價(jià)體系

1.建立指標(biāo)體系的基本原則。水電工程移民安置項(xiàng)目成功度后評(píng)價(jià)的核心是對(duì)項(xiàng)目實(shí)施效果成功度進(jìn)行評(píng)價(jià)。而水電工程移民是一個(gè)涉及多方面的復(fù)雜體系,因此需要為其構(gòu)建科學(xué)完備的實(shí)施效果后評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)體系的構(gòu)建要遵循以下原則:

(1)全面性。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系作為一個(gè)有機(jī)整體是多種因素綜合作用的結(jié)果,同時(shí)水電工程移民內(nèi)容的多樣性要求指標(biāo)體系具有足夠的涵蓋面,從不同角度反映出被評(píng)價(jià)系統(tǒng)的主要特征和狀況。

(2)科學(xué)性。水電工程移民安置項(xiàng)目實(shí)施效果后評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)建立在科學(xué)的基礎(chǔ)上,尤其是具體指標(biāo)的設(shè)置、構(gòu)成、層次等要建立在充分認(rèn)識(shí)、系統(tǒng)研究的科學(xué)基礎(chǔ)上,社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源和環(huán)境等主要構(gòu)成要素應(yīng)在指標(biāo)體系中得到充分的反映。

(3)動(dòng)態(tài)性。作為一個(gè)系統(tǒng),水電工程移民是一個(gè)不斷變化發(fā)展的動(dòng)態(tài)過程,要求其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系充分考慮系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)。

(4)理論性與實(shí)踐性相結(jié)合。水電工程移民安置項(xiàng)目實(shí)施效果成功度后評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)成應(yīng)以理論分析為基礎(chǔ),但在實(shí)際應(yīng)用中往往受到資料來源和數(shù)據(jù)支持的制約。因此,要求評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中相應(yīng)指標(biāo)的量化應(yīng)是可行的,且獲取數(shù)據(jù)較為容易、準(zhǔn)確可靠,盡量利用現(xiàn)存數(shù)據(jù)和己有的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。

2.水電工程移民安置項(xiàng)目成功度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。根據(jù)以上原則,結(jié)合大量相關(guān)項(xiàng)目后評(píng)價(jià)報(bào)告資料,本文構(gòu)建了水電工程移民安置項(xiàng)目成功度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見上表)。

三、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功度評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法

1.構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)隸屬度矩陣。步驟:

(1)構(gòu)建n個(gè)級(jí)別,m個(gè)評(píng)價(jià)因子的成功度后評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值矩陣X:,式中,是第i項(xiàng)評(píng)價(jià)因子所對(duì)應(yīng)的第j級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值

(2)假設(shè)已計(jì)算得到該項(xiàng)目成功度的成功度值,構(gòu)成檢測(cè)樣本值矩陣Y:,式中,表示第i項(xiàng)成功度指標(biāo)的值。

(3)運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)中的相對(duì)隸屬度來描述項(xiàng)目的成功度指標(biāo)的值,規(guī)定第i項(xiàng)成功度指標(biāo)的第1級(jí)別的標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)于模糊集“成功”的相對(duì)隸屬度pi1,而第n級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)應(yīng)的相對(duì)隸屬度pin=1。介于1級(jí)與n級(jí)之間的第i項(xiàng)指標(biāo)的第j級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值的相對(duì)隸屬度為pij,采用線性內(nèi)插公式進(jìn)行計(jì)算: (1)

(4)應(yīng)用公式(1),構(gòu)造成功度評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值相對(duì)隸屬度矩陣R:

(5)把項(xiàng)目的各個(gè)成功度指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為評(píng)價(jià)等級(jí)集合的相對(duì)隸屬度,計(jì)算方法見下式:(2)

(6)應(yīng)用公式(2),構(gòu)造實(shí)際項(xiàng)目檢測(cè)樣本指標(biāo)相對(duì)隸屬度矩陣T:

2.構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于正向前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自組織能力,對(duì)輸入的數(shù)據(jù)和規(guī)則計(jì)算有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和穩(wěn)健性,因此用來評(píng)價(jià)項(xiàng)目成功度是可行的。下面以三層BP網(wǎng)絡(luò)建立模型,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖所示。

設(shè)有k個(gè)樣本向量,網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為n,中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為p,輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為m,網(wǎng)絡(luò)輸入向量,輸出向量,期望輸出向量,為輸入層到中間層的連接權(quán),為中間層到輸出層的連接權(quán),為中間層單元的閾值,為輸出層單元的閾值,其中。其計(jì)算步驟如下:

(1)對(duì)樣本向量進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)處理為(0,1)之間的數(shù)據(jù),給權(quán)值和閾值賦予(-1,1)之間的隨機(jī)初值,選取一組輸入和目標(biāo)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)。

(2)計(jì)算隱含層和輸出層各單元的輸入和相應(yīng)輸出。 (3)

(3)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出計(jì)算輸出層誤差和隱含層誤差。(4)

(4)利用誤差調(diào)整值對(duì)各層權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整。(5)

(5)選取下一個(gè)學(xué)習(xí)樣本向量提供給網(wǎng)絡(luò),返回步驟2,直到全局誤差E小于預(yù)先設(shè)定值,則學(xué)習(xí)結(jié)束。

3.移民安置后評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn)

(1)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)過程。據(jù)構(gòu)造出的成功度評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值相對(duì)隸屬度矩陣R,和實(shí)際項(xiàng)目檢測(cè)樣本指標(biāo)相對(duì)隸屬度矩陣T,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。為了提高訓(xùn)練精度,需要對(duì)R進(jìn)行有限次內(nèi)插,要求內(nèi)插樣本k的指標(biāo)i對(duì)評(píng)價(jià)級(jí)別j的相對(duì)隸屬度均為,則內(nèi)插樣本k的隸屬于評(píng)價(jià)級(jí)別j的隸屬度為,并且其滿足。定義內(nèi)插樣本k對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)級(jí)別值為,則有:(6)(7)

式中,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;q=1,2,…,c-1;c值可根據(jù)插值樣本個(gè)數(shù)進(jìn)行調(diào)整。并且從中選取部分樣本連同評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)樣本作為學(xué)習(xí)樣本,對(duì)應(yīng)的級(jí)別值作為輸出樣本,余下的作為網(wǎng)絡(luò)的檢驗(yàn)樣本。

(2)項(xiàng)目成功度后評(píng)價(jià)步驟。水電工程移民安置項(xiàng)目可以根據(jù)上述方法確定學(xué)習(xí)樣本和目標(biāo)輸出,調(diào)整隱含層和輸入層個(gè)數(shù),構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具體步驟:①根據(jù)上表中水電工程移民安置項(xiàng)目成功度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層。②將各指標(biāo)的評(píng)價(jià)值進(jìn)行模糊處理后, 作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集。③啟動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí), 經(jīng)反復(fù)迭代直到收斂到相應(yīng)的精度條件, 儲(chǔ)存學(xué)習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)價(jià)模型。④將標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)價(jià)矩陣輸入設(shè)計(jì)好的模型, 即可得出評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)結(jié)果。

四、結(jié)論

本文運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水電工程移民項(xiàng)目進(jìn)行成功度后評(píng)價(jià), 弱化了評(píng)價(jià)過程中的隨機(jī)性和評(píng)價(jià)人員確定指標(biāo)權(quán)重的主觀性,保證了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和科學(xué)性,具有很強(qiáng)的實(shí)際意義。由于本文主要從后評(píng)價(jià)的方法層面進(jìn)行研究,所以需要進(jìn)一步開展實(shí)證研究,來驗(yàn)證該方法的科學(xué)性和實(shí)用性。

參考文獻(xiàn):

[1]劉向富:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水電工程移民安置后評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].水利技術(shù)監(jiān)督,2008,03:34～35

[2]張君偉:水利水電工程移民安置項(xiàng)目后評(píng)價(jià)研究[D]. 南京,河海大學(xué),2006

矩陣論在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用范文第2篇

關(guān)鍵詞 原發(fā)性肝癌 特征提取 特征選擇 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 前 言

原發(fā)性肝癌是由肝細(xì)胞或肝內(nèi)膽管上皮細(xì)胞發(fā)生的惡性腫瘤，在世界范圍內(nèi)是第5位致死性惡性腫瘤[1]，在我國(guó)發(fā)病率[2]也很高。在各種影像學(xué)檢查技術(shù)中，CT能較好地反映肝臟的病理形態(tài)表現(xiàn)，成為診斷肝臟疾病的首選影像檢查方法之一。正常的組織結(jié)構(gòu)被破壞是診斷學(xué)中區(qū)分彌散性和非彌散性肝臟疾病的重要形態(tài)特征，反映在CT圖像上則呈現(xiàn)為圖像紋理的改變，因此可以利用紋理特征的差異對(duì)不同病例的肝臟CT圖像進(jìn)行分析，也就能實(shí)現(xiàn)對(duì)原發(fā)性肝癌和正常肝組織進(jìn)行計(jì)算機(jī)分類識(shí)別。由于我國(guó)肝癌患者數(shù)量眾多，診斷工作較為繁重，因此實(shí)現(xiàn)對(duì)原發(fā)性肝癌CT圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷有助于減輕診斷醫(yī)師勞動(dòng)負(fù)荷，增加診斷途徑從而減少誤診率，對(duì)原發(fā)性肝癌的治療具有重要意義。

近年來，基于CT圖像的紋理分析研究取得一定進(jìn)展，.Mir[3]等提出肝臟CT圖像采用基于灰度共生矩陣、灰度行程矩陣和灰度差分矩陣的紋理特征區(qū)分肝臟正常組織和病變組織。Chen[4]等通過分形特征信息和空間灰度共生矩陣提取特征值，利用改進(jìn)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來識(shí)別肝囊腫和血管瘤這2種不同類型的肝CT圖像，這種分類器的正確率達(dá)到83%。Stavroula G.Mougiakakou[5]等人從一階統(tǒng)計(jì)值、灰度共生矩陣、灰度差分矩陣、Laws能量和分形維數(shù)5個(gè)方面提取特征，對(duì)正常肝、肝癌、肝囊腫、肝血管瘤4類CT圖像進(jìn)行識(shí)別，最好的識(shí)別率為84.96%。

本文借鑒當(dāng)前可用于描述圖像紋理特征的測(cè)度，并應(yīng)用模式識(shí)別中經(jīng)典、成熟圖像特征提取方法，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)對(duì)正常肝臟、原發(fā)性肝癌的CT圖像進(jìn)行紋理分析和識(shí)別研究，最終結(jié)果達(dá)到對(duì)原發(fā)性肝癌93.60%±5.35%較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

2 方法

本文研究60個(gè)樣本圖像來自于湖北文理學(xué)院附屬襄陽市中心醫(yī)院，選擇經(jīng)確診正常肝、原發(fā)性肝癌的CT圖像各30例，將上述CT圖像采集后存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)上，并選擇圖像中的興趣區(qū)（regions of interest，ROI）。在有經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師指導(dǎo)下選取60個(gè)20*20大小的ROI（Regions of interest）進(jìn)行分析，30個(gè)ROI屬于正常肝，30個(gè)ROI屬于原發(fā)性肝癌。 如圖1所示。

2.1 紋理特征提取

圖像的區(qū)域紋理特征可以描述一個(gè)區(qū)域圖像的精細(xì)或粗糙、均勻和不均勻和平滑與不規(guī)則等信息。本文從以下3方面提取紋理特征。

2.1.1 一階統(tǒng)計(jì)特征 一階統(tǒng)計(jì)特征[6]是圖像中灰度的一階概率分布，是包含在圖像中信息的簡(jiǎn)介概括，是很有吸引力的紋理測(cè)量方法，也是最基本的紋理特征描述。

2.1.2 灰度共生矩陣 由Haralick[7]提出的灰度共生矩陣[6]方法，它是建立在估計(jì)圖像二階組合條件概率密度函數(shù)基礎(chǔ)上的。這個(gè)方法已有較長(zhǎng)的研究歷史，也是當(dāng)前人們公認(rèn)的一種重要紋理分析方法。

灰度共生矩陣描述了圖像中在?方向上（一般為0?、45?、90?、135?四個(gè)方向），距離為d的一對(duì)象元分別具有灰度i和j的出現(xiàn)概率。灰度共生矩陣中每一個(gè)元素都可以包含距離、角度、灰度值和出現(xiàn)概率4種信息。根據(jù)灰度共生矩陣提取13個(gè)特征參量：角二階矩、對(duì)比度、相關(guān)系數(shù)、倒數(shù)差分矩、和均值、差均值、和方差、差分方差、熵、差分熵、信息測(cè)度I、信息測(cè)度II、最大相關(guān)系數(shù)。取d=1，將4個(gè)方向上相應(yīng)的值取平均，從每個(gè)ROI提取13個(gè)特征值。

2.1.3 灰度行程矩陣 灰度行程矩陣[6]是指連續(xù)的、共線的并具有相同灰度級(jí)（或?qū)儆谕换叶榷危┑南袼攸c(diǎn)，對(duì)于一個(gè)給定圖像可以計(jì)算出灰度游程矩陣M?，表示圖像在?方向上（一般為0?、45?、90?、135?四個(gè)方向），灰度為g，長(zhǎng)度為d的灰度串所出現(xiàn)的總次數(shù)。本文提取了灰度行程矩陣的5個(gè)特征參量：短行程優(yōu)勢(shì)、長(zhǎng)行程優(yōu)勢(shì)、灰度不均勻性度量、行程長(zhǎng)度的不均勻性度量、行程總數(shù)的百分率。

2.2 特征選擇

這樣，本文對(duì)肝臟CT樣本圖像提取紋理特征達(dá)到28個(gè)，然而并不是每個(gè)特征都適用于樣本圖像的區(qū)分，對(duì)于某個(gè)特征而言，2個(gè)樣本值存在顯著性差異的為有效特征，否則為冗余特征。本文采用t檢驗(yàn)法[8]進(jìn)行特征選擇。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)

針對(duì)2類樣本圖像，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)在正常肝和原發(fā)性肝癌之間進(jìn)行分類。如圖2所示。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的結(jié)構(gòu)中，分類器包括一個(gè)輸入層，一個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層。其中輸入層含有與所選的有效特征數(shù)量相同的輸入神經(jīng)元，隱含層含有十個(gè)神經(jīng)元，輸出層含一個(gè)輸出神經(jīng)元，在隱含層和輸出層使用正切S型傳輸函數(shù)，收斂判斷值設(shè)為0.0001，最大訓(xùn)練步數(shù)為200。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)輸出的平均誤差平方降到低于這個(gè)值，認(rèn)為這個(gè)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)收斂。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

采用上述紋理特征提取算法，對(duì)每個(gè)ROI樣本提取28個(gè)紋理特征，然后采用t檢驗(yàn)法選擇有效特征，在顯著性水平a取0.05的情況下，一階統(tǒng)計(jì)特征的10個(gè)特征以及信息測(cè)度I、信息測(cè)度II、和均值、最大相關(guān)系數(shù)、灰度不均勻性度量這15個(gè)特征具有顯著差異，其余的為冗余特征。t檢驗(yàn)選擇結(jié)果見表1：

由于特征數(shù)目量較大，為直觀觀察t檢驗(yàn)特征選擇的結(jié)果是否準(zhǔn)確，從有效特征中抽取一階矩、和均值，從冗余特征中抽取熵，觀察這些特征在不同性質(zhì)的圖像是否具有明顯不同的統(tǒng)計(jì)分布，表1給出部分特征在原發(fā)性肝癌、正常肝臟CT 圖像中的統(tǒng)計(jì)分布，結(jié)果以均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示。

從上表可以看到，一階矩和和均值在正常肝和原發(fā)性肝癌中的統(tǒng)計(jì)分布有著顯著性差異，而熵在2者之間的分布差異則沒有有效特征明顯，很難將這2種樣本區(qū)分開。這一結(jié)果與t檢驗(yàn)特征選擇的結(jié)果是一致的，從而更直觀證明該特征選擇機(jī)制的準(zhǔn)確性。

將t檢驗(yàn)選出的特征向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供十分豐富的分析計(jì)算和仿真函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用提供極大的方便[9]，因此分析軟件選用MATLAB。

由于不同特征的物理意義不同，具有不同的動(dòng)態(tài)范圍，這樣不同的特征常不具有可比性，因此，在分類之前首先將特征值歸一化[10]。對(duì)于特征值x，l是其取值上限，u是其取值下限，可用下式歸一化到[0，1]之間

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)分別采用2個(gè)方案：

方案一：全樣本作為檢測(cè)樣本。

把樣本集全部用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，然后仍然用該樣本集來測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果來評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)全樣本的識(shí)別率。

方案二：留1/3樣本作為測(cè)試樣本，其余做訓(xùn)練樣本。

正常的和原發(fā)性肝癌各有30組樣本，分別從正常的隨機(jī)抽取10組，原發(fā)性肝癌中隨機(jī)抽取10組作為測(cè)試樣本，剩下的全部為訓(xùn)練樣本。一共進(jìn)行實(shí)驗(yàn)100次，統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)對(duì)所有測(cè)試樣本的識(shí)別正確率的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差。識(shí)別結(jié)果如表3所示。

在方案一中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率達(dá)到100%±0.00%，這個(gè)識(shí)別結(jié)果是比較好的。但是方案一是全樣本既做訓(xùn)練集又做測(cè)試集，因此這些結(jié)果還不足以衡量識(shí)別效果。不過從中可以說明此分類識(shí)別器可以用于解決正常肝臟、原發(fā)性肝癌的識(shí)別問題。

在方案二中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)正常肝的識(shí)別率達(dá)到100%±0.00%，對(duì)原發(fā)性肝癌的識(shí)別率達(dá)到93.60%±5.35%，由這個(gè)結(jié)果可見，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)肝臟CT圖像識(shí)別有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

從表2中可以看出，方案二的相應(yīng)識(shí)別率要比方案一的相應(yīng)識(shí)比率有所降低，但這完全符合模式識(shí)別理論的規(guī)律，有導(dǎo)師型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]對(duì)學(xué)習(xí)過的樣本能夠很好的識(shí)別，但是對(duì)于從未學(xué)習(xí)過的檢測(cè)樣本，只能根據(jù)學(xué)習(xí)樣本的訓(xùn)練結(jié)果對(duì)該樣本進(jìn)行推斷，識(shí)別率必然有所降低。

4 結(jié)論

文中根據(jù)正常肝臟、原發(fā)性肝癌在CT圖像上的差異，對(duì)圖像感興趣區(qū)域進(jìn)行紋理特征的提取，通過篩選得到區(qū)分正常肝臟、原發(fā)性肝癌的特征向量，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器訓(xùn)練和測(cè)試達(dá)到對(duì)正常肝臟100.00%±0.00%，原發(fā)性肝癌93.60%±5.35%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，在紋理分析中有一定的應(yīng)用價(jià)值，對(duì)肝臟CT圖像的紋理特征具有良好的識(shí)別能力。本項(xiàng)研究成果有望為臨床診斷原發(fā)性肝癌提供計(jì)算機(jī)輔助診斷手段。

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矩陣論在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用范文第3篇

關(guān)鍵詞： 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全； 安全評(píng)價(jià)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)： TN915.08?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）03?0089?03

Computer network security evaluation simulation model based on neural network

WEN Siqin1， WANG Biao2

（1. Department of Computer Science and Technology， Hohhot Minzu College， Hohhot 010051， China；

2. College of Computer Information Management， Inner Mongolia University of Finance and Economics， Hohhot 010051， China）

Abstract： The applications of the complex network algorithm， neural network algorithm and genetic algorithm in computer network security evaluation are introduced. On the basis of the BP neural network algorithm， the genetic algorithm is used to improve the computer network security evaluation simulation model. The application of GABP neural network algorithm in computer network security evaluation is studied deeply. The simulation model has high theoretical significance and far?reaching application value for the computer network security evaluation.

Keywords： computer network security； security evaluation； neural network； genetic neural network

0 引 言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，Internet和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)越來越深入到了政治、經(jīng)濟(jì)、軍事等各個(gè)層面。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的越快，網(wǎng)絡(luò)安全問題越突出。目前，信息系統(tǒng)存在著很大安全風(fēng)險(xiǎn)，受到嚴(yán)重的威脅，許多網(wǎng)絡(luò)入侵者針對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和規(guī)模龐大性，利用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)漏洞或安全缺陷進(jìn)行攻擊[1?2]。

目前，國(guó)內(nèi)存在不少的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估系統(tǒng)，但是僅有少部分在使用，其主要任務(wù)是檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全存在的漏洞，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估涉及不多或只是簡(jiǎn)單的分析，并且基本上沒有涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估和預(yù)測(cè)[3]。由于網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估系統(tǒng)沒有能夠?qū)⒃u(píng)估技術(shù)和檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，所以沒有形成一個(gè)框架和一個(gè)有力支撐平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)信息安全測(cè)試評(píng)估體系，用于指導(dǎo)各行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和檢測(cè)[4]。因此，需要建立一個(gè)包括多種檢測(cè)方法和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估手段的全面網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估系統(tǒng)。本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的基礎(chǔ)上，研究并制定了一個(gè)簡(jiǎn)單、有效、實(shí)用的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估仿真模型。

1 基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)

仿真模型

1.1 染色串與權(quán)系值的編碼映射

以下為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果，分為4個(gè)矩陣。在設(shè)定時(shí)，輸入節(jié)點(diǎn)、隱含節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)分別設(shè)置為[i，][j，][k。]

（1） 輸入層到隱含層之間的權(quán)值矩陣為：

（2） 隱含層閾值矩陣：

[γ=γ1γ2?γj] （2）

（3） 隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣：

（4） 輸出層的閾值矩陣：

[h=h1h2?hj] （4）

為利用GA進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值優(yōu)化，對(duì)上述四個(gè)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，形成染色體串，并進(jìn)行編碼，如圖1所示。

1.2 自適應(yīng)函數(shù)

使用GA算法的具體目的是為了優(yōu)化權(quán)值，首先要設(shè)定一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)基于輸出層誤差并且是一個(gè)能夠評(píng)價(jià)染色體具有自適應(yīng)功能的函數(shù)，具體定義為：

[ft=1E，t=1，2，3，…] （5）

其中[minE=12i=1r（yak-yi）2，][yak]和[yi]分別表示期望輸出和實(shí)際輸出。

1.3 GABP算法

GABP算法的具w實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1.4 BP算法實(shí)現(xiàn)

BP算法如下：

[Wij（K+1）=Wij（K）-lr-w??Ek?Wij， i=1，2，…，r；j=1，2，…，m] （6）

式中：[?Ek?Wij=?Ek?netijOjk=δjkOjk，]其中[Ojk]表示前一層第[j]個(gè)單元輸出，[Ojk=fnetjk]。

1.5 GA算法實(shí)現(xiàn)

（1） 權(quán)系編碼

本系統(tǒng)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值系數(shù)進(jìn)行碼時(shí)采用的是實(shí)數(shù)編碼，因?yàn)橄到y(tǒng)內(nèi)包含96個(gè)變量，但是若是一般的情況，遺傳算法基本采用二進(jìn)制編碼。

[w1，1，w2，1，…，w17，1φ1w1，2…w17，5φ2…φ17b1b2φ18]

其中，[φi]（i=1，2，…，17）是指單元數(shù)目。

（2） 初始化及自適應(yīng)函數(shù)

GA算法搜索最優(yōu)函數(shù)參數(shù)[θc=cij，bij，]使得[minE=12i=1r（yak-yi）2，][yak]和[yi]分別表示期望輸出和實(shí)際輸出，從而求得每個(gè)染色體的適應(yīng)度值[ft=1E（t=1，2，3，…）。]

（3） 比率選擇

比率選擇是基于“賭輪法”進(jìn)行概率分布的選擇過程：

計(jì)算單個(gè)染色體的適應(yīng)值eval（θi）；

計(jì)算群體的總適應(yīng)值：[f=i=1popsizeeval（θ）；]

計(jì)算每一個(gè)染色體的被選擇概率：[Pt=eval（θt）F；]

計(jì)算每個(gè)染色體的累積概率：[qt=j=1tPj 。]

羅盤轉(zhuǎn)動(dòng)popsize次，按照相應(yīng)的方法選擇一個(gè)單個(gè)染色體。

（4） 雜交

雜交的兩種方式分別是按照遺傳算法進(jìn)行的雜交，屬于簡(jiǎn)單雜交，與二進(jìn)制雜交類似，就是在浮點(diǎn)數(shù)之間進(jìn)行具體的劃分；另一種叫做算數(shù)雜交，就是將不同的兩個(gè)向量進(jìn)行組合。

（5） 變異

本系統(tǒng)采用均勻變異，也就是被變異個(gè)體必須要有較好的適應(yīng)值，才能夠被接受為新的成員，替代變異前的群體，否則變異體被消去，群體保持不變。

2 仿真模型性能分析

計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)按照網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)的特點(diǎn)劃分為四級(jí)，A級(jí)對(duì)應(yīng)安全程度為很高，B級(jí)對(duì)應(yīng)安全程度為較高，C級(jí)對(duì)應(yīng)安全程度為一般，D級(jí)對(duì)應(yīng)安全程度為較低。在本系統(tǒng)中，作為輸入值的是計(jì)算機(jī)17項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)安全指標(biāo)的具體分值，而將安全綜合評(píng)價(jià)分值作為網(wǎng)絡(luò)期望的惟一一項(xiàng)輸出項(xiàng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)值有一定的要求，需要一定量的樣本且具有一致性的特點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，同時(shí)在對(duì)其評(píng)價(jià)時(shí)也采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，但是就現(xiàn)在來看符合要求的數(shù)據(jù)相對(duì)來說較少，如表1所示，本系統(tǒng)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)時(shí)采用12組典型的網(wǎng)絡(luò)安全單項(xiàng)指標(biāo)。在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)采用層次分析的方法，并作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以檢驗(yàn)該仿真模型的安全評(píng)價(jià)效果。

本模型用Matlab語言實(shí)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏節(jié)點(diǎn)為5，表2為對(duì)最后樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)，閾值調(diào)整系數(shù)[β]的值為0.1，權(quán)值調(diào)整參數(shù)[α]為0.1，經(jīng)過1 000次的訓(xùn)練，1‰的學(xué)習(xí)精度，所得結(jié)果收斂于之前所要求的誤差范圍內(nèi)。可知該仿真模型是有效且可靠的，實(shí)際輸出的數(shù)值與期望值的相對(duì)誤差低于3.7%，其安全等級(jí)為B級(jí)與期望值相同。

3 結(jié) 論

通過分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速率低和搜索能力弱等問題，采用GA算法進(jìn)行補(bǔ)償，并設(shè)計(jì)了GABP計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)仿真模型，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的分析，認(rèn)為該評(píng)價(jià)仿真模型性能比較優(yōu)良，具有較高的理論價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

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矩陣論在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用范文第4篇

關(guān)鍵詞： 防腐涂層；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；厚度預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TE42 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671－7597（2012）0310029－02

0 引言

管道外防腐層從傳統(tǒng)的石油瀝青或?yàn)r青瓷漆、煤焦油和煤焦油瓷漆、聚乙烯和聚丙烯膠帶逐漸演化為主要是擠出包覆/纏繞聚乙烯和聚丙烯、三層聚乙烯和聚丙烯、單層和雙層熔結(jié)環(huán)氧粉末、液體聚氨酯和聚脲等的現(xiàn)代技術(shù)。目前熔結(jié)環(huán)氧粉末類防腐層（單層和雙層）和聚乙烯類防腐層在管道上得到了廣泛應(yīng)用，約占國(guó)內(nèi)已建管道防腐層的60%左右[1]。

目前在管道防腐涂敷生產(chǎn)過程中，為了在初始時(shí)期保證外涂層厚度達(dá)到既定要求，一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)適當(dāng)增大原材料的使用量，然后通過在成品管檢測(cè)站對(duì)涂層厚度進(jìn)行監(jiān)測(cè)，進(jìn)而逐漸調(diào)整相應(yīng)的各項(xiàng)參數(shù)，使各種原料的使用量趨于合理。這種依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行涂層厚度的控制方法不可避免會(huì)造成一些不必要的原材料浪費(fèi)。同時(shí)，若在生產(chǎn)過程中由于傳動(dòng)線以及其它設(shè)備波動(dòng)引起涂層減薄，發(fā)現(xiàn)后及時(shí)通知操作人員進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)，亦會(huì)造成涂層厚度達(dá)不到要求。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究成果和影響管道外防腐層各項(xiàng)因素，對(duì)外防腐層的厚度進(jìn)行分析建模，目的是從系統(tǒng)的觀點(diǎn)出發(fā)，綜合考慮環(huán)氧粉末涂敷量、膠粘劑和聚乙烯/聚丙烯擠出量、傳動(dòng)線速度和涂敷區(qū)預(yù)熱溫度對(duì)外防腐層厚度的影響。通過現(xiàn)有各項(xiàng)參數(shù)對(duì)涂層厚度進(jìn)行預(yù)測(cè)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析在管道外涂層厚度研究中應(yīng)用的一個(gè)嘗試。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別模型的基本原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]（ANN：Artificial neural network）是指由大量類似于生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞的人工神經(jīng)元互聯(lián)而成的，具有一定智能功能的網(wǎng)絡(luò)。它是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)。

采用基于BP（Back-Propagation誤差反向傳播）算法的多層感知器（MLP：

Multi layer perception）模型。MLP的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

Fig. 1 Network topological structure of MLP model

圖1所示是一個(gè)具體的MLP。該網(wǎng)絡(luò)有3層：一個(gè)輸入層，一個(gè)隱含層，一個(gè)輸出層。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可用“n-j-m結(jié)構(gòu)”描述，其中n、j、m分別表示各層的結(jié)點(diǎn)數(shù)。每層都有一個(gè)權(quán)矩陣W、一個(gè)偏差矢量b和一個(gè)輸出矢量a。

輸入層的輸入矩陣是：

各層的輸出矢量分別是：

其中的 表示有效傳輸函數(shù)（Active transferfunction），各層權(quán)矩陣的維數(shù)由輸入分量數(shù)目及層神經(jīng)元數(shù)決定。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是各層權(quán)矩陣及偏差矢量的變化。

應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)管道外防腐涂層厚度進(jìn)行預(yù)測(cè)主要包括以下的過程：

1）設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)具體的問題給出的輸入矢量與目標(biāo)矢量，確定所要設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括：① 網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)；② 每層的神經(jīng)元數(shù)；③ 每層的有效傳輸函數(shù)。

2）網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)前的數(shù)據(jù)處理。它包括收集有關(guān)的變量，評(píng)價(jià)和提取有效的變量以及數(shù)據(jù)變換處理。模式特征提取過程如圖2所示。

3）識(shí)別（分類）。網(wǎng)絡(luò)按照一定的學(xué)習(xí)規(guī)則，從示范模式的學(xué)習(xí)中逐漸調(diào)整權(quán)值。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練后，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸入待識(shí)別的模式，網(wǎng)絡(luò)將以泛化方式給出識(shí)別結(jié)果。

Fig. 2 Process of feature extraction

2 外防腐層厚度影響因子及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

此次預(yù)測(cè)所用數(shù)據(jù)是某氣田工程項(xiàng)目鋼管涂敷數(shù)據(jù)，影響涂層厚度的主要因子有環(huán)氧粉末噴槍的供粉氣、配粉氣、膠粘劑的擠出量、聚乙烯的擠出量、傳動(dòng)線的運(yùn)行速度以及涂敷區(qū)的預(yù)熱溫度。上述6個(gè)因子共同影響外涂層的厚度，本文旨在說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法應(yīng)用于厚度預(yù)測(cè)的可能性。

以環(huán)氧粉末噴槍的供粉氣、配粉氣、膠粘劑的擠出量、聚乙烯的擠出量、傳動(dòng)線的運(yùn)行速度和涂敷區(qū)的預(yù)熱溫度這6項(xiàng)作為網(wǎng)絡(luò)輸入項(xiàng)；以外涂敷層厚度作為網(wǎng)絡(luò)輸出項(xiàng)（同時(shí)添加了外涂敷層溫度）。取隱含層數(shù)為1，隱含層神經(jīng)元數(shù)為8，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為6-8-2。隱含層采用S型（Sigmoid）有效傳輸函數(shù)，輸出層采用線性有效傳輸函數(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有多種，本文選用加入動(dòng)量項(xiàng)的BP網(wǎng)絡(luò)模型，并用MATLAB語言[3-4]進(jìn)行編程。

輸入表1中處理后的前8組數(shù)據(jù)（學(xué)習(xí)樣本）到建立好的網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)，后2組（9-10）數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后的檢驗(yàn)樣本。將檢驗(yàn)樣本代入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際應(yīng)用能力，即是否具有泛化能力。網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行結(jié)果見圖3所示，從圖中可見實(shí)際值和輸出值基本一致，最大誤差只有2%左右，完全符合實(shí)際工作的要求，說明網(wǎng)絡(luò)具有很好的泛化能力且利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行外防腐層厚度預(yù)測(cè)是很成功的。

Fig. 3 Comparison of Study data and Test data

3 結(jié)論

1）基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道外防腐層預(yù)測(cè)模型能夠充分利用現(xiàn)有參數(shù)來解決涂層厚度偏厚及偏薄問題，在一定程度上避免了原材料的浪費(fèi)以及不合格管的產(chǎn)生。

2）對(duì)于不同項(xiàng)目、不同要求的涂敷數(shù)據(jù)，參考實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)后再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果將會(huì)更加明顯。

3）針對(duì)某一具體項(xiàng)目涂層厚度建立了預(yù)測(cè)模型，取得一定的效果。預(yù)期對(duì)其它項(xiàng)目的生產(chǎn)有較大的指導(dǎo)作用，有較好的適用前景。

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矩陣論在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用范文第5篇

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度非線性、并行處理、魯棒性、容錯(cuò)性和很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能，煤礦瓦斯涌出量預(yù)測(cè)問題涉及的影響因素多，影響因素之間耦合性強(qiáng)，因此瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型建立難度大。使用數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法弱化數(shù)據(jù)波動(dòng)性，然后建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，通過訓(xùn)練，使其誤差波動(dòng)在可接受范圍，即可對(duì)未知領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而提出改進(jìn)措施，預(yù)防和減少事故的發(fā)生。

1、概況

2014年以來，全國(guó)煤礦10起重大事故中，有7起為瓦斯事故，造成113死亡，發(fā)生9起較大以上煤與瓦斯（二氧化碳）突出事故。2014年4月21日凌晨0時(shí)30分左右，云南富源縣后所鎮(zhèn)紅土田煤礦121701工作面發(fā)生瓦斯爆炸事故。當(dāng)班井下56人下井，安全升井42人，14人被困井下，全部遇難。2014年6月3日16時(shí)58分，重慶能投集團(tuán)所屬南桐礦業(yè)公司硯石臺(tái)煤礦發(fā)生重大瓦斯事故，28人被困井下，經(jīng)全力搶險(xiǎn)救援，6人被成功救出，22人不幸遇難。

瓦斯是礦井生產(chǎn)過程中的最主要的不安全因素之一，是礦井事故的主要誘發(fā)源。瓦斯涌出量是決定煤礦通風(fēng)安全和管理工作的關(guān)鍵因素。因此，對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果是否準(zhǔn)確，直接影響到礦井的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)。目前，煤礦瓦斯涌出量一直以檢測(cè)為主，在預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)瓦斯涌出量方面的技術(shù)還不是很成熟。預(yù)測(cè)礦井瓦斯涌出量是進(jìn)行通風(fēng)設(shè)計(jì)和制定礦井安全技術(shù)措施的重要依據(jù)。在開采煤層群的礦井中，不同的開采順序及開采強(qiáng)度均會(huì)對(duì)礦井瓦斯涌出量有影響，故難以精確地預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的礦井瓦斯預(yù)測(cè)方法，有瓦斯梯度法和煤層瓦斯含量法，它們都是基于瓦斯涌出量和影響因素之間為線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)的，在應(yīng)用過程中有一定的局限性，且需要計(jì)算的參數(shù)多，另外，灰色理論預(yù)測(cè)方法雖然預(yù)測(cè)精度較高，但在多因素情況下同樣遇到精確建模與求解兩方面的困難。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其高度的非線性映射、自組織結(jié)構(gòu)、并行處理等特點(diǎn)，將影響礦井瓦斯涌出量的各因素視為輸入節(jié)點(diǎn)，并通過一定方式連接，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)與聯(lián)想記憶，使其在礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)中具有傳統(tǒng)方法無法比擬的適應(yīng)性和優(yōu)越性。

2、瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包含網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征和訓(xùn)練規(guī)則三個(gè)因素。研究和應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有前向網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、連續(xù)時(shí)間非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種模型。本文選用前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并使用適用于該模型的BP算法，即反向傳播算法。誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation，簡(jiǎn)稱BP網(wǎng)絡(luò)），是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層可擴(kuò)展為多層。相鄰層之間各神經(jīng)元進(jìn)行全連接，而每層各神經(jīng)元之間無連接，網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。

一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定、網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定、初始權(quán)值、學(xué)習(xí)速率和網(wǎng)絡(luò)期望誤差的選取。本文所用瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型所建立模型總體可以分為兩部分：訓(xùn)練部分和預(yù)測(cè)部分。訓(xùn)練部分主要實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到要求的誤差為止；預(yù)測(cè)部分可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，也可以輸入單組樣本，測(cè)試預(yù)測(cè)效果。

3、瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用

3.1某礦地質(zhì)條件簡(jiǎn)介

某礦籌建于1906年，迄今已有百年歷史。礦井為主皮帶斜井，副立井提升，分水平階段石門開拓布置。12水平以上階段垂高90m，12水平以下階段垂高100m。西翼石門間距為220～250m，東翼石門間距500～600m。目前開采水平為12水平（-1002m）和13水平（-1100m），地面標(biāo)高+54.4m；生產(chǎn)主要集中在12和13水平；14水平正在開拓中。采煤方法為傾斜長(zhǎng)壁、偽傾斜柔性掩護(hù)支架采煤，回采工作面均采用陷落法管理頂板，以放炮落煤方式為主，部分工作面采用綜合機(jī)械化放頂煤開采。礦井采用中央并列式與對(duì)角混合抽出方式，通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)極其復(fù)雜。礦井瓦斯等級(jí)為煤與瓦斯突出礦井，9號(hào)煤層為煤與瓦斯突出煤層。

圖1 工作面通風(fēng)示意圖

該礦3237工作面位于13水平西。上至3237西上面運(yùn)輸巷，下至13水平，13水平以下尚無采掘工程。該工作面在回采過程中，回風(fēng)流瓦斯?jié)舛容^大，平均風(fēng)排瓦斯量為2.12m3/min。工作面相對(duì)瓦斯涌出量10.2m3/t；按日產(chǎn)2500噸計(jì)算，回采時(shí)瓦斯絕對(duì)涌出量為17.7m3/min。煤層自然發(fā)火期6―8個(gè)月；煤塵爆炸指數(shù)33.15%。采用綜機(jī)放頂煤采煤法，一次采全高。該工作面采用“U”型通風(fēng)方式；工作面進(jìn)、回風(fēng)巷采用10.5m2鐵拱形棚支護(hù)。

3237工作面通風(fēng)示意圖如圖1所示。

3.2訓(xùn)練樣本選取及輸入數(shù)據(jù)歸一化

根據(jù)已有礦井的有關(guān)數(shù)據(jù)資料及所選的影響因素，選取該礦3237工作面從2009年5月到2010年6月的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，其中選12組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù)，2009年9月及2010年1月的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。原始數(shù)據(jù)如下表：

表1 某礦預(yù)測(cè)瓦斯涌出量原始數(shù)據(jù)表

對(duì)于所選取的4個(gè)關(guān)鍵影響因素，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般以Sigmoid型函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)，即西格莫伊德函數(shù)，這類曲線反映了神經(jīng)元的飽和特性。該函數(shù)為常用的激發(fā)函數(shù)，它便于應(yīng)用梯度技術(shù)進(jìn)行搜索求解。該函數(shù)的值域?yàn)閇0，1]，因此在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是要將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，規(guī)范到[0，1]區(qū)間，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要有標(biāo)準(zhǔn)化法、重新標(biāo)法、變換法、比例壓縮法、壓縮系數(shù)法。為了對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)信息集進(jìn)行合理的壓縮，且體現(xiàn)原始輸入數(shù)據(jù)信息之間的差別，筆者應(yīng)用了一個(gè)變換公式：

分別為每個(gè)因素中的最大值、最小值。對(duì)每個(gè)因素做歸一化處理。式中，xi為歸一化后所有因素中的第i個(gè)量；a、b分別為參數(shù)，設(shè)a=0.8，b=（1-a）/2。

以上數(shù)據(jù)歸一處理據(jù)結(jié)果如下表：

表2 數(shù)據(jù)歸一化處理結(jié)果

4、瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試

4.1Matlab7.0軟件簡(jiǎn)介

Mtalab是MathWorks公司推出的一套功能十分強(qiáng)大的工程計(jì)算及數(shù)值分析軟件。MathWorks公司剛剛推出了Mtalab R14版本產(chǎn)品，即Mtalab 7。Matlab7.0軟件運(yùn)行界面如下：

圖1 Matlab7.0軟件運(yùn)行界面

4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)工作面瓦斯相對(duì)涌出量

用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建一個(gè)輸入層神經(jīng)元數(shù)為4，隱含層神經(jīng)元數(shù)為9，輸出層的神經(jīng)元數(shù)為1的具有三層隱含層和一層輸出層的三層BP網(wǎng)絡(luò)：

net=newff（minmax（p），[4，9，1]，{'tansig'，'tansig'，'tansig'}，'trainrp'）

在網(wǎng)絡(luò)中輸入層及隱含層的激活函數(shù)均為默認(rèn)的tansig。網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為4個(gè)，對(duì)應(yīng)各區(qū)域地質(zhì)因素統(tǒng)計(jì)量化值，網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為1個(gè)，對(duì)應(yīng)該工作面絕對(duì)瓦斯涌出量。經(jīng)試用對(duì)比，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)trainrp雖然訓(xùn)練次數(shù)較多，但由于其占用內(nèi)存小，單次訓(xùn)練周期短，總的訓(xùn)練時(shí)間較短，收斂的實(shí)際使用時(shí)間較少，所以決定設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)中使用訓(xùn)練函數(shù)trainrp。

設(shè)定相關(guān)參數(shù)：

net.trainParam.show=50；（隔50次顯示1次，可按意愿修改）

net.trainParam.epochs=2000；（最大訓(xùn)練次數(shù)，超出則退出訓(xùn)練）

net.trainParam.goal=1e-5；（訓(xùn)練誤差目標(biāo)，達(dá)到或小于則完成訓(xùn)練）

對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，用檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的誤差程度。

輸入矩陣p，t。（p為訓(xùn)練樣本的4個(gè)地質(zhì)指標(biāo)量化值組成的矩陣；t為訓(xùn)練目標(biāo)矩陣，即每組地質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的平均與其相對(duì)涌出量）。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)：

net=train（net，p，t）；

訓(xùn)練完成（即達(dá)到訓(xùn)練誤差目標(biāo)）后，輸入矩陣p1（檢驗(yàn)樣本的4個(gè)地質(zhì)指標(biāo)量化值矩陣）。

用訓(xùn)練成功的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn)：

a=sim（net，p1）

a即為檢驗(yàn)樣本的預(yù)測(cè)值。編程程序及運(yùn)行環(huán)境如下圖：

圖2 預(yù)測(cè)程序及運(yùn)行環(huán)境

檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn)

結(jié)果顯示，訓(xùn)練后的BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)值的相對(duì)誤差平均為2.2%，考慮到煤礦企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)情況，認(rèn)為這樣的誤差范圍為可接受范圍，因此，可以對(duì)未知瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

輸入矩陣p2（每個(gè)預(yù)測(cè)工作面的地質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行量化，作為網(wǎng)絡(luò)輸入部分）。

用訓(xùn)練成功的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)：

b=sim（net，p2）

b即為預(yù)測(cè)值，其結(jié)果見表5.4中的網(wǎng)絡(luò)輸出部分。考慮上述平均相對(duì)誤差，可預(yù)測(cè)出工作面在采動(dòng)時(shí)的絕對(duì)瓦斯相對(duì)涌出量如表5.4所示。

表5.4 考慮誤差的絕對(duì)瓦斯涌出量

經(jīng)生產(chǎn)實(shí)踐檢驗(yàn)，在開采預(yù)測(cè)區(qū)時(shí)實(shí)際平均瓦斯相對(duì)涌出量與預(yù)測(cè)結(jié)果相符，即此方法完全可用于井田瓦斯分布與未采區(qū)域開采時(shí)平均瓦斯涌出量的預(yù)測(cè)。

5.4瓦斯涌出量預(yù)測(cè)結(jié)果分析

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的礦井瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，克服了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)計(jì)算方法精確建模和求解兩方面的困難，它可隨礦井生產(chǎn)條件的變化進(jìn)行輸入與輸出的高度非線性映射，模型精度很高，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤層群開采礦井瓦斯涌出量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練后，誤差曲線如下圖：

圖3 預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練性能曲線

5、結(jié)論

瓦斯涌出是影響煤礦安全生產(chǎn)的重要因素，瓦斯涌出量預(yù)測(cè)的方法正在迅速發(fā)展和完善，現(xiàn)如今還沒有一套能夠廣泛適用于各種地質(zhì)條件瓦斯涌出量預(yù)測(cè)的方法。利用具有非線性和自學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工具來研究瓦斯涌出量預(yù)測(cè)問題，比現(xiàn)有其他數(shù)學(xué)方法具有更大的優(yōu)點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法針對(duì)波動(dòng)性較大的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果不理想的問題，在對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，提出了用數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法弱化數(shù)據(jù)波動(dòng)性，然后建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯涌出量預(yù)測(cè)模型，通過訓(xùn)練，使其誤差波動(dòng)在可接受范圍，即可對(duì)未知領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)。現(xiàn)將本文的主要工作歸納如下：