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径向基函数神经网络在散乱数据插值中的应用 被引量：30
1
作者 缪报通 陈发来 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期135-142,共8页
针对径向基函数 (RBF)神经网络的特点 ,结合网络设计工作 ,对计算机辅助几何设计 (简称CAGD)中的散乱数据插值和曲面上离散点集的光滑插值问题 ,采用RBF神经网络进行求解 .从应用结果来看 ,RBF网络适合于解决曲面离散点集的光滑插值问... 针对径向基函数 (RBF)神经网络的特点 ,结合网络设计工作 ,对计算机辅助几何设计 (简称CAGD)中的散乱数据插值和曲面上离散点集的光滑插值问题 ,采用RBF神经网络进行求解 .从应用结果来看 ,RBF网络适合于解决曲面离散点集的光滑插值问题 ,比传统的样条方法更有效、更方便 ,具有较好的使用价值 ,并且可以很容易地推广到求解高维散乱数据插值问题之中 . 展开更多
关键词 神经网络 径向基函数 散乱数据插值
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基于MQ径向基序贯近似建模的联合优化方法 被引量：3
2
作者 魏月兴 许林 陈小前 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第8期189-193,共5页
针对研究控制系统问题,对高精度模型进行全局优化,往往收敛速度慢,计算成本高。为了提高控制系统模型精度,提出了结合全局和局部的联合优化方法。利用Multiquadric(MQ)径向基插值构造近似模型,以全局优化方法对近似模型的优化解作为初值... 针对研究控制系统问题,对高精度模型进行全局优化,往往收敛速度慢,计算成本高。为了提高控制系统模型精度,提出了结合全局和局部的联合优化方法。利用Multiquadric(MQ)径向基插值构造近似模型,以全局优化方法对近似模型的优化解作为初值,然后使用局部优化方法对原问题进行优化。在建模过程中,详细讨论了MQ径向基函数的特点,分析了病态矩阵及形状参数的影响,并提出采样点间距离控制的方法。测试函数表明,MQ径向基函数插值的近似误差较小,联合优化方法减少了高精度模型的运行次数,收敛速度快。在应用中,能够大幅度节省计算成本。 展开更多
关键词 径向基插值 序贯建模 联合优化
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基于近似策略的联合优化方法
3
作者 魏月兴 陈小前 颜力 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期26-29,共4页
针对优化中收敛速度和优化解全局性的问题,提出了一种联合优化方法:构造原问题的近似模型,使用全局优化方法对近似函数进行优化,得到优化点作为初值,再使用局部优化方法对原问题进行优化。为了获得对原问题更好的近似,改进了径向基插值... 针对优化中收敛速度和优化解全局性的问题,提出了一种联合优化方法:构造原问题的近似模型,使用全局优化方法对近似函数进行优化,得到优化点作为初值,再使用局部优化方法对原问题进行优化。为了获得对原问题更好的近似,改进了径向基插值方法,以优化误差的方法来选择参数。利用临近空间机翼模型的优化对算法进行了测试,结果表明,优化参数的径向基插值方法提高了高维问题的近似能力,联合优化能够得到较好的优解,并提高了收敛速度。 展开更多
关键词 径向基插值 近似方法 联合优化 机翼优化
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