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一种基于径向基神经网络的车牌字符识别方法 被引量:7
1
作者 植俊文 戴青云 黄雪贤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第B12期311-313,共3页
径向基函数神经网络具有局部逼近的能力和局部可调的特性,以车牌字符识别为例,构造了一种实用型的径向基神经网络,并与传统的BP神经网络作了对比。实验结果表明,在车牌字符识别中,径向基网络的识别能力、分类能力及识别速度等均优于BP... 径向基函数神经网络具有局部逼近的能力和局部可调的特性,以车牌字符识别为例,构造了一种实用型的径向基神经网络,并与传统的BP神经网络作了对比。实验结果表明,在车牌字符识别中,径向基网络的识别能力、分类能力及识别速度等均优于BP网络。 展开更多
关键词 径向函数 径向神经网络(rbfnn) 车牌字符识别 BP网络 Gauss函数
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基于径向基神经网络和正则化极限学习机的多标签学习模型 被引量:13
2
作者 单东 许新征 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期833-840,共8页
相比径向基(RBF)神经网络,极限学习机(ELM)训练速度更快,泛化能力更强.同时,近邻传播聚类算法(AP)可以自动确定聚类个数.因此,文中提出融合AP聚类、多标签RBF(ML-RBF)和正则化ELM(RELM)的多标签学习模型(ML-AP-RBF-RELM).首先,在该模型... 相比径向基(RBF)神经网络,极限学习机(ELM)训练速度更快,泛化能力更强.同时,近邻传播聚类算法(AP)可以自动确定聚类个数.因此,文中提出融合AP聚类、多标签RBF(ML-RBF)和正则化ELM(RELM)的多标签学习模型(ML-AP-RBF-RELM).首先,在该模型中输入层使用ML-RBF进行映射,且通过AP聚类算法自动确定每一类标签的聚类个数,计算隐层节点个数.然后,利用每类标签的聚类个数通过K均值聚类确定隐层节点RBF函数的中心.最后,通过RELM快速求解隐层到输出层的连接权值.实验表明,ML-AP-RBF-RELM效果较好. 展开更多
关键词 多标签学习 正则化极限学习机(RELM) 径向神经网络(rbfnn) 前馈神经网络
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主元分析-神经网络岩爆等级预测模型 被引量:11
3
作者 张凯 张科 李昆 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期96-104,共9页
为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型。选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关... 为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型。选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关的主元即岩爆综合预测指标Y1、Y2和Y3,构成RBFNN、PNN、GRNN这3种神经网络的输入向量。研究结果表明:这3种PCA-神经网络模型,其岩爆预测结果优于对应的RBFNN、PNN、GRNN模型,提高预测准确率并缩短运算时间。从局部准确率、整体准确率及运算时间这3个方面综合比较,各模型的预测能力从强到弱依次为:PCA-GRNN> PCA-PNN> PCA-RBFNN> PNN> GRNN> RBFNN。 展开更多
关键词 主元分析法(PCA) 径向神经网络(rbfnn) 概率神经网络(PNN) 广义回归神经网络(GRNN) 岩爆预测
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基于递归径向基神经网络滑模的多功能柔性多状态开关控制方法
4
作者 廖江华 高伟 +1 位作者 唐钧益 杨耿杰 《电气技术》 2024年第5期11-21,共11页
近年来,新能源和电动汽车的渗透比例逐渐增高,给配电网的潮流优化和电能质量治理带来严峻挑战。针对分布式电源的随机性和间歇性问题,设计一种基于递归径向基神经网络(RRBFNN)滑模的多功能柔性多状态开关(FMS)控制方法,在实现功率交互... 近年来,新能源和电动汽车的渗透比例逐渐增高,给配电网的潮流优化和电能质量治理带来严峻挑战。针对分布式电源的随机性和间歇性问题,设计一种基于递归径向基神经网络(RRBFNN)滑模的多功能柔性多状态开关(FMS)控制方法,在实现功率交互和多端单相接地故障柔性消弧的同时,增强FMS的抗扰能力。首先考虑扰动的影响,设计一种改进RRBFNN滑模控制方法,以克服传统滑模控制固有的抖振现象和对系统精确数学模型的依赖,并减小并网暂态冲击;柔性消弧控制采用微积分型滑模面,理论推导出0轴电压控制律,提高故障电流抑制率;进一步通过李雅普诺夫定理证明所设计方法的稳定性和收敛性。最后,在Matlab/Simulink中搭建三端口FMS及其控制系统的仿真模型,通过对比仿真验证了所提策略的可行性和有效性。 展开更多
关键词 配电网 柔性多状态开关(FMS) 单相接地故障 柔性消弧 径向神经网络(rbfnn) 滑模控制
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基于RBFNN-ISSA的特大跨径悬索桥有限元模型修正
5
作者 王祺顺 何维 +2 位作者 吴欣 郭伟奇 雷顺成 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期155-167,共13页
针对大跨径悬索桥一类复杂结构的有限元模型修正问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)子结构代理模型与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的有限元模型修正方法。首... 针对大跨径悬索桥一类复杂结构的有限元模型修正问题,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)子结构代理模型与改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的有限元模型修正方法。首先,基于桥梁图纸数据采用通用有限元软件建立一座大跨悬索桥的初始有限元模型,并根据拉丁超立方抽样原则生成子结构材料参数-结构响应的训练样本,通过RBF神经网络和子结构模拟方法对初始有限元模型进行解构重组和样本学习,拟合关于材料参数-结构响应的代理模型。其次,建立考虑主梁挠度和模态频率误差最小的有限元模型参数修正数学优化模型,采用Tent混沌映射及黄金正弦策略改进标准麻雀搜索算法,引入柯西分布函数和贪心保留策略对每一代麻雀种群进行扰动,以用于求解联合静、动力特征的有限元模型修正数学优化问题。最后,以杭瑞高速洞庭湖大桥为工程背景,进行了悬索桥荷载试验,利用实测桥梁响应数据验证了该方法的可行性。研究结果表明:基于RBF神经网络与子结构法的模型修正方法,可以建立拟合精度较高的悬索桥结构代理模型;基于子结构RBF神经网络与改进麻雀搜索算法修正后的有限元模型相较于整体RBF神经网络、支持向量机和Kriging模型,大幅提升了对于实际结构的模拟精度,与实测数据相比,修正前后有限元模型在两级静力加载工况下13个有效测点挠度的平均相对误差降低了25%以上,前8阶模态频率的平均相对误差由-6.83%降至-2.38%,MAC值结果表明修正后模型能够准确地反映出大桥的实际振动状态,有效改善了初始有限元模型计算失真的情况;此外,基于混合策略改进后的麻雀搜索算法对于有限元模型修正参数的寻优具有更佳的收敛效率和稳定性。 展开更多
关键词 桥梁工程 有限元模型修正 改进麻雀搜索算法(ISSA) 悬索桥 径向神经网络(rbfnn) 柯西变异策略
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基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用 被引量:5
6
作者 杜大军 费敏锐 李力雄 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期827-830,共4页
针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数... 针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数拟合和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真,验证了该网络的有效性与实用性. 展开更多
关键词 径向神经网络(rbfnn) 快速回归算法 正交最小二乘 混沌时间序列
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基于粗糙集理论的RBF神经网络在LUCC分类浅析 被引量:5
7
作者 付磊 王金亮 《云南师范大学学报(自然科学版)》 2010年第3期28-31,共4页
将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度。粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处... 将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度。粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处理不确定、不精确及冗余的数据。结果表明,粗糙集简约后的决策信息放入RBF神经网络中进行运算,输出结果与BP网络运算结果进行对比,在运算时间和测试精度上均优于BP网络。 展开更多
关键词 粗糙集 遗传算法 径向神经网络(rbfnn) 土地利用/覆盖 遥感图像
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基于RS-RBFNN的邮轮建造物资物流集配风险预警
8
作者 谢露强 徐靖 王海燕 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期114-121,共8页
为解决邮轮建造物资物流集配层级复杂、耦合因素众多引起的产需脱节问题,提出一种粗糙集(RS)融合径向基神经网络(RBFNN)的集成风险预警模型。首先,基于物资物流集配风险因素分析,构建风险预警指标体系,利用网络分析法(ANP)建立指标间相... 为解决邮轮建造物资物流集配层级复杂、耦合因素众多引起的产需脱节问题,提出一种粗糙集(RS)融合径向基神经网络(RBFNN)的集成风险预警模型。首先,基于物资物流集配风险因素分析,构建风险预警指标体系,利用网络分析法(ANP)建立指标间相互依赖和反馈关系评价模型,并据此确定指标重要度;其次,采用功效系数法确定历史数据警情,并以此作为神经网络输出端;最后,利用RS作为RBFNN的前置处理系统,对某邮轮建造过程机电物资物流集配进行风险预警建模,并与RBFNN、反向传播神经网络(BPNN)和RS-BPNN进行性能比较。结果表明:RS-RBFNN模型能有效简化神经网络结构,提高测效率和准确性,克服BP网络训练时间长、稳定性较差且容易陷入局部极小的弊病。 展开更多
关键词 粗糙集(RS) 径向神经网络(rbfnn) 邮轮建造物资 物流集配 风险预警 反向传播神经网络(BPNN) 网络分析法(ANP)
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紫花地丁的红外光谱和径向基神经网络鉴别 被引量:4
9
作者 汤彦丰 侯占忠 +1 位作者 王志宝 甄攀 《湖北农业科学》 北大核心 2014年第1期132-134,共3页
采用傅里叶红外光谱法(FTIR)扫描42种紫花地丁(Viola philippica Car.)样品,利用径向基神经网络(RBFNN)对红外数据进行处理。结果表明,该方法可以有效鉴别野生紫花地丁和栽培紫花地丁,正确率达到95.24%,可以用来进行紫花地丁的质量控制。
关键词 紫花地丁(Viola philippica CAR ) 红外光谱 鉴别 径向神经网络(rbfnn)
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改进的RBFNN在运动员竞技状态预测中的应用 被引量:4
10
作者 张乐 魏振钢 +1 位作者 姚晓晓 杨红云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期217-219,共3页
提出了一种改进的径向基函数(RBF)神经网络,该神经网络以模糊系统模型为基础。首先利用减法聚类算法确定径向基函数的中心数,然后通过模糊C均值聚类算法优化基函数中心与宽度,最后依据样本数据的聚类结果设计RBF神经网络并进行训练。将... 提出了一种改进的径向基函数(RBF)神经网络,该神经网络以模糊系统模型为基础。首先利用减法聚类算法确定径向基函数的中心数,然后通过模糊C均值聚类算法优化基函数中心与宽度,最后依据样本数据的聚类结果设计RBF神经网络并进行训练。将该神经网络应用于网球队运动员的竞技状态的预测。仿真结果表明:该算法先进有效、具有较高的精度,用其建立的模型具有较强的实用性。 展开更多
关键词 径向神经网络(rbfnn) 减聚类算法 模糊C均值算法 竞技状态 预测
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基于改进自适应积分视线制导方法的欠驱动无人水面艇路径跟踪控制 被引量:3
11
作者 白一鸣 刘磊 韩新洁 《上海海事大学学报》 北大核心 2021年第4期12-19,52,共9页
为提高无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)对复杂海况的适应性,针对欠驱动USV的路径跟踪控制问题,设计基于改进的自适应积分视线(improved adaptive integral line-of-sight,IAILOS)制导方法和径向基神经网络(radial basis funct... 为提高无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)对复杂海况的适应性,针对欠驱动USV的路径跟踪控制问题,设计基于改进的自适应积分视线(improved adaptive integral line-of-sight,IAILOS)制导方法和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的积分滑模路径跟踪控制器。在IAILOS制导方法中,引入降阶的扩张状态观测器估计未知时变洋流速度,从而使得该制导方法不仅可以估计时变漂角,而且可以补偿未知时变洋流的扰动。利用RBFNN的无限逼近特性来估计USV动力学模型中的不确定项和未知的外部环境干扰。通过稳定性分析和仿真对比实验,验证了本文所设计的控制器的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 无人水面艇(USV) 路径跟踪控制 改进的自适应积分视线(IAILOS)制导方法 径向神经网络(rbfnn) 滑模控制
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基于智能解析余度的容错飞控系统设计 被引量:3
12
作者 刘小雄 章卫国 李广文 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期1912-1916,共5页
常规的解析余度容错方法容易受到不确定因素和随机干扰的影响,本文以飞行控制系统为研究对象,提出基于智能解析余度的容错飞行控制系统设计方案,使用径向基神经网络的在线学习和全局逼近的性能,建立飞行控制系统传感器之间的解析余度关... 常规的解析余度容错方法容易受到不确定因素和随机干扰的影响,本文以飞行控制系统为研究对象,提出基于智能解析余度的容错飞行控制系统设计方案,使用径向基神经网络的在线学习和全局逼近的性能,建立飞行控制系统传感器之间的解析余度关系,利用不相同传感器之间的解析关系进行残差分析从而进行传感器的故障隔离与信号重构.这样有效地抑制了测量噪声和模型不确定性.应用某型飞机进行仿真,实现了传感器的在线故障隔离与重构,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 解析余度 径向神经网络(rbfnn) 飞行控制系统 容错
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基于径向基神经网络的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制 被引量:2
13
作者 薛雅丽 姜长生 朱亮 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期765-770,共6页
基于轨迹线性化控制方法(TLC)以及径向基神经网络(RBFNN)技术研究了一种新的鲁棒自适应轨迹线性化控制方案并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计中.首先基于被控对象的分析模型设计系统的TLC控制器,然后利用RBFNN对系统不确定的逼... 基于轨迹线性化控制方法(TLC)以及径向基神经网络(RBFNN)技术研究了一种新的鲁棒自适应轨迹线性化控制方案并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计中.首先基于被控对象的分析模型设计系统的TLC控制器,然后利用RBFNN对系统不确定的逼近能力,设计了鲁棒自适应控制器及参数的自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了闭环系统所有误差信号一致最终有界.最后应用新控制方案设计了ASV飞行控制系统,仿真结果表明了方法的有效性. 展开更多
关键词 轨迹线性化控制(TLC) 径向神经网络(rbfnn) 鲁棒自适应控制 空天飞行器(ASV)
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基于RBFNN-ACO的铝合金搅拌摩擦搭接焊工艺参数优化 被引量:1
14
作者 岳玉梅 韩松 +1 位作者 郭芮秀 姬书得 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2022年第21期54-61,共8页
采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min... 采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min、207 mm/min和0.12 mm时接头的拉剪载荷最大达5.06 kN/mm,比优化前的最大拉剪载荷提高了6.08%。径向基神经网络与蚁群优化算法相结合的智能方法为优化焊接工艺参数,进一步提高铝合金搅拌摩擦搭接接头强度提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 搅拌摩擦搭接焊(FSLW) 尖部半螺纹搅拌针 径向神经网络(rbfnn) 蚁群优化算法(ACO) 参数优化
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EPS助力特性的改进RBF神经网络方法 被引量:2
15
作者 文科 那文波 杨惠忠 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第8期69-71,共3页
针对电动助力转向(EPS)助力特性的非线性问题,提出应用径向基(RBF)神经网络强非线性能力进行电动助力转向(EPS)助力特性曲面拟合方法,并做出改进。应用改进均值聚类方法(k-means)对数据进行聚类,获取基函数参数,再用梯度下降法训练网络... 针对电动助力转向(EPS)助力特性的非线性问题,提出应用径向基(RBF)神经网络强非线性能力进行电动助力转向(EPS)助力特性曲面拟合方法,并做出改进。应用改进均值聚类方法(k-means)对数据进行聚类,获取基函数参数,再用梯度下降法训练网络权值,并利用最优停止法对网络进行了优化。实验结果表明,该改进方法避免了过拟合现象,提高了网络的泛化能力,并且具有网络训练时间短,拟合的曲面精度高,预测能力强等优点。 展开更多
关键词 电动助力转向(EPS) 助力特性曲面 径向神经网络(rbfnn) 最优停止法
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基于RBFNN混合粒子群算法的电力负荷短期预测
16
作者 王琼 刘伟 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期90-92,共3页
根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,... 根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性。 展开更多
关键词 电力负荷预测 径向神经网络(rbfnn) 混合粒子群优化算法(HPSO)
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基于径向基函数神经网络的机器人滑模控制 被引量:10
17
作者 林雷 任华彬 王洪瑞 《控制工程》 CSCD 2007年第2期224-226,共3页
尽管滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,但在保证系统的渐进稳定性上却存在很强的抖动缺点。因此,在一般滑模控制的基础上,引入了径向基函数神经网络(RBFNN)。利用滑模控制的特点设定目标函数,将切换函数作为RBFNN的输入,滑... 尽管滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,但在保证系统的渐进稳定性上却存在很强的抖动缺点。因此,在一般滑模控制的基础上,引入了径向基函数神经网络(RBFNN)。利用滑模控制的特点设定目标函数,将切换函数作为RBFNN的输入,滑模控制量作为其输出。利用RBF神经网络的在线学习功能,消除了控制的抖动,同时使系统具有很强的鲁棒性。对两连杆机械手进行了仿真研究,其结果表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能消除滑模控制的抖动问题。 展开更多
关键词 机器人 滑模控制 径向函数神经网络(rbfnn)
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基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究 被引量:12
18
作者 戚志东 朱新坚 曹广益 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期126-129,137,共5页
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模... 为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在线对神经模糊控制器的参数进行自适应调整,采用最近邻聚类算法(NNCA)对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中,将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。 展开更多
关键词 直接甲醇燃料电池 径向函数神经网络(rbfnn) 模糊遗传算法(FGA) 最近邻聚类算法
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基于RBF神经网络的PID整定 被引量:7
19
作者 李广军 张翠芳 申元霞 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第3期354-357,共4页
针对非线性系统,采用了基于径向基函数(RBF)神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络.仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定.
关键词 径向函数神经网络(rbfnn) PID整定 梯度下降法 遗传算法
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基于改进t-SNE和RBFNN的柴油机故障诊断 被引量:6
20
作者 尚前明 黄兴烨 +3 位作者 沈栋 朱仁杰 胡秋芳 邱天 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期91-97,共7页
针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法... 针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法(FOA)陷入局部最优的问题,将GA-FOA应用于RBFNN参数选取中;采用改进后的RBFNN模型对经自适应加权t-SNE降维的数据进行故障识别。研究结果表明,改进后的算法能明显改善聚类效果,提高故障识别的正确率,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 柴油机 振动信号 故障诊断 t分布的随机邻域嵌入(t-SNE) 径向函数神经网络(rbfnn)
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