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基于MATLAB实现的ANN方法在地下水质评价中的应用 被引量:52
1
作者 罗定贵 王学军 郭青 《北京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期296-302,共7页
MATLAB 6 .5工具箱提供了径向基网络的实现函数 ,该算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的特点。将其应用于抚州市地下水环境质量评价 ,并尝试利用MAT LAB的PREMNMX函数进行原始数据预处理、利用RAND函数在水质评价... MATLAB 6 .5工具箱提供了径向基网络的实现函数 ,该算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的特点。将其应用于抚州市地下水环境质量评价 ,并尝试利用MAT LAB的PREMNMX函数进行原始数据预处理、利用RAND函数在水质评价标准等级间内插构造足够数量的训练样本、检测样本及其目标输出、确立水质评价等级界限 ,取得良好的评价结果 。 展开更多
关键词 地下水 环境质量评价 rbf 人工神经网络
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神经网络模型森林生物量遥感估测方法的研究 被引量:40
2
作者 王淑君 管东生 《生态环境》 CSCD 北大核心 2007年第1期108-111,共4页
森林生物量的估测是全球变化研究的基础,而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物量模型为森林生物量估测的发展方向,目前的遥感生物量估测方法大多基于回归分析,需要预先假设、事后检验,仅为经验性的统计模型。神经网... 森林生物量的估测是全球变化研究的基础,而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物量模型为森林生物量估测的发展方向,目前的遥感生物量估测方法大多基于回归分析,需要预先假设、事后检验,仅为经验性的统计模型。神经网络的分布并行处理、非线性映射、自适应学习和容错等特性,使其具有独特的信息处理和计算能力,在机制尚不清楚的高维非线性系统体现出强大优势,可以用于遥感生物量估测。文章在野外调查的基础上,尝试应用BP网络和RBF网络技术,建立广州TM遥感影像数据与森林样方生物量实测数据之间的神经网络模型,通过训练和仿真,与生物量实测数据进行比较。结果表明,在独立样地估测中,人工神经网络估测的相对误差均小于15.18%,获得了满意的效果。而RBF网络与BP网络相比,在识别精度上、稳定性、速度上,均优于BP网络,其最大相对误差不超过10.12%,平均相对误差为4.76%。可见应用神经网络方法的“黑箱”操作虽然难以归纳出指导性规律,但可以获得很高的精度。尤其RBF网络,在训练完成后,可以应用该模型进行大区域生物量估算,对于森林的规划及管理具有深远意义。 展开更多
关键词 LANDSAT TM数据 森林生物量 人工神经网络 BP网络 rbf网络
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基于主成分分析的径向基函数神经网络在电力系统负荷预测中的应用 被引量:41
3
作者 赵杰辉 葛少云 刘自发 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期35-37,40,共4页
径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进 RBF 神经网络新方法。具体是利用主成分分析(PCA)方... 径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进 RBF 神经网络新方法。具体是利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降的问题。最后通过某省的实际算例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 径向基函数 神经网络 主成分分析
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径向基函数神经网络在水质评价中的应用 被引量:20
4
作者 董曼玲 黄胜伟 《环境科学与技术》 CAS CSCD 2003年第1期23-25,共3页
采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈BP神经网络 ,根据某流域水系的水质监测数据 ,建立一个对地表水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地表水质污染主要的七项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进... 采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈BP神经网络 ,根据某流域水系的水质监测数据 ,建立一个对地表水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地表水质污染主要的七项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明 ,该方法收敛速度较快 ,预测精度较高 ,效果好。 展开更多
关键词 人工神经网络 BP网络 rbf网络 水质评价
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人工神经网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用 被引量:17
5
作者 黄明志 杭海峰 +2 位作者 储炬 叶勤 张嗣良 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期162-164,176,共4页
探索了动态 BP网络和 RBF网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用 ,比较了它们的收敛速度和学习能力。结果表明 ,BP网络和 RBF网络都具有相当好的学习能力 ,但 RBF网络的收敛速度更快。训练好的神经网络 ,在红霉素发酵过程中可在线预估... 探索了动态 BP网络和 RBF网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用 ,比较了它们的收敛速度和学习能力。结果表明 ,BP网络和 RBF网络都具有相当好的学习能力 ,但 RBF网络的收敛速度更快。训练好的神经网络 ,在红霉素发酵过程中可在线预估出红霉素效价、葡萄糖浓度、NH2 - N浓度、丙醇浓度和菌体浓度等参数值 ,并可在进一步的过程优化和控制中应用。 展开更多
关键词 神经网络 BP网络 rbf网络 红霉素 发酵 状态预估
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灰色神经网络模型在海水腐蚀预测中的应用 被引量:21
6
作者 刘威 赵选民 +1 位作者 邓春龙 李文军 《中国腐蚀与防护学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期201-204,共4页
根据实际海水材料腐蚀数据,将灰色预测模型GM(1,1)与径向基(Radial basis function,RBF)神经网络预测模型结合,建立预测碳钢、低合金钢在实际海水环境中平均腐蚀速率的灰色神经网络模型。结果表明,灰色RBF网络建模优于传统灰色预测模型... 根据实际海水材料腐蚀数据,将灰色预测模型GM(1,1)与径向基(Radial basis function,RBF)神经网络预测模型结合,建立预测碳钢、低合金钢在实际海水环境中平均腐蚀速率的灰色神经网络模型。结果表明,灰色RBF网络建模优于传统灰色预测模型,符合海水腐蚀的特点。 展开更多
关键词 GM(1 1) rbf神经网络 海水腐蚀 预测
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多信息融合的变压器实时状态评估 被引量:20
7
作者 齐振忠 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期95-100,共6页
随着变压器状态监测技术的发展,获得的变压器状态信息种类也越来越多。为此,提出了多信息融合的变压器健康状态评估方法。该方法通过融合粗糙集、神经网络和D-S证据理论,解决了因变压器信息参数繁多而造成的网络结构复杂和庞大等一系列... 随着变压器状态监测技术的发展,获得的变压器状态信息种类也越来越多。为此,提出了多信息融合的变压器健康状态评估方法。该方法通过融合粗糙集、神经网络和D-S证据理论,解决了因变压器信息参数繁多而造成的网络结构复杂和庞大等一系列问题,也为D-S证据理论中的基本可信度分配提供了有效的依据。实例表明,该方法具有较高的诊断准确性和可靠性。 展开更多
关键词 粗糙集 人工神经网络 rbf神经网络 D-S证据理论 状态等级
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带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟及变形预测 被引量:19
8
作者 田硕 尚建勤 +2 位作者 盖鹏涛 陈福龙 曾元松 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期274-286,共13页
带筋整体壁板特别是高筋整体壁板具有优异的结构效率、减重效益和密封效果,在航空航天等领域备受青睐。预应力喷丸成形是大中型、长寿命、高性能复杂带筋整体壁板的一种不可多得的有效成形手段。数值模拟是促进带筋整体壁板预应力喷丸... 带筋整体壁板特别是高筋整体壁板具有优异的结构效率、减重效益和密封效果,在航空航天等领域备受青睐。预应力喷丸成形是大中型、长寿命、高性能复杂带筋整体壁板的一种不可多得的有效成形手段。数值模拟是促进带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究、进步与应用的一种极具潜力的途径。针对带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟,建立了基于响应面函数的多弹丸撞击有限元模型、基于应变中性层内移的反弯曲应力场法模拟模型、预应力喷丸成形RBF神经网络预测模型,实现了喷丸成形应力场法数值模拟、预应力喷丸成形较高精度数值模拟与变形预测,为带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究和实际应用提供了一种更为便捷、高效、经济的途径。 展开更多
关键词 带筋整体壁板 喷丸 预应力喷丸成形 应变中性层 有限元方法 rbf人工神经网络 变形预测
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地表水质评价的径向基神经网络模型设计 被引量:14
9
作者 罗定贵 郭青 王学军 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2003年第5期77-81,共5页
该文以MATLAB6 5为平台介绍了神经网络工具箱中径向基函数网络的基本原理、训练算法以及实现函数,指出该实现函数具有自适应确定网络结构和无需人为确定初始权值的特性。将其应用于某市的地表水质评价,研究了训练样本集、检测样本集及... 该文以MATLAB6 5为平台介绍了神经网络工具箱中径向基函数网络的基本原理、训练算法以及实现函数,指出该实现函数具有自适应确定网络结构和无需人为确定初始权值的特性。将其应用于某市的地表水质评价,研究了训练样本集、检测样本集及其目标输出的构造、原始数据的预处理、神经网络的构建、训练、检测及结果评价整个过程,收到了良好效果,为地表水质评价中神经网络的应用与设计奠定了扎实的基础。另外,还与BP网进行了对比,BP网表现出结构和初始权值确定的人为性。 展开更多
关键词 地表水 水质评价 径向基神经网络 人工神经网络 BP网络
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泄洪雾化预测的人工神经网络方法探讨 被引量:16
10
作者 柳海涛 孙双科 +1 位作者 刘之平 王晓松 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1241-1245,共5页
为了预测高坝泄洪雾化引起的降雨强度分布,本文提出了一种基于人工神经网络的雾化预报模型。该模型将泄洪流量、入水流速、入水角度以及三维河谷地形坐标等作为输入变量,对相应河谷地形内的雾化降雨强度分布进行预测。研究中采用了径向... 为了预测高坝泄洪雾化引起的降雨强度分布,本文提出了一种基于人工神经网络的雾化预报模型。该模型将泄洪流量、入水流速、入水角度以及三维河谷地形坐标等作为输入变量,对相应河谷地形内的雾化降雨强度分布进行预测。研究中采用了径向基函数(RBF)网络建模,并且通过在其激发函数中引入Sign-d函数,构造一种混合RBF网络,以改善模型的稳定性和泛化能力。通过东江水电站雾化原型观测资料检验,证明该网络模型在求解泄洪雾化降雨的空间分布方面是适宜而有效的。 展开更多
关键词 泄洪雾化 降雨强度 人工神经网络 rbf网络 BP网络 原型观测 东江水电站
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BP和RBF神经网络在函数逼近上的对比与研究 被引量:17
11
作者 张志勰 虞旦 《工业控制计算机》 2018年第5期119-120,共2页
通过具体的实例,着重分析RBF神经网络和BP神经网络在面对较为复杂的不确定系统时对未知参数的逼近效果,此外也通过比较RBF神经网络和BP神经网络的异同,来详尽分析出RBF神经网络在函数逼近方面的优势和特点。
关键词 人工神经网络 rbf神经网络 BP神经网络 函数逼近
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基于PCA-RBF神经网络的商业银行财务风险评价研究 被引量:14
12
作者 刘飞虎 罗晓光 《投资研究》 北大核心 2013年第3期88-97,共10页
为了有效地防范、化解商业银行的财务风险,本文设计了基于主成分分析和RBF神经网络相结合的财务风险综合评价方法。本文首先利用因子分析法对各评级指标进行提炼,从而减少了RBF神经网络训练数据,简化了网络结构,然后选择提炼后的部分商... 为了有效地防范、化解商业银行的财务风险,本文设计了基于主成分分析和RBF神经网络相结合的财务风险综合评价方法。本文首先利用因子分析法对各评级指标进行提炼,从而减少了RBF神经网络训练数据,简化了网络结构,然后选择提炼后的部分商业银行数据利用RBF神经网络进行了训练,最后选择几家商业银行的数据对已经训练好的RBF-ANN系统进行了测试。本文的研究为商业银行财务风险评价、财务风险监控和财务风险控制提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 商业银行 财务风险 主成分分析 rbf神经网络 评价方法
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福海叶绿素含量的人工神经网络反演模型 被引量:10
13
作者 吴倩 林蕾 +1 位作者 王学军 李宁宁 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第4期27-30,共4页
在圆明园福海同时进行光谱测量与叶绿素测定。使用传统经验统计算法、BP人工神经网络和径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)网络,分别建立光谱值反演叶绿素浓度模型。结果表明,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值... 在圆明园福海同时进行光谱测量与叶绿素测定。使用传统经验统计算法、BP人工神经网络和径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)网络,分别建立光谱值反演叶绿素浓度模型。结果表明,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值、速度快、结果可靠、能充分利用光谱信息等优良特性,得到了相当好的拟合结果,是一种值得推广的预测叶绿素浓度的神经网络模型。 展开更多
关键词 叶绿素 光谱测量 人工神经网络 反演模型 BP网络 rbf网络 水质监测
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地面水质评价的RBF神经网络方法 被引量:7
14
作者 李兴旺 董曼玲 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2002年第3期51-54,共4页
借助神经网络方法处理非线性问题的优势 ,采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈 BP神经网络。根据某流域水系的水质监测的数据 ,建立一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质污染主要的 7项指标为训练样本 ,利用该网... 借助神经网络方法处理非线性问题的优势 ,采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈 BP神经网络。根据某流域水系的水质监测的数据 ,建立一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质污染主要的 7项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明 ,该方法收敛速度较快 ,预测精度很高 。 展开更多
关键词 地面水质 人工神经网络 BP网络 rbf网络 水质评价
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基于RBF网络的商业银行信用风险控制研究 被引量:7
15
作者 方先明 熊鹏 《金融论坛》 CSSCI 北大核心 2005年第4期33-38,63,共7页
对信用风险的有效控制与管理,在现代商业银行日常运行过程中具有举足轻重的地位。基于信用风险系统是一个高度复杂的非线性动态系统,利用神经网络的自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特性,建立基于RBF神经网络的信用风... 对信用风险的有效控制与管理,在现代商业银行日常运行过程中具有举足轻重的地位。基于信用风险系统是一个高度复杂的非线性动态系统,利用神经网络的自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特性,建立基于RBF神经网络的信用风险预测控制模型,从理论上探寻信用风险非线性智能控制。仿真试验表明,信用风险度能被控制在以最佳风险度为中心的一定范围内。因此,该预测控制系统适合于商业银行信用风险的控制。 展开更多
关键词 信用风险控制 rbf网络 非线性动态系统 rbf神经网络 现代商业银行 自适应学习 信用风险度 有效控制 运行过程 风险系统 分布处理 控制模型 风险预测 智能控制 仿真试验 控制系统 容错性 鲁棒性 管理
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基于人工神经网络的无线传感器定位算法 被引量:13
16
作者 宋慧敏 杨社堂 赵栋栋 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第2期473-475,502,共4页
在无线传感器网络定位中,距离向量-跳数(DV-Hop)算法定位误差较大;为了提高定位准确性,结合径向基函数(RBF)神经网络与节点跳数理论,提出RBF-Hop的定位算法;该算法中需要随机生成虚拟节点以满足神经网络的训练,此算法为首先对距离各锚... 在无线传感器网络定位中,距离向量-跳数(DV-Hop)算法定位误差较大;为了提高定位准确性,结合径向基函数(RBF)神经网络与节点跳数理论,提出RBF-Hop的定位算法;该算法中需要随机生成虚拟节点以满足神经网络的训练,此算法为首先对距离各锚节点均较近的优先定位节点进行定位,然后将已经定位的节点作为下一轮定位的锚节点,循环定位直至所有未知节点定位出来;仿真实验表明,在同样的节点分布下,RBF-Hop比DV-Hop算法的平均定位误差降低29.11%;在锚节点比例、通信半径不同等情况下,RBF-Hop比DV-hop算法的定位精度有了明显的提高。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点定位 径向基函数 人工神经网络
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基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计 被引量:10
17
作者 俞秋阳 朱斌 郭伟 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第17期34-37,共4页
在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型。根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测。并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分... 在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型。根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测。并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分析,表明这种模型结合RBF神经网络的预测效果具有较高的精度,具备了一定的实用价值。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 电网 rbf神经网络 负荷特性 设计
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基于AHP-RBF神经网络的居民健康信息素养评价模型研究 被引量:13
18
作者 王辅之 罗爱静 +1 位作者 孙伟伟 谢文照 《医学信息学杂志》 CAS 2013年第7期14-18,共5页
基于文献调查和专家评价方法建立健康信息素养评价体系,应用层次分析法确定指标权重,采用径向基神经网络作为评价工具,提出一套居民健康信息素养评价模型。实验结果表明基于AHP-RBF神经网络的评价模型能够较好地拟合领域专家的评价思维... 基于文献调查和专家评价方法建立健康信息素养评价体系,应用层次分析法确定指标权重,采用径向基神经网络作为评价工具,提出一套居民健康信息素养评价模型。实验结果表明基于AHP-RBF神经网络的评价模型能够较好地拟合领域专家的评价思维,对居民健康信息素养水平的评价更加真实有效。 展开更多
关键词 健康信息素养 层次分析法 径向基神经网络 评价
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极限学习机在湖库总磷、总氮浓度预测中的应用 被引量:12
19
作者 崔东文 《水资源保护》 CAS 2013年第2期61-66,共6页
基于传统BP人工神经网络模型训练速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等问题,提出极限学习机(ELM)的水质预测模型。以云南某水库为例,选取NH3-N、NO2--N、NO3--N、CODMn和水体透明度作为网络输入,TP、TN作为输出,构建基于ELM的湖库TP... 基于传统BP人工神经网络模型训练速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等问题,提出极限学习机(ELM)的水质预测模型。以云南某水库为例,选取NH3-N、NO2--N、NO3--N、CODMn和水体透明度作为网络输入,TP、TN作为输出,构建基于ELM的湖库TP、TN预测模型,并将ELM预测结果与传统BP、GA-BP、RBF人工神经网络模型模拟结果进行比较。结果表明,ELM模型预测精度高于传统BP和RBF模型模拟结果,甚至略高于GA-BP模型的预测精度,并且ELM模型具有参数选择简便、训练速度快、不会陷入局部最优值等特点,有着较大的计算优势。 展开更多
关键词 极限学习机 人工神经网络模型 GA—BP BP rbf 水质预测 湖库
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基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究 被引量:12
20
作者 肖智旺 钟登华 《中国工程科学》 2008年第7期77-81,共5页
利用径向基函数前馈式神经网络的特性,构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型,并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验,其结果表明,此方法具有求解速度快,结果更为优化:预测效果更好等优点。
关键词 连拱隧洞 围岩变形 变形预测 径向基函数(rbf) 神经网络
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