基于遗传算法的前向神经网络结构优化 被引量：10

1

作者 王宏刚 钱锋 《控制工程》 CSCD 2007年第4期387-390,共4页

对近几年应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化设计前向神经网络结构的研究进行了评述。指出了神经网络结构优化设计的重要性和目前各种方法存在的不足。介绍了神经网络结构设计原理和应用GA优化设计神经网络应着重考虑的两个问题:... 对近几年应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化设计前向神经网络结构的研究进行了评述。指出了神经网络结构优化设计的重要性和目前各种方法存在的不足。介绍了神经网络结构设计原理和应用GA优化设计神经网络应着重考虑的两个问题:即结构表达策略和适应度函数设计。分别对近来应用GA优化设计多层感知器、径向基函数神经网络和径向基概率神经网络结构的研究进行了细致介绍和分析。指出了目前研究工作的不足和未来研究工作的发展方向。 展开更多

关键词 遗传算法 前向神经网络 结构优化 多层感知器 径向基函数 径向基概率神经网络

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径向基概率神经网络结构的遗传优化 被引量：6

2

作者 赵温波 黄德双 郭璘 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期733-741,共9页

运用遗传算法 (GA)来优化设计径向基概率神经网络 (RBPNN)结构 ,优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数 .提出的染色体编码方式 ,充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布 ,同时还包含了相适应的核函数控... 运用遗传算法 (GA)来优化设计径向基概率神经网络 (RBPNN)结构 ,优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数 .提出的染色体编码方式 ,充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布 ,同时还包含了相适应的核函数控制参数信息 .新构造的适应度函数不仅有效地控制了网络输出的误差精度 ,而且还能够使得RBPNN结构优化趋于最简 .将IRIS分类问题用于检验该算法的有效性并与ROLSA和MKM进行了比较研究 ,结果表明 ,GA的优化效率最高 。 展开更多

关键词 遗传算法 径向基概率神经网络 隐中心矢量 结构优化

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全结构遗传优化径向基概率神经网络 被引量：4

3

作者 赵温波 黄德双 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期113-118,共6页

使用遗传算法来实现径向基概率神经网络 (RBPNN)的全结构遗传优化 ,包括优选网络第一隐层节点数和求取匹配的核函数控制参数 .提出了适用于RBPNN的染色体编码方式 ,不仅使得所选隐中心矢量充分体现了模式样本的空间分布特征 ,同时还能... 使用遗传算法来实现径向基概率神经网络 (RBPNN)的全结构遗传优化 ,包括优选网络第一隐层节点数和求取匹配的核函数控制参数 .提出了适用于RBPNN的染色体编码方式 ,不仅使得所选隐中心矢量充分体现了模式样本的空间分布特征 ,同时还能够获得隐中心矢量的最佳数目及匹配的核函数控制参数 .新构造的适应度函数能够有效地控制网络输出的误差精度 .实验结果表明 ,该算法有效地简化了RBPNN模型的结构 . 展开更多

关键词 径向基概率神经网络 遗传算法 全结构优化 隐中心矢量 染色体编码方式 核函数控制参数

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基于无监督学习算法训练径向基概率神经网络 被引量：4

4

作者 赵温波 黄德双 王树坤 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期442-447,共6页

本文研究了径向基概率神经网络(Radial Basis Probabilstic Neural Networks,RBPNN)的一种新的无监督学习算法,该算法整合了径向基概率神经网络的结构原理与动态聚类算法的特点,使得在对训练样本的聚类分析并正确划分其类别属性的同时,... 本文研究了径向基概率神经网络(Radial Basis Probabilstic Neural Networks,RBPNN)的一种新的无监督学习算法,该算法整合了径向基概率神经网络的结构原理与动态聚类算法的特点,使得在对训练样本的聚类分析并正确划分其类别属性的同时,自动完成径向基概率神经网络的训练过程.本算法在对IRIS和双螺旋分类问题的应用中,取得了较好的分类效果,而且在推广能力方面,由本文算法训练的RBPNN要明显好于有监督训练的径向基函数神经网络(RBFNN). 展开更多

关键词 无监督学习算法 径向基概率神经网络 动态聚类算法 前馈神经网络

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基于径向基概率神经网络的变压器故障诊断 被引量：1

5

作者 高宏岩 《煤矿机械》 北大核心 2007年第10期198-200,共3页

在对径向基概率神经网络进行理论分析基础上,采用减法聚类方法确定它的隐中心矢量。提出了基于径向基概率神经网络的变压器故障诊断方法,并进行了实验研究。实验结果表明,径向基概率神经网络在准确性和快速性方面适用于变压器故障诊断。

关键词 径向基概率神经网络 变压器 故障诊断 减法聚类

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径向基概率神经网络的结构优化算法研究 被引量：1

6

作者 胡运江 《科技信息》 2008年第33期219-220,共2页

径向基概率神经网络(RBPNN)是在径向基函数神经网络(RBFNN)和概率神经网络(PNN)的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络(FNN)模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收... 径向基概率神经网络(RBPNN)是在径向基函数神经网络(RBFNN)和概率神经网络(PNN)的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络(FNN)模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。 展开更多

关键词 径向基概率神经网络 递推正交最小二乘算法 梯度学习算法

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神经网络在无机保温砂浆收缩预测中的应用 被引量：1

7

作者 邓义群 王培铭 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第15期17-21,共5页

以水灰比、相对湿度、水泥、粉煤灰以及玻化微珠含量为输入变量,基于径向基概率神经网络对无机保温砂浆的收缩进行预测。与多项式回归模型相比,RBPNN模型的预测精度、平衡性以及泛化性都显著优于前者。此外,通过反演的方法该模型还可以... 以水灰比、相对湿度、水泥、粉煤灰以及玻化微珠含量为输入变量,基于径向基概率神经网络对无机保温砂浆的收缩进行预测。与多项式回归模型相比,RBPNN模型的预测精度、平衡性以及泛化性都显著优于前者。此外,通过反演的方法该模型还可以用于无机保温砂浆配比的优化。 展开更多

关键词 径向基概率神经网络 多项式回归模型 保温砂浆 收缩

原文传递

基于RBPNN的退化交通标志图像的识别算法 被引量：3

8

作者 李伦波 马广富 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1429-1433,共5页

为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。在利用模糊-仿射联合不变矩作为图像特征的基础上,采... 为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。在利用模糊-仿射联合不变矩作为图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法优化设计径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的退化交通标志图像的特征提取算法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。 展开更多

关键词 计算机应用 模式识别 径向基概率神经网络 交通标志 模糊-仿射联合不变矩 递归 正交最小二乘法

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神经网络在缺陷识别中的应用

9

作者 董剑龙 徐美芳 《山西电子技术》 2005年第6期24-25,42,共3页

为了准确、快速地进行缺陷识别,介绍了一种新型的前馈神经网络模型,即径向基概率神经网络。与以往的算法相比,该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。

关键词 主分量分析 径向基概率神经网络 自组织竞争神经网络 模式识别

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基于全矢谱和径向基概率神经网络的旋转机械故障诊断方法研究 被引量：2

10

作者 杨春燕 丁静 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2010年第1期141-144,共4页

结合全矢谱和径向基概率神经网络的优点,提出一种故障诊断的新方法,该方法是以提取全矢幅值谱的特征输入到径向基概率神经网络分类器进行故障识别。试验结果表明,该方法与传统单通道相比故障正确识别率很高,把它应用于旋转机械故障诊断... 结合全矢谱和径向基概率神经网络的优点,提出一种故障诊断的新方法,该方法是以提取全矢幅值谱的特征输入到径向基概率神经网络分类器进行故障识别。试验结果表明,该方法与传统单通道相比故障正确识别率很高,把它应用于旋转机械故障诊断是有效的。 展开更多

关键词 全矢谱 径向基概率神经网络 故障诊断 旋转机械

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一种新的退化交通标志图像的分类算法研究 被引量：2

11

作者 丁淑艳 华春梅 李伦波 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第8期43-47,共5页

为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了... 为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。 展开更多

关键词 交通标志 径向基概率神经网络 模糊-仿射不变距 递归正交最小二乘法

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退化交通标志图像的RBPNN分类算法研究 被引量：1

12

作者 丁淑艳 宋婀娜 李伦波 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第1期281-284,304,共5页

为了识别退化的交通标志图像,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,并针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法,避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。同时在深入研究径向基概率神经网络的... 为了识别退化的交通标志图像,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,并针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法,避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。同时在深入研究径向基概率神经网络的基础上,采用全局K-均值算法优化其网络结构,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明,模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且有较好分类精度和推广性能。 展开更多

关键词 径向基概率神经网络 交通标志 模糊-仿射联合不变矩

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利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级 被引量：58

13

作者 何洪英 姚建刚 +1 位作者 蒋正龙 李伟伟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期117-123,共7页

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背... 提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。 展开更多

关键词 污秽绝缘子红外图像特征 修正后的阿尔法滤波器 图像分割 径向基概率神经网络 梯度算法与随机性方法 污秽级别识别

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基于径向基概率神经网络的输电导线缺陷状态识别 被引量：34

14

作者 黄新波 章小玲 +3 位作者 张烨 杨璐雅 刘成 李文静 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期201-210,共10页

输电导线作为承担电能传输任务的重要部件,及时发现其本体缺陷对指导维修避免重大电力事故的发生具有重要意义。考虑到无人机巡检中输电导线背景的复杂性和导线表面缺陷检测的困难度,提出一种基于径向基概率神经网络的输电导线缺陷状态... 输电导线作为承担电能传输任务的重要部件,及时发现其本体缺陷对指导维修避免重大电力事故的发生具有重要意义。考虑到无人机巡检中输电导线背景的复杂性和导线表面缺陷检测的困难度,提出一种基于径向基概率神经网络的输电导线缺陷状态识别方法。首先,依次采用加权色差法、最大类间方差法以及形态学滤波实现复杂背景下输电导线的准确分割。其次,将分割出的导线区域等距划分为10个导线子图像,通过Gabor滤波器获得输电导线8个角度、5个尺度的40幅纹理增强子图像,提取各个子图像的粗糙度、对比度和方向度3个纹理特征量,结合特征方差比筛选出10个强纹理特征;最后,将10个强纹理特征量作为径向基概率神经网络的输入,完成输电导线缺陷状态的识别。实验结果表明所提方法可以实现复杂背景下输电导线快速分割与缺陷状态的准确识别,为无人机巡检中输电导线的运行状态检测提供了新的思路。 展开更多

关键词 输电导线 加权色差法 图像分割 纹理特征提取 径向基概率神经网络

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基于径向基概率神经网络的植物叶片自动识别方法 被引量：19

15

作者 杜吉祥 汪增福 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期206-213,共8页

提出一种将 Gabor 小波和神经网络相结合应用于植物叶片自动识别的方法,该方法对活体植物图像进行多尺度 Gabor 纹理特征提取,再使用一种径向基概率神经网络模型进行分类识别.实验结果验证该方法的有效性.

关键词 径向基概率神经网络 植物叶片识别 GABOR纹理特征

原文传递

径向基概率神经网络的一种自组织学习算法 被引量：4

16

作者 赵温波 都基炎 李玉阁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第10期1776-1780,共5页

介绍了径向基概率神经网络 (RBPNN)的一种自组织学习算法 ,该算法把径向基概率神经网络的结构原理与自组织聚类算法相结合 ,不仅能够完成对训练样本的聚类分析 ,标识出训练样本的类别属性 ,而且能够自动完成基于该训练样本集的径向基概... 介绍了径向基概率神经网络 (RBPNN)的一种自组织学习算法 ,该算法把径向基概率神经网络的结构原理与自组织聚类算法相结合 ,不仅能够完成对训练样本的聚类分析 ,标识出训练样本的类别属性 ,而且能够自动完成基于该训练样本集的径向基概率神经网络的训练过程 .本算法用于对 IRIS三种花型识别在训练阶段达到 97.33%的识别效果 ,而在推广能力方面 ,由本文算法得到的 RBPNN优于有标识的训练样本的 展开更多

关键词 径向基概率神经网络 自组织算法 Parzen窗函数

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肤色信息马氏图的RBPNN人脸识别 被引量：3

17

作者 徐从东 罗家融 舒双宝 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期131-135,共5页

根据肤色信息在YCbCr空间分布特点,提出在基于肤色信息的马氏距离图的特征脸空间中用RBPNN神经网络进行人脸识别。该方法利用肤色信息构造图像的马氏距离图,利用K-L变换构造特征脸空间。在特征脸空间中提取图像的统计特征,以这些统计特... 根据肤色信息在YCbCr空间分布特点,提出在基于肤色信息的马氏距离图的特征脸空间中用RBPNN神经网络进行人脸识别。该方法利用肤色信息构造图像的马氏距离图,利用K-L变换构造特征脸空间。在特征脸空间中提取图像的统计特征,以这些统计特征作为输入,构造径向基概率神经网络,利用它的非线性计算和映射能力,进行人脸识别与分类。实验证明,这种方法能够有效地完成人脸识别。 展开更多

关键词 人脸识别 马氏距离图 特征脸 径向基概率神经网络

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特征融合的射频指纹识别方法 被引量：2

18

作者 刘燕平 田金鹏 陈泳 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期408-413,共6页

在射频指纹(radio frequency fingerprint,RFF)识别系统中,考虑到同一发射机的鲁棒性与不同发射机之间的差异性,提出了将瞬态信号二阶谱中的功率谱密度和互功率谱密度两个特征融合作为指纹的方法,并结合径向基概率神经网络分类器来进行... 在射频指纹(radio frequency fingerprint,RFF)识别系统中,考虑到同一发射机的鲁棒性与不同发射机之间的差异性,提出了将瞬态信号二阶谱中的功率谱密度和互功率谱密度两个特征融合作为指纹的方法,并结合径向基概率神经网络分类器来进行分类.同时,对同一型号两个系列的多种无线网卡进行了分类检测,并与不同的特征提取方法和分类器进行了比较.结果表明,与已有方法相比,此方法的分类精确度有较大的提高. 展开更多

关键词 射频指纹识别 二阶谱 径向基概率神经网络

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基于肤色马氏距离图的人脸检测 被引量：2

19

作者 舒双宝 罗家融 +1 位作者 徐从东 刘连忠 《微计算机信息》 北大核心 2008年第16期268-269,306,共3页

介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域。首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用... 介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域。首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用主成分分析法构建特征脸子空间;构造出径向基概率神经网络,以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为网络的输入,计算出该区域是否是人脸图像。实验证明,这种方法是有效的。 展开更多

关键词 人脸检测 马氏距离图 主成分分析 径向基概率神经网络

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结合加权特征向量空间模型和RBPNN的文本分类方法 被引量：1

20

作者 李敏 余正涛 《计算机系统应用》 2012年第12期85-89,71,共6页

提出了一种结合加权特征向量空间模型和径向基概率神经网络(RBPNN)的文本分类方法.该方法针对传统的文本特征提取方法的不足,根据文本中特征项的位置信息和所属类别信息定义特征权重,然后,依据特征项的权值计算文档特征项的频数,通过TF... 提出了一种结合加权特征向量空间模型和径向基概率神经网络(RBPNN)的文本分类方法.该方法针对传统的文本特征提取方法的不足,根据文本中特征项的位置信息和所属类别信息定义特征权重,然后,依据特征项的权值计算文档特征项的频数,通过TFIDF函数计算特征值并得到文本的特征向量,最后,采用RBPNN网络分类,通过最小二乘算法求解神经网络的第二隐层和输出层之间的权值,最终训练获得文本分类模型.文本分类实验结果表明,该方法在文本分类中表现出较好的效果,具有较好查全率和查准率. 展开更多

关键词 中文文本分类 特征提取 位置信息 类别信息 加权特征向量 径向基概率神经网络

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