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基于神经网络的故障率预测方法 被引量：55
1
作者 李瑞莹 康锐 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期357-363,共7页
为了更好地预测产品故障率,提出了基于神经网络的故障率预测方法,分别给出了基于反向传播(BP)网络和径向基函数(RBF)网络进行故障率预测的基本思想、预测模型和实施步骤。分别对比分析了神经网络法与回归分析法、分解分析法、移动平均... 为了更好地预测产品故障率,提出了基于神经网络的故障率预测方法,分别给出了基于反向传播(BP)网络和径向基函数(RBF)网络进行故障率预测的基本思想、预测模型和实施步骤。分别对比分析了神经网络法与回归分析法、分解分析法、移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、自回归-移动平均混合(ARMA)模型等统计预测方法的区别,对照故障率的特点,说明了神经网络法是其中最适用于故障率预测的统计方法。最后分别按这两种模型对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,预测结果表明:这两种模型均适用于故障率预测,预测值与真实值的误差在20%之内,且RBF网络的预测效果略优于BP网络,此外通过与上述统计预测法的误差进行对比,说明神经网络法预测误差最小。 展开更多
关键词 神经网络 反向传播(BP) 径向基函数(RBF)网络 可靠性 预测
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几种模糊神经网络系统关系的对比研究 被引量：28
2
作者 丛爽 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2001年第6期486-491,536,共7页
本文对几种不同结构形式的模糊神经网络系统 ,从不同的模糊逻辑算式入手 ,对所具有的功能、不同的表达式及其相互之间的关系式 ,以及所表现出来的优缺点进行深入的分析与对比研究 ,从而揭示模糊逻辑系统的实质内容 。
关键词 模糊神经网络 Sugeno模糊推理法 B样条基函数 径向基函数网络
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基于频谱法与径向基函数网络的水电机组振动故障诊断 被引量：31
3
作者 彭文季 罗兴锜 赵道利 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期155-158,共4页
引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,尤其是BP网络应用较多。文章提出应用频谱法与径向基神经网络相结合的方法对水电... 引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,尤其是BP网络应用较多。文章提出应用频谱法与径向基神经网络相结合的方法对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。水电机组振动故障诊断仿真分析表明,与常规方法相比,利用频谱分析和神经网络相结合的方法进行故障诊断具有简单有效等优点。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 频谱分析 径向基函数网络 神经网络
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径向基神经网络重建自由曲面的探讨 被引量：13
4
作者 邓春梅 陈吉红 师汉民 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期782-788,共7页
提出了采用神经网络重建自由曲面的方法 ,建立了用于曲面重建的径向基函数神经网络模型 ,提出并论证了神经网络用于密集散乱点曲面重建的方案 .与常规的重构方法对比 ,分析了其优点和关键技术 ,着重讨论了径向基函数神经网络模型 .仿真... 提出了采用神经网络重建自由曲面的方法 ,建立了用于曲面重建的径向基函数神经网络模型 ,提出并论证了神经网络用于密集散乱点曲面重建的方案 .与常规的重构方法对比 ,分析了其优点和关键技术 ,着重讨论了径向基函数神经网络模型 .仿真实验表明 :采用二层的径向基函数网络 ,对单个曲面片的拟合精度和网络训练速度大大优于 BP网 ,完全满足实用要求 ,具有一定的理论与实用意义 . 展开更多
关键词 神经网络 径向基函数网络 自由曲面 CAD CAM
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基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制 被引量：28
5
作者 王爽心 杨辉 张秀霞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第23期87-92,共6页
针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅... 针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 主汽温控制系统 混沌优化 遗传算法 PID
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基于RBF网络的动态称重系统设计 被引量：15
6
作者 袁明新 张勇 张雨 《交通与计算机》 2003年第2期60-63,共4页
针对动态称重系统中数据处理的复杂性 ,利用径向基函数网络对系统进行了非线性建模 ,并通过仿真表现出良好的精度。文章首先对径向基函数网络的拓扑结构以及径向基函数中心的选取、计算进行了介绍 。
关键词 交通运输 安全工程 动态称重 径向基函数网络 K一均值聚类 非线性
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基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究 被引量：24
7
作者 乔俊飞 安茹 韩红桂 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第9期1301-1305,共5页
针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算... 针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算法优化RBF网络的结构和参数,结合北京市某污水处理厂的实测数据,对出水氨氮的预测进行仿真并与其他模型对比,结果显示,该模型具有预测误差相对较小,预测准确等优点,说明该预测模型对于氨氮的预测具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 径向基函数网络 梯度下降算法 氨氮预测 软测量
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基于PSO-RBF神经网络的模拟电路诊断 被引量：22
8
作者 宋丽伟 彭敏放 +1 位作者 田成来 沈美娥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期72-74,111,共4页
为了提高径向基神经网络(radial basis funtion neural network,RBFNN)进行模拟电路故障诊断的速度与准确性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化RBFNN的故障诊断方法。该方法利用PSO优化RBFNN的结构参数,... 为了提高径向基神经网络(radial basis funtion neural network,RBFNN)进行模拟电路故障诊断的速度与准确性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化RBFNN的故障诊断方法。该方法利用PSO优化RBFNN的结构参数,克服了神经网络中模型结构和参数难以设置的缺点,避免了参数选择的盲目性;同时对模拟电路的响应信号采用小波包分解,提取有效故障特征。仿真结果表明,方法具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,能有效地实施模拟电路的故障定位。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 径向基神经网络 粒子群算法 小波包分解
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一种新的径向基概率神经网络模型(Ⅰ):基本理论 被引量：13
9
作者 黄德双 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期118-121,共4页
文中在径向基函数网络（ＲＢＦＮ）和概率神经网络（ＰＮＮ）的基础上，提出了一种径向基概率神经网络（ＲＢＰＮＮ）模型，这种网络保留了前两种网络模型的优点，既可以减少网络连接权值的训练时间，又能减少网络隐单元的数目，同时，... 文中在径向基函数网络（ＲＢＦＮ）和概率神经网络（ＰＮＮ）的基础上，提出了一种径向基概率神经网络（ＲＢＰＮＮ）模型，这种网络保留了前两种网络模型的优点，既可以减少网络连接权值的训练时间，又能减少网络隐单元的数目，同时，网络用于测试的时间也较ＲＢＦＮ明显地下降． 展开更多
关键词 径向基函数网络 概率神经网络 神经网络
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一种新的蒙特卡罗随机有限元方法 被引量：11
10
作者 邓建 边利 彭怀生 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期997-1001,共5页
针对岩土工程可靠性分析的功能函数是隐式函数或高次非线性函数的特点,提出并从理论上论证隐式功能函数和高次非线性功能函数可靠性问题的新解法,即基于径向基网络的蒙特卡罗随机有限元方法;给出计算框图和计算步骤。以钢筋混凝土浅基... 针对岩土工程可靠性分析的功能函数是隐式函数或高次非线性函数的特点,提出并从理论上论证隐式功能函数和高次非线性功能函数可靠性问题的新解法,即基于径向基网络的蒙特卡罗随机有限元方法;给出计算框图和计算步骤。以钢筋混凝土浅基础和某矿山矿柱为例,说明其在岩土与采矿工程中的应用。研究结果表明,采用蒙特卡罗随机有限元方法可直接使用确定性有限元分析程序而无需任何改动,对于极限状态函数不能用显式表达和高次非线性的可靠性问题都适用。 展开更多
关键词 蒙特卡罗模拟 随机有限元 径向基网络 岩土工程
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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
11
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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电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制 被引量：15
12
作者 党开放 赵弘 林廷圻 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第3期593-596,共4页
针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找... 针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。 展开更多
关键词 径向基函数网络 模糊推理系统 监督控制 电液位置伺服系统
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确定RBF神经网络参数的新方法 被引量：12
13
作者 邓继雄 李志舜 梁红 《微处理机》 2006年第4期48-49,52,共3页
提出一种确定RBF网络隐含层神经元和权值的有效方法。该方法将自动聚类算法与对称距离相结合优化每个隐含层神经元的中心向量;利用伪逆方法确定隐层神经元到输出神经元的权值。实验结果表明:该方法比自动聚类算法有更好的分类能力。
关键词 径向基函数神经网络 自动聚类 对称距离 伪逆
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自组织径向基网络及其混合学习算法 被引量：11
14
作者 阮晓钢 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 1999年第2期31-37,共7页
提出了一种自组织径向基人工神经元网络，并赋予该网络非监督子组织和监督续习混合学习算法．该网络既具有非监督自组织功能，又具有监督学习功能．给出了自组织径向基网络应用示例，验证了自组织径向基网络应用示例和自组织径向基网络... 提出了一种自组织径向基人工神经元网络，并赋予该网络非监督子组织和监督续习混合学习算法．该网络既具有非监督自组织功能，又具有监督学习功能．给出了自组织径向基网络应用示例，验证了自组织径向基网络应用示例和自组织径向基网络的函数实现功能及模式分类功能． 展开更多
关键词 神经网络 自组织 混合学习算法 径向基网络
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非参数估计方法 被引量：13
15
作者 张煜东 颜俊 +1 位作者 王水花 吴乐南 《武汉工程大学学报》 CAS 2010年第7期99-106,共8页
为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数... 为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数回归方法:核方法、局部多项式回归、正则化方法、正态均值模型、小波方法、超完备字典、前向神经网络、径向基函数网络.比较了不同的算法,给出算法之间的相关性与继承性.最后,将算法推广到高维情况,指出面临计算的维数诅咒与样本的维数诅咒两个问题.通过研究指出前者可以通过智能优化算法求解,而后者是问题固有的. 展开更多
关键词 参数统计 非参数统计 核方法 局部多项式回归 正则化方法 正态均值模型 小波 超完备字典 前向神经网络 径向基函数网络
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短期负荷预测的神经网络实现 被引量：6
16
作者 高山 《电力需求侧管理》 2001年第6期22-24,共3页
讨论了短期负荷预测神经网络实现时需考虑的几个问题,包括负荷数据处理、神经网络输入变量选择、神经网络及学习算法选择、预测策略的确定等。
关键词 短期负荷预测 神经网络 数据处理 输入变量选择 径向基函数网络
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船舶结构多学科设计优化近似方法的比较(英文) 被引量：15
17
作者 苟鹏 刘蔚 崔维成 《船舶力学》 EI 北大核心 2007年第6期913-923,共11页
随着船舶结构设计日益复杂,使用统计学方法为复杂的计算机分析建立近似模型已经逐渐成为一种趋势。文章简要地介绍了三种多学科设计优化中常用的建立近似模型的方法;响应面、Kriging和径向基神经网络,并通过两个算例对其性能进行了比较... 随着船舶结构设计日益复杂,使用统计学方法为复杂的计算机分析建立近似模型已经逐渐成为一种趋势。文章简要地介绍了三种多学科设计优化中常用的建立近似模型的方法;响应面、Kriging和径向基神经网络,并通过两个算例对其性能进行了比较。建立近似模型所需的样本点由一系列随机正交表提供,三种近似方法的性能则通过误差分析来进行比较。除了常用的二阶响应面模型,文中也构造了三阶响应面模型来进行比较。研究结果表明:Kriging方法以其准确性和稳定性,比其它方法更加适合船舶结构的多学科设计优化。 展开更多
关键词 多学科没计优化 近似 响应面 KRIGING 径向基神经网络 正交表
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基于投影寻踪的径向基函数网络在参考腾发量预测中的应用 被引量：10
18
作者 胡庆芳 尚松浩 +1 位作者 温守光 孟宝泉 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1151-1154,共4页
径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域,但常用的K-均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题,本文引入投影寻踪方法,在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类... 径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域,但常用的K-均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题,本文引入投影寻踪方法,在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类,建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型,并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测,研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明,基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性,只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子,就能以较高的精度预测参考腾发量。 展开更多
关键词 径向基函数网络 投影寻踪 参考腾发量 预测
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改进降噪自编码的航空发动机气路故障诊断 被引量：14
19
作者 洪骥宇 王华伟 +1 位作者 车畅畅 倪晓梅 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期603-610,675,共9页
为提高故障诊断准确度,针对航空发动机气路故障中状态参数非线性强且易受噪声污染的问题,提出一种改进降噪自编码的航空发动机气路诊断方法。该方法在降噪自编码器(denoising autoencoder,简称DAE)基础上,采用改进萤火虫算法(firefly al... 为提高故障诊断准确度,针对航空发动机气路故障中状态参数非线性强且易受噪声污染的问题,提出一种改进降噪自编码的航空发动机气路诊断方法。该方法在降噪自编码器(denoising autoencoder,简称DAE)基础上,采用改进萤火虫算法(firefly algorithm,简称FA)优化的径向基(radial basis function,简称RBF)神经网络,进行航空发动机故障诊断,DAE能够提取出更利于故障诊断的深层鲁棒特征。为了进一步提高算法的诊断准确度,引入惯性权重与自适应光强因子的改进FA来优化RBF网络从而得到萤火虫径向基(firefly radial basis function,简称FRBF)网络,再将DAE提取的特征导入其中进行故障诊断。通过实例,将提出方法与原始DAE、单独的FRBF、支持向量机(support vector machine,简称SVM)和RBF这4种算法进行对比,结果表明,所提出方法诊断精度最高,达到98.1%,且算法性能稳定,鲁棒性也优于其他几种方法。 展开更多
关键词 航空发动机 故障诊断 降噪自编码 萤火虫算法 径向基网络
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基于径向基函数的城市日用水量预测方法 被引量：10
20
作者 张宏伟 岳琳 王亮 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期486-489,共4页
结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律,分析探讨了城市日用水量预测模型的求解方法．建立日用水量和其相关因素之间的预测模型,分别采用径向基函数(RBF)网络算法与支持向量机(SVM)回归法求解该预测模型．RBF网络具有结构自适应确定... 结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律,分析探讨了城市日用水量预测模型的求解方法．建立日用水量和其相关因素之间的预测模型,分别采用径向基函数(RBF)网络算法与支持向量机(SVM)回归法求解该预测模型．RBF网络具有结构自适应确定,输出不依赖初始权值的优良特性;SVM回归法采用结构风险最小化准则 (SRM),以统计学习理论作为理论基础,运算速度快,泛化能力强,预测精度高．通过分析验证的结果,证明了该日用水量预测模型的可行性,采用RBF和SVM两种求解方法均能得到满意的结果． 展开更多
关键词 城市日用水量 径向基网络 支持向量机 泛化能力 预测模型
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