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一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法 被引量:22
1
作者 庞振 徐蔚鸿 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期161-163,184,共4页
针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消... 针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消除聚类的敏感性,再用优化后的k-means算法构造RBF神经网络。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 减聚类算法 K-MEANS算法 径向函数(rbf)神经网络 梯度下降法
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一种改进的RBF神经网络混合学习算法 被引量:19
2
作者 孙丹 万里明 +1 位作者 孙延风 梁艳春 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期817-822,共6页
提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)... 提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 聚类 粒子群优化算法 径向函数(rbf)神经网络
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基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究 被引量:19
3
作者 邱道宏 李术才 +2 位作者 薛翊国 田昊 闫茂旺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期2013-2018,共6页
围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻... 围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。 展开更多
关键词 围岩分类 超前识别 数字钻进 量子遗传算法(QGA) 径向函数(rbf)神经网络
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人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究 被引量:17
4
作者 葛长峰 胡庆兴 李方明 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2008年第4期519-523,共5页
深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力... 深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。 展开更多
关键词 坑工程 地表沉降预测 人工神经网络 误差反向传播(BP)神经网络 径向函数(rbf)神经网络
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三角剖分以及径向基函数神经网络在星图识别中的应用 被引量:14
5
作者 张少迪 王延杰 孙宏海 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期395-402,共8页
根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模... 根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集。然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法。通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本。最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别。试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图。 展开更多
关键词 星图识别 三角剖分 径向函数(rbf)神经网络 ROLS算法 GAP算法
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基于神经网络集成-X射线荧光光谱法的铁矿石中全铁含量测定 被引量:12
6
作者 李颖娜 徐志彬 《冶金分析》 CAS 北大核心 2019年第1期35-41,共7页
为了探索人工智能在铁矿石品质快速检验中的应用,研究了机器学习算法与化学计量学和X射线荧光光谱仪(XRF)相结合快速测定铁矿石中全铁含量的方法。收集来自于不同产地的,主要物相为赤铁矿、褐铁矿、磁铁矿、针铁矿和多物相混和结构的铁... 为了探索人工智能在铁矿石品质快速检验中的应用,研究了机器学习算法与化学计量学和X射线荧光光谱仪(XRF)相结合快速测定铁矿石中全铁含量的方法。收集来自于不同产地的,主要物相为赤铁矿、褐铁矿、磁铁矿、针铁矿和多物相混和结构的铁矿石样品共1 098个作为样本集。采用X射线荧光光谱仪对铁矿石样品熔片进行扫描,扫描后的光谱图提取数据点后作为神经网络的输入,以全铁含量作为输出结果。然后依据X射线衍射(XRD)得到的物相结构优化自组织(SOM)网络,并对全部样本的XRF图谱进行分类,对分类后的每一个子集分别采用反向传播(BP)和径向基函数(RBF)网络建立回归子模型,对各子模型的预测结果进行整合,最终建立基于集成神经网络和X射线荧光光谱法的铁矿石中全铁含量预测模型。方法模型建立后,不需要额外标准物质建立校准曲线,能够实现对未知样品的分类和输出全铁含量结果。 展开更多
关键词 铁矿石 X射线荧光光谱法 X射线衍射 反向传播(BP)神经网络 径向函数(rbf)神经网络 集成神经网络
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电子式电流互感器误差模型及误差状态预测方法 被引量:12
7
作者 胡琛 张竹 +3 位作者 杨爱超 李敏 焦洋 李东江 《电力工程技术》 2020年第4期187-193,共7页
为及时发现电子式电流互感器误差状态的稳定性问题,保证电能贸易结算的公平性,有必要对电子式电流互感器的误差状态进行预测。文中建立了电子式电流互感器误差模型,将其误差表征为单输出变量和多输入变量的理论模型,确定了模型输入变量... 为及时发现电子式电流互感器误差状态的稳定性问题,保证电能贸易结算的公平性,有必要对电子式电流互感器的误差状态进行预测。文中建立了电子式电流互感器误差模型,将其误差表征为单输出变量和多输入变量的理论模型,确定了模型输入变量和输出变量。针对模型输入变量和输出变量之间无明确函数关系的问题,提出基于聚类径向基函数(RBF)神经网络的误差状态预测方法,针对变量单位和数量级不同的问题,采用Z-score标准化法对数据进行预处理,为了简化神经网络,采用k-means聚类算法对输入变量进行聚类分析。算例分析结果表明,比差预测误差的绝对值小于0.05%,角差预测误差的绝对值小于10’。该预测方法可提供电子式电流互感器误差状态的变化信息,防范电能贸易结算的风险。 展开更多
关键词 电子式电流互感器 误差模型 Z-score标准化 聚类 径向函数(rbf)神经网络
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电控汽油机怠速模糊RBF神经网络控制 被引量:5
8
作者 张弓 张永相 +3 位作者 邱容 林用满 严寒冰 董霖 《四川工业学院学报》 2004年第1期44-47,共4页
 针对电控汽油机怠速控制要求,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络控制方案,在MATLAB环境下进行了控制仿真,获得了比PID、模糊、模糊BP神经网络更好的控制性能。
关键词 电控汽油机 怠速 模糊控制 径向函数(rbf)神经网络
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机械臂神经网络控制优化与仿真 被引量:10
9
作者 许洋洋 王莹 薛东彬 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第5期416-420,共5页
为了提高机械臂末端连杆运动轨迹控制的稳定性,在径向基函数(RBF)神经网络控制器的基础上,采用混合算法优化RBF神经网络控制器.用两个径向基神经网络单元作为自适应控制器,其中一个作为输入端的控制器,另一个作为机械臂的辨识器.将混合... 为了提高机械臂末端连杆运动轨迹控制的稳定性,在径向基函数(RBF)神经网络控制器的基础上,采用混合算法优化RBF神经网络控制器.用两个径向基神经网络单元作为自适应控制器,其中一个作为输入端的控制器,另一个作为机械臂的辨识器.将混合算法优化应用到这两个神经网络单元中,以改善网络结构参数对神经网络控制和辨识性能的影响,在Matlab环境下进行了仿真实验,并与RBF神经网络控制器跟踪效果进行对比.仿真结果显示:在受到不确定因素干扰时,机械臂末端连杆采用改进RBF神经网络控制器产生的误差较小,系统反应速度较快,转矩波动较小.机械臂末端连杆采用改进RBF神经网络控制器,具有抗干扰的能力,快速保持系统输出的稳定性. 展开更多
关键词 多连杆 机械臂 径向函数(rbf)神经网络 混合算法 仿真
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基于RBF网络的航空发动机terminal滑模控制 被引量:10
10
作者 苗卓广 谢寿生 +3 位作者 王海涛 翟旭升 张子阳 孙晓东 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2821-2826,共6页
针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改... 针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振. 展开更多
关键词 航空发动机 TERMINAL滑模控制 径向函数(rbf)神经网络 抖振 趋近律
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基于RBF神经网络的赤潮预测方法 被引量:9
11
作者 李慧 顾沈明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第1期228-230,248,共4页
赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。简要介绍了RBF神经网络的基本原理,探讨了应用该人工神经网络进行赤潮预测的方法。利用RBF神经网络模型对赤潮灾... 赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。简要介绍了RBF神经网络的基本原理,探讨了应用该人工神经网络进行赤潮预测的方法。利用RBF神经网络模型对赤潮灾害监测数据进行仿真实验,并对结果进行了分析。 展开更多
关键词 赤潮 径向函数(rbf)神经网络 环境因子 赤潮预报
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基于RBF神经网络的水文地质参数识别 被引量:7
12
作者 张俊艳 魏连伟 +3 位作者 韩文秀 邵景力 崔亚丽 张建立 《中国工程科学》 2004年第8期74-78,共5页
水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性 ,提出了水文地质参数识别的径向基函数 (RBF )神经网络方法 ,并通过算例验证了它的可行性与有效性 ,实现了水文地质参数的自动识别 ,提高了计算效... 水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性 ,提出了水文地质参数识别的径向基函数 (RBF )神经网络方法 ,并通过算例验证了它的可行性与有效性 ,实现了水文地质参数的自动识别 ,提高了计算效率 。 展开更多
关键词 地下水 水文地质参数 径向函数(rbf)神经网络 BP神经网络
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基于遗传优化神经网络的网络入侵特征检测 被引量:8
13
作者 陈鸿星 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第14期78-81,共4页
为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态... 为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明:遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数,同时提高了网络入侵检测正确率。 展开更多
关键词 网络入侵 特征选择 遗传算法 径向函数(rbf)神经网络
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基于改进RBF神经网络的电力负荷预测 被引量:8
14
作者 张燕 谢峰 《电子设计工程》 2013年第1期117-118,121,共3页
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF)神经网络,对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。
关键词 交替梯度算法 径向函数(rbf)神经网络 负荷预测 电力系统
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基于ACO-RBF神经网络的接触电阻预测 被引量:8
15
作者 雒贤华 王智勇 +1 位作者 王大语 郭凤仪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期139-142,共4页
工程应用中通常采用经验公式对接触电阻进行计算,计算精度较差,难以满足实际需求。为此,提出一种基于蚁群优化算法-径向基函数(ACO-RBF)神经网络的接触电阻预测模型。开展不同回路电流、滑动速度、接触压力下的接触电阻实验,获得接触电... 工程应用中通常采用经验公式对接触电阻进行计算,计算精度较差,难以满足实际需求。为此,提出一种基于蚁群优化算法-径向基函数(ACO-RBF)神经网络的接触电阻预测模型。开展不同回路电流、滑动速度、接触压力下的接触电阻实验,获得接触电阻值;采用ACO-RBF神经网络建立接触电阻关于回路电流、滑动速度和接触压力的预测模型;并利用MATLAB对所建模型进行仿真分析。结果表明:模型能对接触电阻做出良好的预测,与传统的RBF神经网络预测模型相比,平均相对误差下降了5.9%,预测精度更高。 展开更多
关键词 接触电阻 径向函数(rbf)神经网络 蚁群优化算法 预测模型
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基于RBF神经网络的客户分类模型 被引量:7
16
作者 匡芳君 王艳华 唐贤瑛 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第4期70-73,共4页
运用径向基函数(RBF)神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值.仿真结果证明了该方法的有效性.
关键词 客户关系管理 客户分类 径向函数(rbf)神经网络 K均值聚类算法 最小二乘法
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基于GEP-RBF的协同过滤数据稀疏性问题研究 被引量:8
17
作者 古凌岚 《计算机与数字工程》 2013年第9期1433-1436,1441,共5页
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法。该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评... 针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题,提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法。该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析,构建了局部用户-项目评分矩阵,同时利用GEP优化RBF神经网络,预测局部用户-项目评分矩阵的缺失评分,平滑评分矩阵,并给出了用户评分项目交集阈值修正相似度的方法,提高用户相似度计算的准确性。实验结果表明,该算法能有效地缓解数据稀疏性问题,从而提高了协同过滤推荐系统的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 因表达式编程(GEP) 径向函数(rbf)神经网络 数据稀疏性 推荐系统
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带权重的RBF神经网络银行个人信用评价方法 被引量:7
18
作者 郭小燕 张明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第5期258-262,共5页
针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权距离代替了欧氏距离作为选定核函数中心的量度。在此基础上,建立了信用评价模型,利用已知类别的样本对模... 针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权距离代替了欧氏距离作为选定核函数中心的量度。在此基础上,建立了信用评价模型,利用已知类别的样本对模型进行训练,再利用训练好的模型对未知类别的样本进行预测,实验结果验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 于权重 径向函数(rbf)神经网络 模式分类 信用评价
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基于FMEA与RBF神经网络的LPG汽车罐车储罐系统故障诊断 被引量:7
19
作者 马成正 王洪德 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期99-104,共6页
为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式及故障特征指标,根据日常检测数据构造训练样本,运用径向基函数(RBF)神经网络对网络进行训练建立诊断模... 为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式及故障特征指标,根据日常检测数据构造训练样本,运用径向基函数(RBF)神经网络对网络进行训练建立诊断模型并利用诊断模型对罐车故障进行诊断。经验证:诊断结果与实际情况相符合。因此,基于FMEA与RBF神经网络所构建的模型可以用于危险化学品汽车罐车储罐系统的故障诊断。 展开更多
关键词 故障模式影响分析(FMEA) 径向函数(rbf)神经网络 LPG储罐 故障指标 故障诊断
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基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制 被引量:3
20
作者 王旭升 王荣博 +3 位作者 李洋 朱德良 郭士杰 甘中学 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第24期10410-10418,共9页
机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度... 机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度和精度。所提策略采用双环控制,外环在传统阻抗模型基础上引入非线性接触力微分项在保持系统稳定性的同时提高机器人对接触力变化的响应,有效降低接触力超调;内环为自适应滑模控制,并使用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近机器人动力学模型并补偿系统中不确定性扰动,提高了系统的鲁棒性,提高收敛速度并降低跟随误差。通过仿真与实验,验证了所提出的改进阻抗控制方法相比于传统的阻抗控制方法有更好的力控响应速度和位置跟踪精度,可有效解决机器人与环境接触瞬间的接触力超调问题。 展开更多
关键词 柔顺控制 改进阻抗控制 接触力超调 径向函数(rbf)神经网络
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