蚁群算法与神经网络
哈希算法散列
计算机算法领域 基本知识 Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为”哈希“的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 HASH主要用于信息安全领域中加密算法，他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里,叫做HASH值. 也可以说，hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系 基本概念 * 若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个思想建立的表为散列表。 * 对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象称冲突。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述，根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“象” 作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映象过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。 * 若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function)，这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”，从而减少冲突。 常用的构造散列函数的方法 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位ǐ 1. 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a?key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数） 2. 数字分析法 3. 平方取中法 4. 折叠法 5. 随机数法 6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。 处理冲突的方法 1. 开放寻址法；Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1)，其中H(key)为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法： 1. di=1,2,3,…, m-1，称线性探测再散列； 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列;
一致性哈希算法应用及优化(最简洁明了的教程)
一致性哈希算法的应用及其优化 一．简单哈希算法 哈希（Hash）就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，使得散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。哈希算法是一种消息摘要算法，虽然哈希算法不是一种加密算法，但由于其单向运算，具有一定的不可逆性使其成为加密算法中的一个重要构成部分。 二．分布式缓存问题 哈希算法除了在数据加密中的运用外，也可以用在常见的数据分布式技术中。哈希计算是通过求模运算来计算哈希值的，然后根据哈希值将数据映射到存储空间中。设有由N 个存储节点组成的存储空间，采用简单哈希计算将一个数据对象object 映射到存储空间上的公式为：Hash（object）% N。 现在假设有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数据库的方式已经不能满足用户的访问，于是想引入Memcached作为缓存机制。现在一共有三台机器可以作为Memcached服务器，如下图1所示。
图1.三台memcached服务器 可以用简单哈希计算：h = Hash(key) % 3 ，其中Hash是一个从字符串到正整数的哈希映射函数，这样能够保证对相同key的访问会被发送到相同的服务器。现在如果我们将Memcached Server分别编号为0、1、2，那么就可以根据上式和key计算出服务器编号h，然后去访问。 但是，由于这样做只是采用了简单的求模运算，使得简单哈希计算存在很多不足： 1）增删节点时，更新效率低。当系统中存储节点数量发生增加或减少时，映射公式将发生变化为Hash(object)%(N±1)，这将使得所有object 的映射位置发生变化，整个系统数据对象的映射位置都需要重新进行计算，系统无法对外界访问进行正常响应，将导致系统处于崩溃状态。 2）平衡性差，未考虑节点性能差异。由于硬件性能的提升，新添加的节点具有更好的承载能力，如何对算法进行改进，使节点性能可以得到较好利用，也是亟待解决的一个问题。 3）单调性不足。衡量数据分布技术的一项重要指标是单调性，单调性是指如果已经有一些内容通过哈希计算分派到了相应的缓冲中，当又有新的缓冲加入到系统中时，哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。 由上述分析可知，简单地采用模运算来计算object 的Hash值的算法显得过于简单，存在节点冲突，且难以满足单调性要求。
粒子群算法和蚁群算法的结合及其在组合优化中的应用
２００７年第２期空间电子技术收稿日期：２００６－０４－０３；收修改稿日期：２００６－０４－３０ 粒子群算法和蚁群算法的结合及其在 组合优化中的应用 张长春苏昕易克初 （西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室，西安７１００７１） 摘要文章首次提出了一种用于求解组合优化问题的ＰＡＡＡ算法。该算法有效地 结合了粒子群算法和蚁群算法的优点，先利用粒子群算法的随机性、快速性、全局性得到初始信息素分布（即粗搜索），再利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点求精确解（即细搜索）。将文中提出的算法用于经典ＴＳＰ问题的求解，仿真结果表明ＰＡＡＡ算法兼有两种算法的优点，同时抛弃了各自的缺点。该算法在时间效率上优于蚁群算法，在求精效率上优于粒子群算法，是综合了两种算法长处的一种新的启发式算法，达到时间性能和优化性能上的双赢，获得了非常好的效果。 主题词蚁群算法粒子群算法旅行商问题ＰＡＡＡ ０引言 近年来对生物启发式计算（Ｂｉｏ－ｉｎｓｐｉｒｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ）的研究，越来越引起众多学者的关注和兴 趣，产生了神经网络、 遗传算法、模拟退火、粒子群算法、蚁群算法等许多用于解决复杂优化问题的新方法。然而，面对各种问题的特殊性和复杂性，每种算法都表现出了自身的优势和缺陷，都存在时间性能和优化性能不能兼得的矛盾。粒子群优化（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）算法［１，２］是由Ｅｂｅｒｈａｒｔ和Ｋｅｎｎｅｄｙ于１９９５年提出的一种全局优化算法，该算法源于对鸟群觅食行为的模拟。它的优势在于：（１）算法简洁，可调参数少，易于实现；（２）随机初始化种群，具有较强的全局搜索能力，类似于遗传算法；（３）利用评价函数衡量个体的优劣程度，搜索速度快；（４）具有较强的可扩展性。其缺点是：不能充分利用系统中的反馈信息，求解组合优化问题的能力不强。 蚁群算法［３，４］（ＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ）是由意大利学者Ｍ．Ｄｏｒｉｇｏ，Ｖ．Ｍａｎｉｅｚｚｏ和Ａ．Ｃｏｌｏｒｎｉ 于２０世纪９０年代初提出的一种新型的智能优化算法，已经被应用到ＴＳＰ问题［５，６］、二次分配问题、工件调度问题、图着色问题等许多经典组合优化问题中，取得了很好的效果。它的优点是：（１）采用一种正反馈机制，通过信息素的不断更新，达到最终收敛于最优路径上的目的；（２）是一种分布式的优化方法，易于并行实现；（３）是一种全局优化的方法，不仅可用于求解单目标优化问题，而且可用于求解多目标优化问题；（４）适合于求解离散优化问题；（５）鲁棒性强。但由于在算法的初始阶段信息素匮乏，所以求解速度较慢。 文章将粒子群算法和蚁群算法有机地结合，提出了ＰＡＡＡ算法。它利用粒子群算法的较强的全局搜索能力生成信息素分布，再利用蚁群算法的正反馈机制求问题的精确解，汲取各自的优势，以达空间电子技术ＳＰＡＣＥＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ７６
改进的BP神经网络算法(C语言源码)
#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" #include "math.h" /********************************************* inpoints 为输入神经元个数，可改变 outpoints为输出神经元个数 defaultpoints为隐层神经元个数 datagrough为样本数据个数 ********************************************** ******以下数据定义可以修改*****/ #define A 0 #define a 1 #define b 1 #define c 1 #define ALFA 0.85 #define BETA 0.2 //学习率0~1 #define Total 20000 #define inpoints 9 #define outpoints 5 #define defaultpoints 28 #define datagrough 44 #define forecastdata 4 /**********定义所需变量********/ double InpointData[datagrough][inpoints],OutpointData[datagrough][outpoints]; /* 输入输出数据*/ double InpointData_MAX[inpoints],InpointData_MIN[inpoints]; /* 每个因素最大数据*/ double OutpointData_MAX[outpoints],OutpointData_MIN[outpoints]; /* 每个因素最小数据*/ double w[defaultpoints][inpoints],limen[defaultpoints],v[outpoints][defaultpoints]; /* 连接权值、阈值*/ double dlta_w[defaultpoints][inpoints],dlta_limen[defaultpoints],dlta_v[outpoints][defaultpoints]; /* 连接权、阈值修正值*/ double defaultOutpoint[defaultpoints],Outpoint_dp[outpoints],Outpoint_ep[datagrough]; /**************************读数据文件******************************/ void ReadData() { FILE *fp1,*fp2; int i,j; if((fp1=fopen("D:\\data\\训练输入.txt","r"))==NULL) {
BP神经网络算法步骤
B P神经网络算法步骤 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-
传统的BP 算法简述 BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi ，rt 。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下： （4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e ，给定计 算精度值 和最大学习次数M 。 第二步,随机选取第k 个输入样本及对应期望输出 ()12()(),(),,()q k d k d k d k =o d ()12()(),(),,()n k x k x k x k =x 第三步，计算隐含层各神经元的输入和输出 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()o k a δ 第五步，利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()o k δ和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()h k δ 第六步，利用输出层各神经元的()o k δ和隐含层各神经元的输出来修正连接权值()ho w k 第七步，利用隐含层各神经元的()h k δ和输入层各神经元的输入修正连接权。 第八步，计算全局误差211 1(()())2q m o o k o E d k y k m ===-∑∑ ε
神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法
神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法 李俭川 秦国军 温熙森 胡茑庆 (国防科技大学机电工程与自动化学院 长沙,410073) 摘要 针对反向传播学习算法及其改进算法中出现的过拟合问题,探讨了三种解决方法:调整法、提前停止法和隐层节点自生成法,并用实例对三种方法进行了验证和比较。其中,调整法和提前停 止法针对一个较大的网络可以解决过拟合问题,而隐层节点自生成法的提出既能避免过拟合问 题,又能获得最少神经元网络结构。这三种方法有效地解决了在神经网络学习过程中的过拟合问 题,提高了网络的适应性。它们不仅适合于函数逼近,而且可以推广到其他网络结构等应用领域。关键词 神经网络 计算机 BP 算法 过拟合 均方误差 自生成 故障诊断 中图分类号 T H 165.3神经网络已经在模式分类、机器视觉、机器听觉、智能计算、自动控制、故障诊断、信息处理、地震勘探、通信、雷达和声纳等领域有着十分广泛的应用前景,并随着计算机技术和信号处理技术的发展而发展。应用神经网络必须解决两个问题:模型和算法。现有的神经网络模型已达上百种[1] ,应用最多的是Hopfield 神经网络、多层感知器、自组织神经网络、概率神经网络以及它们的改进型。自Rumellhart D E,H inton 和Williams 提出误差反向传播算法(即BP 算法),解决了神经网络在引入隐层节点后的学习(或训练)问题后,已经发展了许多的改进学习算法[1],如快速下降法、共轭梯度法、一维搜索法及Lev enberg -Mar quardt 法等,其收敛速度很快,能满足实时性要求,但也存在着一些问题。1 学习算法及其过拟合问题 BP 算法及其改进算法是目前应用最广泛的学习算法,尽管不能证明这类算法能象单层感知器一样收敛,但是对许多问题的解决是成功的[2]。实际上,BP 算法是把一组样本的输入输出问题,变为一个非线性优化问题,它使用了优化技术中最普通的一种梯度下降法,用迭代运算求解权值并相应于学习记忆问题,加入隐层节点可使优化问题的可调参数增加,这样可得到更精确的解。要应用学习算法对网络进行训练,首先需要确定网络的结构,即输入、输出层神经元数目和隐层数及其神经元数目。 如何适宜地选取隐含层神经元的数目还没有确定的规律可以指导,但是,隐含层神经元数目是否合适对整个网络是否能够正常工作具有重要的甚至是决定性的意义。隐含层神经元数第22卷第4期2002年12月 振动、测试与诊断Jo ur nal of Vibr ation,M easur em ent &Diag no sis V o l.22No.4 D ec.2002 国家自然科学基金资助项目(编号:59775025)。 收稿日期:2001-07-09;修改稿收到日期:2001-12-03。
哈希算法介绍
哈希算法介绍 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
哈希算法简介
目录 1哈希算法概念 ...................................................... 2哈希函数 .......................................................... 3冲突的解决方法 .................................................... 4哈希算法应用 ......................................................
关键词： 算法、哈希、c语言 摘要： 哈希算法在软件开发和Linux内核中多次被使用，由此可以见哈希算法的实用性和重要性。本文介绍了哈希算法的原理和应用，并给出了简略的代码实现，以便读者理解。
1哈希算法概念 哈希(hash 散列，音译为哈希)算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。 哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希算法都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。 哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的项作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表，所得存储位置称为哈希地址。作为线性数据结构与表格和队列等相比，哈希表无疑是查找速度比较快的一种。 查找一般是对项的摸个部分（及数据成员）进行，这部分称为键（key）。例如，项可以由字符串作为键，附带一些数据成员。 理想的哈希表数据结构只不过是一个包含一些项的具有固定大小的数组。 通常的习惯是让项从0到 TableSize-1之间变化。 将每个键映射到0到TableSize-1 这个范围中的某个 数，并且将其放到适当的单元中，这个映射就称为散列函数 （hash funciton）。 如右图，john被散列到3，phil被散列到4，dave 被散列 到6，mary被散列到7. 这是哈希的基本思想。剩下的问题则是要选择一个函数， 决定当两个键散列到同一个值的时候（称为冲突），应该做 什么。
蚁群优化神经网络
二、 function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alp ha,Beta,Rho,Q) %%========================================================== ===== %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标，n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%========================================================== ====== C=[1304,2312;3639,1315;4177,2244;3712,1399;3488,1535;3326,1556; 3238 1229;4196 1004;4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756; 2788 1491;2381 1676;1332 695;3715 1678;3918 2179;4061 2370; 3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;3429 1908;3507 2367; 3394 2643;3439 3201;2935 3240;3140 3550;2545 2357;2778 2826; 2370 2975]; m=31; Alpha=1; Beta=5; Rho=.1; NC_max=30; Q=100; %%第一步：变量初始化 n=size(C,1);%*表示问题的规模（城市个数） D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵 for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else
人工神经网络算法
https://www.360docs.net/doc/df16028988.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签：杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值（设为Q）进行比较，如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
数据结构与算法-基础算法篇-哈希算法 1. 哈希算法 如何防止数据库中的用户信息被脱库？ 你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗？ 在实际开发中，我们应该如何用哈希算法解决问题？ 1. 什么是哈希算法？ 将任意长度的二进制值串映射成固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 2. 如何设计一个优秀的哈希算法？ 单向哈希： 从哈希值不能反向推导出哈希值（所以哈希算法也叫单向哈希算法）。 篡改无效： 对输入敏感，哪怕原始数据只修改一个Bit，最后得到的哈希值也大不相同。 散列冲突： 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小。 执行效率： 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速计算哈
希值。 2. 哈希算法的常见应用有哪些？ 7个常见应用：安全加密、唯一标识、数据校验、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。 1. 安全加密 常用于加密的哈希算法： MD5：MD5 Message-Digest Algorithm，MD5消息摘要算法 SHA：Secure Hash Algorithm，安全散列算法 DES：Data Encryption Standard，数据加密标准 AES：Advanced Encryption Standard，高级加密标准 对用于加密的哈希算法，有两点格外重要，第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要小。 在实际开发中要权衡破解难度和计算时间来决定究竟使用哪种加密算法。 2. 唯一标识 通过哈希算法计算出数据的唯一标识，从而用于高效检索数据。 3. 数据校验 利用哈希算法对输入数据敏感的特点，可以对数据取哈希值，从而高效校验数据是否被篡改过。 4. 散列函数 1.如何防止数据库中的用户信息被脱库？你会如何存储用户密码这么重要的数据吗？
利用蚁群算法优化前向神经网络
利用蚁群算法优化前向神经网络 来源：深圳发票 https://www.360docs.net/doc/df16028988.html,/ 内容摘要：蚁群算法（ant colony algorithm，简称ACA）是一种最新提出的新型的寻优策略，本文尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程，建立了相应的优化模型，进行了实际的编程计算，并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较，结果表明该方法具有更好的全局收敛性，以及对初值的不敏感性等特点。关键词：期货经纪公司综合实力主成分分析聚类分析 人工神经网络（ANN）是大脑及其活动的一个理论化的数学模型，由大量的处理单元（神经元）互连而成的，是神经元联结形式的数学抽象，是一个大规模的非线性自适应模型。人工神经网络具有高速的运算能力，很强的自学习能力、自适应能力和非线性映射能力以及良好的容错性，因而它在模式识别、图像处理、信号及信息处理、系统优化和智能控制等许多领域得到了广泛的应用。 人工神经网络的学习算法可以分为：局部搜索算法，包括误差反传（BP）算法、牛顿法和共轭梯度法等；线性化算法；随机优化算法，包括遗传算法（GA）、演化算法（EA）、模拟退火算法（SA）等。 蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁群行为的随机搜索优化算法。虽然单个蚂蚁的能力非常有限，但多个蚂蚁构成的群体具有找到蚁穴与食物之间最短路径的能力，这种能力是靠其在所经过的路径上留下的一种挥发性分泌物（pheromone）来实现的。蚂蚁个体间通过这种信息的交流寻求通向食物的最短路径。已有相关计算实例表明该算法具有良好的收敛速度，且在得到的最优解更接近理论的最优解。
本文尝试将蚁群算法引入到前向神经网络的优化训练中来，建立了基于该算法的前向神经网络训练模型，编制了基于C++语言的优化计算程序，并针对多个实例与多个算法进行了比较分析。 前向神经网络模型 前向人工神经网络具有数层相连的处理单元，连接可从一层中的每个神经元到下一层的所有神经元，且网络中不存在反馈环，是常用的一种人工神经网络模型。在本文中只考虑三层前向网络，且输出层为线性层，隐层神经元的非线性作用函数（激活函数）为双曲线正切函数： 其中输入层神经元把输入网络的数据不做任何处理直接作为该神经元的输出。设输入层神经元的输出为(x1,x2,Λ,xn)，隐层神经元的输入为(s1,s2,Λ,sh)，隐层神经元的输出为 (z1,z2,Λ,zh)，输出层神经元的输出为(y1,y2,Λ,ym)，则网络的输入-输出为： 其中{w ij}为输入层-隐层的连接权值，{w i0}隐层神经元的阈值，{v ki}为隐层-输出层的连接权值，{v k0}为输出层神经元的阈值。网络的输入-输出映射也可简写为： 1≤k≤m (5)
(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
哈 希 常 见 算 法 及 原 理
计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash) 哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。 构成哈希算法的条件： 从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同； 散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小； 哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。 哈希算法的应用(上篇) 安全加密 说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。 除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。
前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。 不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。 如果我们拿到一个 MD5 哈希值，希望通过毫无规律的穷举的方法，找到跟这个 MD5 值相同的另一个数据，那耗费的时间应该是个天文数字。所以，即便哈希算法存在冲突，但是在有限的时间和资-源下，哈希算法还是被很难破解的。 对于加密知识点的补充，md5这个算法固然安全可靠，但网络上也有针对MD5中出现的彩虹表，最常见的思路是在密码后面添加一组盐码(salt), 比如可以使用md5(1234567.'2019@STARK-%$#-idje-789'),2019@STARK-%$#-idje-789 作为盐码起到了一定的保护和安全的作用。 唯一标识(uuid) 我们可以给每一个图片取一个唯一标识，或者说信息摘要。比如，我们可以从图片的二进制码串开头取 100 个字节，从中间取 100 个字节，从最后再取 100 个字节，然后将这 300 个字节放到一块，通过哈希算法（比如 MD5），得到一个哈希字符串，用它作为图片的唯一标识。通过这个唯一标识来判定图片是否在图库中，这样就可以减少很多工作量。
基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究
基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究 吴冬敏，邵剑平，芮延年 （苏州大学，江苏苏州215021） 来稿日期：2012-03-16 基金项目：“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项（2011ZX04004-061） 作者简介：吴冬敏，（1979-），女，江苏南通人，讲师，硕士，主要研究方向为机电智能、可靠性分析；芮延年，（1951-），男，安徽，教授，博士生导师，主要研究方向为仿真工程学，人工智能及机器人等 1引言 数控机床作为大中型企业生产中的关键设备，任何部分出现故障，都可能导致零件加工精度降低、机床停机、生产停顿，造成巨大的经济损失，严重时还会危及到人身安全。与传统加工设备相比，数控机床的集成化、自动化程度越来越高，这使设备发生故障的概率增大、 种类增多。经验表明:即使一个熟练的技术人员，在故障诊断时，确定故障原因和部位的时间约占总时间的（70~90）%，而只有约（10~30）%用于最后排除故障的维修工作。据调查，我国企业现有的数控设备的利用率和完好率普遍偏低，主要原因之一是维修力量不足，检修过程中故障处理速度较慢且受人为因素影响较大，因此，要提高维修效率，提高故障诊断能力是关键[1]。 文献[2]提出了用蚁群算法来训练BP 神经网络的权值，并将其应用于求解非线性模型的辨识问题及倒立摆的控制问题，取得了良好的效果。因此，将蚁群算法和BP 神经网络结合起来，可兼 有神经网络的非线性映射能力和蚁群算法的快速、 全局收敛及启发式学习等特点，在某种程度上避免了神经网络收敛速度慢，易于陷局部极小点的问题[2]。将其应用于数控机床的故障诊断中，可有效地提高故障诊断的准确度和效率。 2蚁群算法的基本原理 蚁群算法（Ant Colony Algorithm ）又称为蚁群优化算法[3]，是一种模拟蚂蚁智能行为的仿生优化算法。其基本思想是:蚂蚁个体之间是通过在其走过的路径上留下一种被称为信息素的物质来进行信息传递的，并根据信息素的浓度来选择自己的前进方向。因此，在某条路径上，走过的蚂蚁越多，后面的蚂蚁选择该路径的可能性就越大，形成正反馈机制。 随着算法的推移，代表最优解路径上的信息素逐渐增多，而其他路径上的信息素却会随着时间的流逝而逐渐消减，最终整个蚁群在正反馈的作用下集中到代表最优解的路径上，也就找到了最优解。蚁群算法具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易 摘 要：为了克服BP 神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点，在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础 上，以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例，建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断，并把BP 神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明：蚁群神经网络比BP 神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中，可有效地提高故障诊断的准确度和效率，具有良好的应用效果。 关键词：蚁群算法；神经网络；数控机床；进给伺服系统；故障诊断中图分类号： TH16；TG659；TH165+.3文献标识码：A 文章编号：1001-3997（2013）01-0165-03 Research on CNC Machine Fault Diagnosis Based on Ant Colony Algorithm and Neural Network WU Dong-min ，SHAO Jian-ping ，RUI Yan-nian （Soochow University ，Jiangsu Suzhou 215021，China ） Abstract ：In order to overcome the shortcomings of slow convergence speed and easy falling into the local minimum points in the BP neural network ，based on the research of ant colony algorithm to optimizate neural network training algorithm ，it takes CNC machine tool feed servo system fault diagnosis as example to establish the fault diagnosis model.The fault of feed servo system is diagnosed by trained ant colony neural network ，and the training and diagnosis results of the BP neural network and the ant colony neural network are comparied.The result shows that the ant colony neural network has the advantages of more quick convergence speed ，higher operation efficiency ，stronger identification ability than BP neural network.These show that the ant colony neural used in the fault diagnosis of CNC machine tool ，which can effectively improve the accuracy of fault diagnosis and efficiency ， has good application prospects.Key Words ：Ant Colony Algorithm ；Neural Network ；CNC Machine ；Feed Servo System ；Fault Diagnosis Machinery Design ＆Manufacture 机械设计与制造 第1期 2013年1月 165
字符串哈希算法
经典字符串Hash函数 工作中经常需要用大hash这个强有力的工具，hash表最核心的部分则在于怎么设计一个好的hash函数，以使数据更均匀地分布在若干个桶上。下面来介绍一下我现在用到的一个hash函数，我们来看代码： unsigned chostcachehash::get_host_key(const string& host) { int result = 1; unsigned i = 0; for (i = 0; i
粒子群算法和蚁群算法的结合及其在组合优化中的应用e
2007年第2期空间电子技术收稿日期：2006-04-03；收修改稿日期：2006-04-30 粒子群算法和蚁群算法的结合及其在 组合优化中的应用 张长春苏昕易克初 （西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室，西安710071） 摘要文章首次提出了一种用于求解组合优化问题的PAAA 算法。该算法有效地 结合了粒子群算法和蚁群算法的优点，先利用粒子群算法的随机性、快速性、全局性得到 初始信息素分布（即粗搜索），再利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点求 精确解（即细搜索）。将文中提出的算法用于经典TSP 问题的求解，仿真结果表明PAAA 算 法兼有两种算法的优点，同时抛弃了各自的缺点。该算法在时间效率上优于蚁群算法，在 求精效率上优于粒子群算法，是综合了两种算法长处的一种新的启发式算法，达到时间性 能和优化性能上的双赢，获得了非常好的效果。 主题词蚁群算法粒子群算法旅行商问题PAAA 0引言 近年来对生物启发式计算（Bio-inspired Computing ）的研究，越来越引起众多学者的关注和兴趣，产生了神经网络、遗传算法、模拟退火、粒子群算法、蚁群算法等许多用于解决复杂优化问题的新方法。然而，面对各种问题的特殊性和复杂性，每种算法都表现出了自身的优势和缺陷，都存在时间性能和优化性能不能兼得的矛盾。 粒子群优化（Particie Swarm Optimization ，PSO ）算法[1， 2]是由Eberhart 和Kennedy 于1995年提出的一种全局优化算法，该算法源于对鸟群觅食行为的模拟。它的优势在于：（1） 算法简洁，可调参数少，易于实现；（2） 随机初始化种群，具有较强的全局搜索能力，类似于遗传算法；（3）利用评价函数衡量个体的优劣程度，搜索速度快；（4）具有较强的可扩展性。其缺点是：不能充分利用系统中的反馈信息，求解组合优化问题的能力不强。 蚁群算法[3，4]（Ant Coiony Optimization ，ACO ） 是由意大利学者M.Dorigo ，V.Maniezzo 和A.Coiorni 于20世纪90年代初提出的一种新型的智能优化算法，已经被应用到TSP 问题[5，6]、二次分配问题、工 件调度问题、图着色问题等许多经典组合优化问题中，取得了很好的效果。它的优点是：（1）采用一种正反馈机制，通过信息素的不断更新，达到最终收敛于最优路径上的目的；（2）是一种分布式的优化方法，易于并行实现；（3）是一种全局优化的方法，不仅可用于求解单目标优化问题，而且可用于求解多目标优化问题；（4）适合于求解离散优化问题；（5）鲁棒性强。但由于在算法的初始阶段信息素匮乏，所以求解速度较慢。 文章将粒子群算法和蚁群算法有机地结合，提出了PAAA 算法。它利用粒子群算法的较强的全局搜索能力生成信息素分布，再利用蚁群算法的正反馈机制求问题的精确解，汲取各自的优势，以达空间电子技术 SPACE ELECTRONIC TECHNOLOGY !"