期刊文献+
共找到3,737篇文章
< 1 2 187 >
每页显示 20 50 100
基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法 被引量:71
1
作者 任伟 蒋兴浩 孙锬锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第31期136-138,144,共4页
针对现有网络安全技术不能对网络未来安全态势进行预测的问题,利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,借助神经网络处理混沌、非线性数据的优势,提出了一种基于RBF神经网络进行态势预测的方法。该方法通过训练RBF神经网络找出态... 针对现有网络安全技术不能对网络未来安全态势进行预测的问题,利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,借助神经网络处理混沌、非线性数据的优势,提出了一种基于RBF神经网络进行态势预测的方法。该方法通过训练RBF神经网络找出态势值的前N个数据和随后M个数据的非线性映射关系,进而利用该关系进行态势值预测。通过实验测试表明,该方法能够准确获得态势值预测结果,辅助网络管理者做出安全防护的决策。 展开更多
关键词 网络安全态势评估 态势值预测 rbf神经网络 数据融合
下载PDF
一种改进的RBF神经网络学习算法 被引量:54
2
作者 王洪斌 杨香兰 王洪瑞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期103-105,共3页
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性... 提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。 展开更多
关键词 rbf神经网络 减聚类算法 监督学习算法
下载PDF
RBF神经网络的递阶遗传训练新方法 被引量:55
3
作者 郑丕谔 马艳华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期165-168,共4页
针对 RBF网络的特点 ,提出一种递阶遗传算法 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权、隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。
关键词 rbf网络 递阶遗传算法 参数训练 神经网络
下载PDF
RBF神经网络在加速冷却控制系统中的应用 被引量:43
4
作者 柴天佑 王笑波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期219-225,共7页
针对中厚钢板加速冷却过程 ,钢板入口温度波动大 ,钢板终冷温度难以实现闭环控制等特点 ,首先将 RBF(Radial Basis Functions)神经网络与优化设定技术相结合应用到加速冷却系统中 ,提出了加速冷却控制系统中基于 RBF神经网络的每幕流量... 针对中厚钢板加速冷却过程 ,钢板入口温度波动大 ,钢板终冷温度难以实现闭环控制等特点 ,首先将 RBF(Radial Basis Functions)神经网络与优化设定技术相结合应用到加速冷却系统中 ,提出了加速冷却控制系统中基于 RBF神经网络的每幕流量的控冷模型 .仿真实验表明 展开更多
关键词 rbf神经网络 中厚钢板 轧制 加速冷却控制
下载PDF
具有最优学习率的RBF神经网络及其应用 被引量:50
5
作者 卫敏 余乐安 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第4期50-57,共8页
传统固定学习率的RBF神经网络在金融时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但网络学习率的选择问题却给传统RBF神经网络的使用带来了不便.利用梯度下降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有... 传统固定学习率的RBF神经网络在金融时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但网络学习率的选择问题却给传统RBF神经网络的使用带来了不便.利用梯度下降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF神经网络能够在保证网络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度.为了检验具有动态最优学习率的RBF神经网络的预测效果,对沪深300指数波动率进行了预测实验.实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF神经网络比传统的固定学习率的RBF神经网络有着更快的收敛速度,同时也避免了人为选定学习率的不便. 展开更多
关键词 rbf神经网络 最优学习率 梯度下降法
下载PDF
应用SVM方法进行沉积微相识别 被引量:22
6
作者 阎辉 张学工 李衍达 《物探化探计算技术》 CAS CSCD 2000年第2期158-164,共7页
作者针对目前沉积微相识别中的特征提取问题 ,提出了应用 SVM(支持向量机 )方法进行沉积微相识别的方案。该方法不是象传统方法那样首先试图将原输入空间降维 (即特征选择变换 ) ,而是设法将输入空间升维 ,以求在高维空间中问题变得线... 作者针对目前沉积微相识别中的特征提取问题 ,提出了应用 SVM(支持向量机 )方法进行沉积微相识别的方案。该方法不是象传统方法那样首先试图将原输入空间降维 (即特征选择变换 ) ,而是设法将输入空间升维 ,以求在高维空间中问题变得线性可分 (或接近线性可分 )。因为升维后只是改变了内积运算 ,并没有使算法复杂性随着维数的增加而增加 ,因此这种方法才是可行的。所以 ,利用该方法我们可以不必将很大的精力集中于特征的提取中 ,而是借助于算法的内在特征提取能力 ,使得该方法更能胜任实际情况。实际处理表明该方法在小样本情况下 ,性能远优于神经网络 。 展开更多
关键词 统计学习理论 沉积 模式识别 沉积微相 SVM方法
下载PDF
烤烟致香成分与香气质量的相关性分析 被引量:44
7
作者 肖协忠 王放 +3 位作者 贺英 刘红伟 马强 徐海涛 《中国烟草科学》 CSCD 2008年第6期1-6,11,共7页
采用数据挖掘方法中的Wrapper特征提取法得到显著影响烤烟香气质量的关键指标,并与简单相关系数结论进行对比。结果表明,影响香型的主要是香叶基丙酮、戊酸、酸性总量、巨豆三烯酮、茄酮等20种致香成分;影响香气量的主要是香叶基丙酮、2... 采用数据挖掘方法中的Wrapper特征提取法得到显著影响烤烟香气质量的关键指标,并与简单相关系数结论进行对比。结果表明,影响香型的主要是香叶基丙酮、戊酸、酸性总量、巨豆三烯酮、茄酮等20种致香成分;影响香气量的主要是香叶基丙酮、2-乙酰吡咯、四甲基吡嗪、苯甲醛、茄酮、异戊酸、β-大马酮等25种致香成分;影响香气质的主要是巨豆三烯酮、异戊酸、茄酮、中性总量、新植二烯、香叶基丙酮、法尼基丙酮、4-甲基戊酸、2-甲基吡嗪、β-大马酮、吡啶等18种致香成分。经过特征提取后所建立的致香成分与香气质量的模型性能有较大地提高,并且RBF神经网络模型比分段线性回归模型的预测精度更高。 展开更多
关键词 致香成分 香气质量 Wrapper特征提取 rbf神经网络
下载PDF
基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型 被引量:41
8
作者 农吉夫 金龙 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2008年第6期713-717,共5页
以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34... 以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23。对比分析RBF神经网络与BP(Back Propagation)神经网络的预测结果,表明RBF神经网络预测结果更准确、精度更高。 展开更多
关键词 月平均降水量 主成分分析 rbf神经网络
下载PDF
基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识 被引量:17
9
作者 宋宜斌 王培进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期142-143,169,共3页
从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辨识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有... 从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辨识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。 展开更多
关键词 rbf神经网络 非线性模型辨识 径向基函数
下载PDF
基于神经网络的多元稀土萃取组分含量的软测量 被引量:29
10
作者 杨辉 谭明皓 柴天佑 《中国稀土学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期425-430,共6页
提出了一种应用RBF神经网络建立多组分稀土萃取平衡模型的方法,通过与萃取过程物料平衡模型相结合给出了在线预测稀土串级萃取分离生产过程中各组分含量的软测量方法。通过现场操作运行实测数据的建模仿真验证,表明这种混合软测量方法... 提出了一种应用RBF神经网络建立多组分稀土萃取平衡模型的方法,通过与萃取过程物料平衡模型相结合给出了在线预测稀土串级萃取分离生产过程中各组分含量的软测量方法。通过现场操作运行实测数据的建模仿真验证,表明这种混合软测量方法是有效的。 展开更多
关键词 自动控制技术 串级萃取 机理模型 软测量 rbf神经网络 稀土
下载PDF
基于径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别 被引量:27
11
作者 陆爽 张子达 李萌 《中国工程科学》 2004年第2期56-60,共5页
径向基函数 (RBF)神经网络是一种 3层前馈性神经网络 ,它具有较强的函数逼近能力和分类能力。鉴于径向基函数神经网络的优点 ,在对滚动轴承振动信号特征分析的基础上 ,提出了采用时序方法对其建立AR模型 ,利用AR模型参数建立径向基函数... 径向基函数 (RBF)神经网络是一种 3层前馈性神经网络 ,它具有较强的函数逼近能力和分类能力。鉴于径向基函数神经网络的优点 ,在对滚动轴承振动信号特征分析的基础上 ,提出了采用时序方法对其建立AR模型 ,利用AR模型参数建立径向基函数神经网络 ,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性 。 展开更多
关键词 滚动轴承 振动信号 AR模型 rbf神经网络 模式识别
下载PDF
基于优化的RBF神经网络模式识别新方法 被引量:22
12
作者 李国友 姚磊 +1 位作者 李惠光 吴惕华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期181-184,共4页
提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用... 提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。 展开更多
关键词 HOUGH变换 rbf神经网络 函数逼近 模式识别 泛化能力
下载PDF
基于支持向量机的火电厂烟气含氧量软测量 被引量:21
13
作者 熊志化 邵惠鹤 张卫庆 《测控技术》 CSCD 2004年第8期15-16,共2页
针对火电厂烟气含氧量的测量 ,提出了一种基于支持向量机的软测量建模方法 ,实验证明 ,该方法比较传统的氧量分析仪和RBF神经网络软测量均有着明显的优势 。
关键词 烟气含氧量 软测量 径向基神经网络 支持向量机
下载PDF
基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测 被引量:17
14
作者 刘耀年 庞松岭 刘岱 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2005年第4期5-8,共4页
人工鱼群算法是一种新型的寻优策略,文中将人工鱼群算法用于RBF神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型。依据人工鱼群算法的神经网络,提出一种短期负荷预测的新方法,实践表明:该方法具有预测精度高、误差小的优点,是值得广泛推广的... 人工鱼群算法是一种新型的寻优策略,文中将人工鱼群算法用于RBF神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型。依据人工鱼群算法的神经网络,提出一种短期负荷预测的新方法,实践表明:该方法具有预测精度高、误差小的优点,是值得广泛推广的好方法。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 rbf神经网络 短期负荷预测
下载PDF
确定RBF神经网络隐层节点数的最大矩阵元法 被引量:19
15
作者 吴成茂 范九伦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第20期77-79,共3页
针对基于训练样本输入信息进行非监督聚类来确定RBF神经网络隐层节点数的方法存在利用信息不充分的缺陷,该文提出了一种新的确定RBF神经网络隐层节点数的方法。利用训练样本输入输出全部信息建立样本间的相似矩阵,然后采用最大矩阵元法... 针对基于训练样本输入信息进行非监督聚类来确定RBF神经网络隐层节点数的方法存在利用信息不充分的缺陷,该文提出了一种新的确定RBF神经网络隐层节点数的方法。利用训练样本输入输出全部信息建立样本间的相似矩阵,然后采用最大矩阵元法来确定RBF神经网络隐层节点数。实验仿真表明,该方法是有效的。 展开更多
关键词 rbf神经网络 隐层节点数 相似矩阵 最大矩阵元法
下载PDF
基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制 被引量:17
16
作者 肖本贤 王晓伟 +1 位作者 朱志国 刘一福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期569-573,共5页
将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到... 将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景. 展开更多
关键词 改进PSO算法 rbf神经网络 优化策略 神经网络预测控制 过热汽温
下载PDF
基于RBF神经网络的交通流量预测算法 被引量:21
17
作者 朱文兴 龙艳萍 贾磊 《山东大学学报(工学版)》 CAS 2007年第4期23-27,共5页
传统的径向基函数神经网络构造算法大多是根据先验知识和以往的经验事先确定网络的隐层结构,采用传统聚类和最小二乘法训练网络的各项参数,这种算法一般是基于局部搜索机制,使得训练的参数往往陷入局部极小值.提出用遗传算法结合一种新... 传统的径向基函数神经网络构造算法大多是根据先验知识和以往的经验事先确定网络的隐层结构,采用传统聚类和最小二乘法训练网络的各项参数,这种算法一般是基于局部搜索机制,使得训练的参数往往陷入局部极小值.提出用遗传算法结合一种新的聚类方法即最疏集(MSS-most scattered set)均值聚类算法和传统的最小二乘法来训练RBF(radial basis function)网络结构参数的方法.该方法不仅避免了网络训练陷入局部极小的问题,而且新的聚类方法的计算效率有所提高.通过把该算法应用在交通流预测方面,取得了令人满意的效果. 展开更多
关键词 rbf神经网络 遗传算法 最疏集均值聚类
下载PDF
基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测 被引量:16
18
作者 李冬梅 王正欧 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期81-83,98,共4页
提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度... 提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。 展开更多
关键词 混沌时间序列 时间序列预测 rbf神经网络
下载PDF
路面功率谱密度识别的仿真 被引量:19
19
作者 张丽霞 赵又群 +1 位作者 徐培民 吴杰 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期15-18,共4页
路面激励是汽车平顺性和操纵稳定性研究中的重要因素。提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面功率谱密度的仿真研究方法。建立了4自由度汽车振动模型,利用Matlab软件仿真得到汽车车身质心垂直加速度功率谱密度和俯仰角加速度... 路面激励是汽车平顺性和操纵稳定性研究中的重要因素。提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面功率谱密度的仿真研究方法。建立了4自由度汽车振动模型,利用Matlab软件仿真得到汽车车身质心垂直加速度功率谱密度和俯仰角加速度功率谱密度。应用RBF神经网络建立了汽车车身质心垂直加速度功率谱密度、俯仰角加速度功率谱密度和路面功率谱密度之间的非线性映射模型。仿真结果表明:该方法思路明确,抗噪声能力比较强,识别的精确度高。 展开更多
关键词 载荷识别 路面功率谱密度 径向基函数神经网络 仿真
下载PDF
基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制 被引量:20
20
作者 赵石铁 高宪文 车昌杰 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1673-1676,1696,共5页
磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器... 磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性. 展开更多
关键词 rbf神经网络 自适应控制 状态反馈 磁悬浮系统
下载PDF
上一页 1 2 187 下一页 到第
使用帮助 返回顶部