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基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究 被引量:23
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作者 邱道宏 李术才 +2 位作者 薛翊国 田昊 闫茂旺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期2013-2018,共6页
围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻... 围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。 展开更多
关键词 围岩分类 识别 数字钻进 量子遗传算法(QGA) 径向函数(RBF)神经网络
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径向基神经网络的运载火箭动力弹道耦合优化研究
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作者 郝文智 张志国 +1 位作者 朱浩 何巍 《宇航总体技术》 2025年第1期20-25,共6页
对于具备节流能力的液体运载火箭弹道优化问题,不同于传统动力弹道解耦设计方法,为开展考虑节流后比冲变化影响的实时弹道节流优化设计,构建耦合发动机流量特性的动力弹道一体化精细模型,实现运载能力的精准评估。为解决精细化模型优化... 对于具备节流能力的液体运载火箭弹道优化问题,不同于传统动力弹道解耦设计方法,为开展考虑节流后比冲变化影响的实时弹道节流优化设计,构建耦合发动机流量特性的动力弹道一体化精细模型,实现运载能力的精准评估。为解决精细化模型优化时间效率问题,将径向基神经网络近似模型应用到实时动力弹道耦合仿真中,单轮优化时间降低81.4%,且精度误差小于1%。此外,基于径向基神经网络模型的近似优化算法在显著缩短寻优时间的同时,还具备通用移植性,在实时在线优化等工程领域应用前景广阔。 展开更多
关键词 液体运载火箭 动力弹道耦合设计 近似优化 径向函数 神经网络
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基于ε-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习 被引量:4
3
作者 桑庆兵 邓赵红 +1 位作者 王士同 吴小俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1414-1419,共6页
该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出... 该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出的新方法对小样本数据集和噪声数据显示出较好的鲁棒性,具有较好的泛化能力。通过模拟和真实数据集进行仿真试验,上述优点得到了有效验证。 展开更多
关键词 径向函数神经网络建模 ε-不敏感准则 结构风险 鲁棒性
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应用径向基函数神经网络-信息融合方法改进超临界锅炉燃料量控制 被引量:3
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作者 周洪煜 张振华 +1 位作者 陈晓锋 张伟 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期833-837,共5页
针对超临界锅炉燃料量不易准确测量和燃料发热量难以在线检测的问题,通过分析某厂直流锅炉燃料量控制系统缺点,设计了基于径向基函数神经网络(RBFNN)-信息融合方法的燃料量优化控制方案.该优化控制综合了RBFNN的强自学习、并行计算能力... 针对超临界锅炉燃料量不易准确测量和燃料发热量难以在线检测的问题,通过分析某厂直流锅炉燃料量控制系统缺点,设计了基于径向基函数神经网络(RBFNN)-信息融合方法的燃料量优化控制方案.该优化控制综合了RBFNN的强自学习、并行计算能力和信息融合方法的互补性、冗余性等特点,重构燃料发热量系数,在燃烧内扰时用来在线精确修正实际燃料量,外扰时作为燃料量需求的前馈控制,以保证燃料量实时符合机组负荷变化或锅炉内扰下各工况的实际需求.通过磨煤机切换内扰下燃料量控制实验和负荷变换外扰下燃料量控制实验表明:在内外扰动工况下,此控制系统可保证燃料量控制的准确性、快速性和稳定性. 展开更多
关键词 超临界锅炉 燃料量 信息融合 径向函数 神经网络
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基于径向基函数神经网络的大学生体测成绩预测研究
5
作者 方俊杰 李凤双 +2 位作者 刘永明 赵转哲 谢叶寿 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期145-148,180,共5页
大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法... 大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法分类预测结果进行对比。试验结果表明,该预测模型具有较高的预测准确率和较好的泛化性能,为后续体育教师开展教学,相关学者开展研究提供了科学有效的分析方法。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 体质健康测试 成绩预测
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最近邻-径向基函数网络模型在日径流预测中的应用 被引量:1
6
作者 刘治理 马光文 严秉忠 《广东水利水电》 2005年第3期8-10,共3页
介绍了NNB-RBFN模型的基本思想和实现算法。通过日径流中的实例对模型的预测效果进行了验证,并与最近邻抽样回归模型的预测结果进行了对比,取得良好的效果。
关键词 最近邻抽样 径向函数网络 径流预测 时间序列
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机车牵引齿轮系统混沌运动的径向基函数神经网络控制
7
作者 卫晓娟 陶幸 +3 位作者 李静 李宁洲 何正义 周方伟 《应用技术学报》 2024年第2期215-222,共8页
针对HXD2牵引齿轮系统运行性能监控需求,建立了单自由度牵引齿轮系统动力学模型并结合分岔图、相图和Poincaré截面图分别分析了阻尼系数、啮合刚度的变化对系统周期性响应的影响。基于径向基函数神经网络设计了混沌控制器,同时控... 针对HXD2牵引齿轮系统运行性能监控需求,建立了单自由度牵引齿轮系统动力学模型并结合分岔图、相图和Poincaré截面图分别分析了阻尼系数、啮合刚度的变化对系统周期性响应的影响。基于径向基函数神经网络设计了混沌控制器,同时控制器的参数用量子粒子群算法进行优化,并通过对阻尼系数施加微幅扰动,将系统混沌运动控制为稳定的周期运动。 展开更多
关键词 机车牵引齿轮 径向函数神经网络 量子粒子群算法 混沌控制
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基于辅助变量和回归径向基函数神经网络(R-RBFNN)的土壤有机质空间分布模拟 被引量:3
8
作者 江叶枫 郭熙 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期640-648,共9页
为快速准确地获取土壤有机质的空间分布状况,以江西省万年县齐埠镇为例,运用四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子和邻近信息,构建基于环境因子和邻近信息的回归克里金法(RK)和回归径向基函数神经网络法(R-RBFNN),对... 为快速准确地获取土壤有机质的空间分布状况,以江西省万年县齐埠镇为例,运用四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子和邻近信息,构建基于环境因子和邻近信息的回归克里金法(RK)和回归径向基函数神经网络法(R-RBFNN),对齐埠镇耕地表层(0~20 cm)土壤有机质空间分布进行模拟,并与普通克里金法(OK)相比较。结果显示:齐埠镇耕地表层土壤有机质含量在17.30~53.58 g·kg^(-1),平均值为35.03 g·kg^(-1),变异系数为23.61%,呈中等变异性。半变异函数分析显示,土壤有机质的块金效应值为0.59,表现为中等空间相关性,自相关范围较大。利用62个采样点进行建模、16个采样点进行独立验证,误差分析表明,应用环境因子和邻近信息作为辅助变量的RK和R-RBFNN预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误均差较OK降低,测试集中的相对提高度分别为66.67%和71.79%,显示出较高精度。但R-RBFNN无须计算半方差函数,使用简单,因此更具优势。 展开更多
关键词 土壤有机质 普通克里金 回归克里金 径向函数神经网络 预测
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粒子群优化径向基网络的空间调制信号检测算法
9
作者 贾科军 张常瑞 +2 位作者 刘佳欣 于凯 王惠琴 《西安邮电大学学报》 2024年第5期1-9,共9页
针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal... 针对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)参数确定不当时易陷入局部最优的问题,提出一种粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化RBFNN的空间调制正交频分复用(Optical Spatial Modulation Orthogonal Frequency Division Multiplexing,O-SM-OFDM)信号检测算法。在离线训练阶段,接收端收集部分信号作为训练集并建立RBFNN模型,利用PSO算法搜索RBFNN的最优宽度值,再将得到的模型用于系统进行在线检测。实验结果表明,PSO-RBFNN算法的误码率性能基本近似于最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测算法,优于其他对比检测算法,且计算复杂度在光源数目为32、64及128时相较于ML检测算法分别降低了约39.59%、70.24%及85.24%。 展开更多
关键词 可见光通信 空间调制 正交频分复用 径向函数神经网络 粒子群优化算法
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基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量:33
10
作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测
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基于径向基函数神经网络的内燃机气缸压力识别 被引量:13
11
作者 杜海平 张亮 +2 位作者 史习智 周校平 刘国庆 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期249-252,共4页
提出了一种新的利用内燃机缸盖振动信号识别气缸压力的径向基函数 (radial basis function,RBF)神经网络方法。首先 ,给出了该方法的实现原理与步骤 ,并根据内燃机的工作特性 ,对径向基函数神经网络的参数进行了有效的设置 ,建立了完整... 提出了一种新的利用内燃机缸盖振动信号识别气缸压力的径向基函数 (radial basis function,RBF)神经网络方法。首先 ,给出了该方法的实现原理与步骤 ,并根据内燃机的工作特性 ,对径向基函数神经网络的参数进行了有效的设置 ,建立了完整的内燃机缸盖振动信号与气缸压力之间的非线性映射关系 ;然后 ,对试验数据进行了处理。结果表明 ,这种方法不仅在压力波形而且在特征点的数值上都具有较高的识别精度并有较强的鲁棒性。最后 ,对有关问题进行了讨论。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 内燃机 气缸压力
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基于免疫进化算法的径向基函数网络 被引量:10
12
作者 宫新保 周希朗 胡光锐 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期1641-1644,共4页
基于免疫进化算法,提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法.该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子,缩小了标准进化算法搜索空间的范围,提高了算法的收敛速度.计算... 基于免疫进化算法,提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法.该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子,缩小了标准进化算法搜索空间的范围,提高了算法的收敛速度.计算机仿真表明,采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能. 展开更多
关键词 免疫进化算法 径向函数网络 免疫径向函数网络
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基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别 被引量:15
13
作者 陈重阳 蔡萍 +1 位作者 施文康 郭能武 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期1475-1477,共3页
讨论了基于径向基函数 ( RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程 ,并且与 BP算法的径向基神经网络进行了对比 ,同时也测试了网络的容错能力 .结果表明 ,基于RBF的概率神经网络 ,学习速度大大提高 ,同时减小了 BP陷入... 讨论了基于径向基函数 ( RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程 ,并且与 BP算法的径向基神经网络进行了对比 ,同时也测试了网络的容错能力 .结果表明 ,基于RBF的概率神经网络 ,学习速度大大提高 ,同时减小了 BP陷入局部极小的问题 ,有一定的抗噪声能力 .基于 展开更多
关键词 概率神经网络 心律失常 径向函数 心电信号
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基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体 被引量:7
14
作者 常炳国 吴浩扬 +1 位作者 刘君华 周晓华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第12期13-16,共4页
研究了采用气敏阵列与神经网络技术检测混合气体浓度的一种新方法,并将其应用于探测变压器油中微量特征气体.实验检测了φ(H2) 为0 ~5 ×10 - 6 和φ(C2 H2) 为1 ×10 - 6 ~13 ×10 - 6 的... 研究了采用气敏阵列与神经网络技术检测混合气体浓度的一种新方法,并将其应用于探测变压器油中微量特征气体.实验检测了φ(H2) 为0 ~5 ×10 - 6 和φ(C2 H2) 为1 ×10 - 6 ~13 ×10 - 6 的混合气体,结果测得氢气绝对误差最大值为0 .17 ×10 - 6 ,乙炔绝对误差最大值为0 .53 ×10 - 6 .可见,该方法有效地提高了气敏元件的选择性。 展开更多
关键词 径向函数 神经网络 特征气体 变压器油 检测
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基于径向基函数神经网络的精馏塔优化控制 被引量:9
15
作者 薄翠梅 张湜 +2 位作者 林锦国 翟军勇 戴庆成 《石油化工高等学校学报》 CAS 2002年第3期57-60,共4页
精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,其具有很强的非线性和时变性 ,很难进行机理建模分析或常规在线实时控制。针对精馏塔的非线性和时变性等特点提出了一种基于径向基函数神经网络的软测量模型的优化控制策略 ,从而解决了精馏塔建模... 精馏塔是化工过程中最常用的操作单元 ,其具有很强的非线性和时变性 ,很难进行机理建模分析或常规在线实时控制。针对精馏塔的非线性和时变性等特点提出了一种基于径向基函数神经网络的软测量模型的优化控制策略 ,从而解决了精馏塔建模困难的问题。由于采用了径向基函数网络 ,并利用正交化最小方差学习算法来训练径向基函数神经网络 ,使得控制算法简捷可靠 ,适用于时变对象 ,并具有很强的鲁棒性。将软测量结果与现场数据比较 ,表明本模型具有比较准确的跟踪显示效果 ,最后将软测量模型进一步应用到精馏塔的回流量和釜液排放量的优化控制中 ,并达到了满意的控制效果。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 精馏塔 优化控制 软测量
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径向基函数(RBF)网络的研究及实现 被引量:51
16
作者 周俊武 孙传尧 王福利 《矿冶》 EI CAS 2001年第4期71-75,共5页
概述人工神经元网络的分类 ,详细分析了RBF网络的结构特点 ,给出了最近邻聚类学习算法的具体过程 ,并利用MATLAB编程语言将此算法编制成标准函数ZJWNNC。该算法是一种在线自适应聚类学习算法 ,不需要事先确定隐含层单元的个数。
关键词 过程控制 径向函数 最近邻聚类算法 MATLAB语言 人工神经元网络
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径向基函数神经网络的软竞争学习算法 被引量:11
17
作者 张志华 郑南宁 史罡 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期132-135,共4页
本文构造了径向基函数 (RBF)神经网络的一类软竞争学习算法 (SCLA) .该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调... 本文构造了径向基函数 (RBF)神经网络的一类软竞争学习算法 (SCLA) .该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整 ;第二 ,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来 ,在迭代过程中采用递增的方式来调整它 .SCLA是RBF网络基于k 均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式 ,它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题 . 展开更多
关键词 神经网络 径向函数 软竞争学习 算法
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利用高斯径向基函数的拟神经网络重力反演方法 被引量:7
18
作者 相鹏 谭绍泉 +1 位作者 陈学国 刘佳 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1409-1418,I0009,共11页
为了提高重力反演分辨率,提出一种利用高斯径向基函数的拟神经网络反演方法。该方法利用高斯径向基函数压缩模型空间,在保证复杂模型表征能力的前提下,实现了反演参数的降维;以高斯径向基函数为激活函数,构建一种拟神经网络结构,不需要... 为了提高重力反演分辨率,提出一种利用高斯径向基函数的拟神经网络反演方法。该方法利用高斯径向基函数压缩模型空间,在保证复杂模型表征能力的前提下,实现了反演参数的降维;以高斯径向基函数为激活函数,构建一种拟神经网络结构,不需要训练,可以克服建立训练数据集的困难。该方法较好地解决了重力反演不适定性所导致的趋肤、垂向分辨率低、多解性强和严重依赖先验约束等问题,并从重力数据中最大程度地提取有效信息以提高反演结果的分辨率,增强可靠性。模型实验证明了该方法具有较高的精度和分辨率,能较准确地反演模型的位置、边界和密度。应用该方法反演车镇凹陷重力数据,得到了垂向分辨率较高的剩余密度模型,从中提取密度界面和剖面开展构造解释,揭示了下古生界构造格局和潜山发育规律,证明了该方法的实用价值和应用潜力。 展开更多
关键词 重力反演 高斯径向函数 拟神经网络 车镇凹陷
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基于改进型径向基函数网络的船舶非线性航向自适应逆控制 被引量:6
19
作者 杜刚 战兴群 +1 位作者 张卫明 钟山 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期988-992,共5页
针对非线性船舶控制中传统自适应控制方法存在的实时参数调整复杂、鲁棒性差等缺陷,提出了一种基于改进型径向基函数(RBF)网络的自适应逆控制(AIC)方案,RBF网络相比通常的非线性自适应模型,结构更为简单且不存在局部极小问题.对“The R.... 针对非线性船舶控制中传统自适应控制方法存在的实时参数调整复杂、鲁棒性差等缺陷,提出了一种基于改进型径向基函数(RBF)网络的自适应逆控制(AIC)方案,RBF网络相比通常的非线性自适应模型,结构更为简单且不存在局部极小问题.对“The R.O.V Zeefakkel”散装船非线性模型的仿真结果表明,AIC在显著改善对象动态响应性能的同时,具有良好的鲁棒性和扰动消除能力,适用于对机动性要求较高的中小型船舶控制. 展开更多
关键词 非线性系统 自适应逆控制 船舶操纵 建模 径向函数网络
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岩石本构关系的径向基函数神经网络快速逼近模型 被引量:31
20
作者 谭云亮 王春秋 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期14-19,共6页
建立了径向基函数神经网络快速逼近模型 ,基于具体条件下岩石力学实验数据 ,对相应岩石的本构关系进行逼近 ,实例分析表明 ,该模型不仅对具体应力 -应变关系能够很好逼近和预测 ,而且逼近速度快、稳定性好 ,对岩石力学快速、高效数值方... 建立了径向基函数神经网络快速逼近模型 ,基于具体条件下岩石力学实验数据 ,对相应岩石的本构关系进行逼近 ,实例分析表明 ,该模型不仅对具体应力 -应变关系能够很好逼近和预测 ,而且逼近速度快、稳定性好 ,对岩石力学快速、高效数值方法的进一步发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 岩石 本构关系 径向函数 神经网络
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