径向基函数神经网络的分类机理 被引量：7

1

作者 赵群 保铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第2期86-93,共8页

本文研究了径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的分类机理问题。在Ｒｕｃｋ工作的基础上，通过与传统的基于Ｐａｒｚｅｎ窗估计核分类器做类比，本文从模式分类机理入手，分析了ＲＢＦＮ使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点，指出它优... 本文研究了径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的分类机理问题。在Ｒｕｃｋ工作的基础上，通过与传统的基于Ｐａｒｚｅｎ窗估计核分类器做类比，本文从模式分类机理入手，分析了ＲＢＦＮ使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点，指出它优于核分类器，并讨论了相应情况下ＲＢＦＮ输出层连接权、模式分类判决域的特点。最后用多类模式分类的结果对上述理论进行了验证。 展开更多

关键词 神经网络 径向基函数 模式分类 核分类器

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径向基函数神经网络应用于反向工程曲面重构的研究 被引量：3

2

作者 孙大宇 李杰 海锦涛 《塑性工程学报》 CAS CSCD 2002年第2期64-67,共4页

讨论了目前反向工程中曲面重构的方法 ,提出将径向基函数神经网络应用于自由曲面的拟合 ,并对该方法理论上的可行性和实践上的实用性进行了讨论和验证 ,证明了径向基函数神经网络应用于解决曲面拟合问题的可行性 。

关键词 神经网络 产品设计 径向基函数网络 反向工程 曲面重构

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基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用 被引量：4

3

作者 李晶晶 许少华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期746-752,共7页

针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多... 针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多项式核函数与具有局部性质的高斯核函数进行线性叠加,构成组合核函数,以此建立一种新的径向基过程神经网络,从信息模型上改善RBFPNN对动态样本复杂过程特征的抽取和记忆性质,提高网络对时间信号特征的辨识能力。分析了基于RBFPNN的性质,建立了基于混沌遗传算法CGA的模型参数优化算法。以基于示功图的往复运动机械工作状态诊断为例,实际资料处理结果验证了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 动态模式识别 径向基过程神经网络 组合核函数 混沌遗传算法

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电力负荷的径向基函数神经网络模型预测 被引量：1

4

作者 李程 谭阳红 《广东电力》 2010年第5期1-3,11,共4页

由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RB... 由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。 展开更多

关键词 反向传播神经网络模型 径向基函数神经网络模型 负荷预测

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径向基函数神经网络在反向工程曲面重构中的应用

5

作者 孙大宇 张安年 《洛阳工学院学报》 1999年第4期33-37,共5页

将径向基函数神经网络应用于自由曲面的拟合。为解决反向工程的技术关键──自由曲面的重构提供了一个新的途径。

关键词 神经网络 曲面拟合 重构 径向基函数 反向工程

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一种基于高斯核的RBF神经网络学习算法 被引量：27

6

作者 殷勇 邱明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期118-119,178,共3页

RBF神经网络中心等参数确定得是否合理将直接影响到RBF神经网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的中心等参数是最一般化的方法。在这种方法中,参数的初始化问题是关键问题。文章在分析RBF神经网络映射性能的基础上,... RBF神经网络中心等参数确定得是否合理将直接影响到RBF神经网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的中心等参数是最一般化的方法。在这种方法中,参数的初始化问题是关键问题。文章在分析RBF神经网络映射性能的基础上,提出了中心等参数初始化的一种方法,并借助于梯度下降法给出了RBF神经网络的学习算法。多种实例表明,所给出的学习算法是有效的。该研究为RBF神经网络的广泛应用提供了一定的技术保障。 展开更多

关键词 高斯核 RBF神经网络 学习算法 径向基函数 高斯函数

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基于径向基神经网络的太阳能电池缺陷检测 被引量：10

7

作者 沈凌云 朱明 陈小云 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期99-105,共7页

为了检测太阳能电池的缺陷,建立了太阳能电池板的电致发光(EL)图像与其缺陷类型间的神经网络预测模型,可以对太阳能电池板不同类型缺陷进行自适应检测。首先,采用主成分分量分析(PCA)算法对电致发光(EL)图像训练样本集降维;然后,将降维... 为了检测太阳能电池的缺陷,建立了太阳能电池板的电致发光(EL)图像与其缺陷类型间的神经网络预测模型,可以对太阳能电池板不同类型缺陷进行自适应检测。首先,采用主成分分量分析(PCA)算法对电致发光(EL)图像训练样本集降维;然后,将降维后得到的数据输入神经网络预测模型进行学习,对模型的参数进行优化选取;最后,将训练好的网络对测试样本集进行仿真。仿真结果表明:在采用相同的训练样本集和测试样本集条件下,与反向传播神经网络(BPNN)相比,径向基神经网络(RBFNN)具有全局最优特性,结构简单,最高识别率达96.25%,计算时间较短,能满足在线检测的要求。 展开更多

关键词 缺陷检测 反向传播神经网络 径向基神经网络 主成分分析 降维

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基于神经网络的射频功放行为模型研究 被引量：7

8

作者 任建伟 南敬昌 丛密芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期845-847,共3页

为了设计和优化高线性功率放大器,在系统级仿真中,构建功率放大器精确的行为模型是极为重要的。在ADS中基于飞思卡尔半导体芯片MRF5P21180进行功放电路设计,运用BP和RBF以及在这两种网络的基础上所提出的级联模型BP-RBF对从设计的功放... 为了设计和优化高线性功率放大器,在系统级仿真中,构建功率放大器精确的行为模型是极为重要的。在ADS中基于飞思卡尔半导体芯片MRF5P21180进行功放电路设计,运用BP和RBF以及在这两种网络的基础上所提出的级联模型BP-RBF对从设计的功放中提取出的电压数据进行MATLAB拟合仿真,通过电压均方根误差(RMSE)大小的比较进行模型精确性的验证、训练次数多少及收敛时间长短进行模型训练速度的对比,最终得出BP-RBF较其他两种模型有更好的拟合功能,对于射频功放行为模型的研究具有重要的参考价值。 展开更多

关键词 反向传播、径向基核函数神经网络 反向传播—径向基核函数神经网络 功率放大器 拟合仿真

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基于组合神经网络模型的函数逼近方法 被引量：2

9

作者 王志勇 陈昊鹏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第7期137-139,共3页

在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反... 在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反向传播神经网络模型。 展开更多

关键词 反向传播神经网络 径向基神经网络 通用函数逼近定理 有监督学习

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全结构遗传优化径向基概率神经网络 被引量：4

10

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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一种新的基于神经网络的电力系统谐波检测方法研究 被引量：18

11

作者 肖建平 李生虎 +1 位作者 吴可汗 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期345-348,371,共5页

随着各种电力电子装置广泛应用于电力系统中,电网中的谐波污染问题日趋严重。为有效抑制电力系统各次谐波所带来影响,必须首先分析其谐波成分。本文提出了一种基于RBF神经网络的电力系统谐波检测方法,并采用Matlab软件进行仿真,与基于B... 随着各种电力电子装置广泛应用于电力系统中,电网中的谐波污染问题日趋严重。为有效抑制电力系统各次谐波所带来影响,必须首先分析其谐波成分。本文提出了一种基于RBF神经网络的电力系统谐波检测方法,并采用Matlab软件进行仿真,与基于BP神经网络相比,该方法在谐波检测的幅值和相位上有更高的精度,且训练时间更短,实时性好,因此在电力系统谐波测量中有一定的应用价值。 展开更多

关键词 误差反向传播神经网络 径向基神经网络 谐波检测 MATLAB仿真

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基于RBF神经网络的产品概念设计方案评价 被引量：6

12

作者 陈微微 张强 +2 位作者 魏小鹏 赵婷婷 赵秀燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第18期4290-4292,4302,共4页

分析了现有评价方法存在的问题,利用Matlab神经网络工具箱构建了RBF网络模型,并以冰箱为实例进行评价。RBF神经网络采用监督学习算法和正交最小平方(OLS)算法决定基函数的中心、方差以及隐含层到输出层的权值。与BP神经网络模型的评价... 分析了现有评价方法存在的问题,利用Matlab神经网络工具箱构建了RBF网络模型,并以冰箱为实例进行评价。RBF神经网络采用监督学习算法和正交最小平方(OLS)算法决定基函数的中心、方差以及隐含层到输出层的权值。与BP神经网络模型的评价结果对比,建立的RBF神经网络评价模型具有更高的预测精度,收敛速度更快。 展开更多

关键词 径向基函数 正交最小平方 反向传播 神经网络 概念设计 评价

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人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究 被引量：20

13

作者 葛长峰 胡庆兴 李方明 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2008年第4期519-523,共5页

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力... 深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。 展开更多

关键词 深基坑工程 地表沉降预测 人工神经网络 误差反向传播(BP)神经网络 径向基函数(RBF)神经网络

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基于神经网络方法预测翅片参数对车用中冷器性能的影响 被引量：4

14

作者 肖宝兰 俞小莉 +2 位作者 韩松 陆国栋 夏立峰 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期92-96,共5页

鉴于翅片几何参数对换热器流动传热性能影响的典型非线性特性,采用人工神经网络技术对该问题的可行性进行了研究。利用风洞试验数据作为学习和测试样本,将翅片的高度、节距、扭幅和波长作为输入变量,分别建立了3层反向传播(BP)神经网络... 鉴于翅片几何参数对换热器流动传热性能影响的典型非线性特性,采用人工神经网络技术对该问题的可行性进行了研究。利用风洞试验数据作为学习和测试样本,将翅片的高度、节距、扭幅和波长作为输入变量,分别建立了3层反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络,对其进行学习训练与优化后,用来预测波纹翅片几何参数变化对中冷器性能的影响。预测结果表明:BP神经网络预测平均误差在5.5%以内,满足工程实际需要,可以减少大量的试验工作量;而RBF神经网络预测误差非常大,完全不适用于该问题的研究,并对可能原因进行了分析。 展开更多

关键词 内燃机 神经网络 翅片参数 热力性能 反向传播 径向基函数

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基于神经网络的超声波乳化液质量分数测量 被引量：2

15

作者 陈琳 朱士明 +1 位作者 梁军汀 卢杰 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期257-261,共5页

通过反向传播(BP)神经网络及径向基函数(RBF)神经网络,构建了一个实时的超声波乳化液质量分数测量模型,对结果进行了处理和分析,并对比了两者的优缺点.在此基础上,实现了对某些生产过程中乳化液质量分数的检测和控制.

关键词 乳化液 超声 质量分数 测量 反向传播神经网络 径向基函数网络

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基于RBF神经网络预拟合的B样条曲面反求 被引量：5

16

作者 周金宇 谢里阳 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期556-559,共4页

利用径向基函数(RBF)神经网络算法对来自曲面原型的散乱测量数据点进行预拟合,通过径向基函数与隐层权值的线性组合来映射自由曲面的数学模型,并将该数学模型转化为双三次B样条曲面,既精确、快捷地反求了曲面原型,符合光顺、抗噪的要求... 利用径向基函数(RBF)神经网络算法对来自曲面原型的散乱测量数据点进行预拟合,通过径向基函数与隐层权值的线性组合来映射自由曲面的数学模型,并将该数学模型转化为双三次B样条曲面,既精确、快捷地反求了曲面原型,符合光顺、抗噪的要求,又具备CAD/CAM系统中几何模型实用、标准的表达形式,符合可编辑、可交换的要求· 展开更多

关键词 反向工程 散乱数据 曲面重构 径向基函数 神经网络 B样条

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基于神经网络的油品质量预测 被引量：9

17

作者 王轶卿 赵英凯 《控制工程》 CSCD 2004年第5期403-405,448,共4页

以某炼油厂加氢装置的现场数据为基础,利用神经网络技术建立了轻柴油的凝点、闪点、95％馏出温度等3个关键指标的预测模型;比较了反向传播网络和径向基网络在逼近精度和收敛速度上的差异;并且分析了基于小波分析的数据滤波和归一化处理... 以某炼油厂加氢装置的现场数据为基础,利用神经网络技术建立了轻柴油的凝点、闪点、95％馏出温度等3个关键指标的预测模型;比较了反向传播网络和径向基网络在逼近精度和收敛速度上的差异;并且分析了基于小波分析的数据滤波和归一化处理对神经网络收敛速度和逼近精度的影响。最后验证了用神经网络方法建立的油品质量模型能快速地得到有效预测信息,从而为实现质量指标的实时预估和在线故障诊断奠定了基础。 展开更多

关键词 神经网络 实时 反向传播网络 径向基网络 逼近 在线故障诊断 收敛速度 油品质量 预测信息 标的

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基于小波神经网络的农业基本旱情综合评价 被引量：2

18

作者 张春乐 方崇 黄伟军 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第22期11990-11992,12004,共4页

根据农业区域旱情评价指标体系和等级划分标准,提出了基于小波神经网络的干旱综合评价方法,基于MATLAB环境编制相应的程序,并将其应用于关中地区旱情综合评价。结果表明,该方法收敛速度快,评价结果客观公正,可为抗旱减灾预案的制定提供... 根据农业区域旱情评价指标体系和等级划分标准,提出了基于小波神经网络的干旱综合评价方法,基于MATLAB环境编制相应的程序,并将其应用于关中地区旱情综合评价。结果表明,该方法收敛速度快,评价结果客观公正,可为抗旱减灾预案的制定提供科学依据。 展开更多

关键词 农业基本旱情 小波神经网络 小波基函数 误差反向传播 综合评价

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基于神经网络算法的发射场坪承载能力预测方法 被引量：6

19

作者 励明君 姜毅 +1 位作者 马立琦 潘霄 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期982-991,共10页

为进一步提高发射场坪的快速选定能力,提出基于线性多元回归算法、反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的发射场坪承载特性近似模型,对其承载能力进行快速预测。采用了引入参数敏感度的优化拉丁超立方采样方法,构建... 为进一步提高发射场坪的快速选定能力,提出基于线性多元回归算法、反向传播(BP)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的发射场坪承载特性近似模型,对其承载能力进行快速预测。采用了引入参数敏感度的优化拉丁超立方采样方法,构建样本空间并分别建立起竖载荷和发射载荷下的算法预测近似模型;利用上述预测算法,通过某结构参数未知的场坪在起竖载荷下的动力学响应,预测其在发射载荷下的可能最大弯沉值,判断土基弹性模量未知的发射场坪承载能力。结果表明:RBF神经网络算法对起竖载荷和发射载荷下的场坪最大弯沉量均具有最优的预测性能,与有限元计算结果相对比,回归系数分别为0.941和0.983,模型精度较高,具有可信性;预测结果与仿真结果的平均误差为10.46%;对于承载强度较大的场坪,残差范围在±2 mm以内,对发射过程中的场坪选定决策具有参考价值。 展开更多

关键词 发射场坪 神经网络算法 承载能力预测 反向传播 径向基函数 线性多元回归算法

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基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测 被引量：4

20

作者 刘陈续 于桂兰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期88-95,共8页

本文对层状周期结构的能量传输谱预测方法进行了研究.在考虑几何参数、物理参数单独变化以及同时变化3种情况下,通过构建深层反向传播(BP)神经网络,实现层状周期结构能量传输谱的精准预测.与径向基函数(RBF)神经网络进行对比实验,实验... 本文对层状周期结构的能量传输谱预测方法进行了研究.在考虑几何参数、物理参数单独变化以及同时变化3种情况下,通过构建深层反向传播(BP)神经网络,实现层状周期结构能量传输谱的精准预测.与径向基函数(RBF)神经网络进行对比实验,实验结果验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 层状周期结构 深层反向传播神经网络 径向基函数神经网络 能量传输谱 衰减域

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