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基于径向基函数的声速法炉内测温实验研究 被引量:1
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作者 檀经考 李娜 +1 位作者 陈乐航 周屈兰 《动力工程学报》 北大核心 2025年第1期28-36,共9页
温度测量对于电厂锅炉和其他大型工业设备的安全稳定运行至关重要。传统温度测量方法只能获得点参数,而不能获得连续参数场。声波层析成像不仅可以有效地获得温度的相对大小,而且大大降低了成本和难度,适用于炉膛内温度测量。搭建了一... 温度测量对于电厂锅炉和其他大型工业设备的安全稳定运行至关重要。传统温度测量方法只能获得点参数,而不能获得连续参数场。声波层析成像不仅可以有效地获得温度的相对大小,而且大大降低了成本和难度,适用于炉膛内温度测量。搭建了一个简单的二维实验尺度声学测温平台,对利用声学方法重建温度场算法进行了验证。根据声速与气体介质温度的关系,在温度场重建中采用最小二乘正交三角分解(LSQR)算法,能够准确反映目标区域(ROI)的温度分布。引入径向基函数可以极大地提高LSQR算法的重建精度。结果表明:声速法重建二维温度场在实际测量中是可行的。 展开更多
关键词 声层析成像 声速法 重建算法 温度场重建 径向函数
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基于径向基函数神经网络算法的高频转阀阀芯稳定性
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作者 薛召 陈泽吉 +1 位作者 贾文昂 白继平 《液压与气动》 北大核心 2024年第9期98-107,共10页
针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLA... 针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行仿真分析;最后建立高频转阀转速控制系统实验台,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行实验研究和理论验证。结果表明:与常规PID控制方法相比,基于径向基函数神经网络的高频转阀转速控制策略转速控制系统阶跃响应所需调整时间最少为0.16 s,超调量小;三角波与正弦波转速跟踪误差均值下降最大值分别为46.51%、53.69%;6 MPa、10 MPa下,转速稳态误差均值分别下降34.92%、38.26%。径向基函数神经网络算法有效提高了高频转阀阀芯转速控制精度。 展开更多
关键词 径向函数神经网络算法 高频转阀 液压马达 转速控制
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基于径向基函数神经网络重载发动机曲轴的可靠性分析
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作者 赵明轩 桑建兵 +2 位作者 丛继坤 钟星宇 李长远 《内燃机工程》 北大核心 2025年第5期100-108,120,共10页
针对传统可靠性分析方法计算成本高且精度不高等问题,结合灰色关联度分析(grey relational analysis,GRA)、径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)及粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),提出... 针对传统可靠性分析方法计算成本高且精度不高等问题,结合灰色关联度分析(grey relational analysis,GRA)、径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)及粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),提出了一种针对重载发动机曲轴的可靠性分析方法。首先,根据曲轴的动力学分析和点火做功状态确定了其危险工况并利用有限元软件ANSYS Workbench建立了静力学计算模型。其次,结合曲轴的几何参数和总体结构确定了影响最大Mises应力的不确定性因素,并对其进行灰色关联度分析筛选出径向基函数神经网络的输入参数。最后,依据不确定性参数的分布情况使用最优拉丁超立方(optimal Latin hy⁃percube sampling,OLHS)进行采样,根据第四强度理论确定曲轴的破坏准则后,引入粒子群优化算法,结合径向基函数神经网络和蒙特卡洛方法(RBFNN–Monte Carlo,RBFNN–MC)预测了曲轴的可靠度和失效概率。研究结果表明,RBFNN–MC方法与传统可靠性分析方法相比,在保证高精度的前提下具有更高的效率和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 曲轴 可靠性分析 灰色关联度分析 径向函数神经网络 粒子群优化算法
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优化径向基函数的海底油气管道腐蚀速率预测模型研究
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作者 聂百胜 崔枭 +2 位作者 常里 周皓文 陈楠 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2593-2602,共10页
海底油气管道的外腐蚀是海洋管道工程中的一个主要挑战,对海洋油气工业的安全生产构成了严重威胁。准确的腐蚀预测对于维护管道完整性和保障海上油气生产安全至关重要。研究旨在构建一个高精度的海底油气管道腐蚀速率预测模型,以实现对... 海底油气管道的外腐蚀是海洋管道工程中的一个主要挑战,对海洋油气工业的安全生产构成了严重威胁。准确的腐蚀预测对于维护管道完整性和保障海上油气生产安全至关重要。研究旨在构建一个高精度的海底油气管道腐蚀速率预测模型,以实现对管道外腐蚀的有效管理和预测。首先,通过皮尔逊(Pearson)相关性分析方法系统地识别了影响管道腐蚀的6个关键因素,包括流速、压力、温度、Cl离子质量浓度、CO_(2)质量浓度和含水量,然后,引入金豺优化(Golden Jackal Optimization, GJO)算法对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)网络的权值与阈值进行优化,利用60组历史数据,建立了基于GJO-RBF的综合腐蚀速率预测模型。模型预测结果显示,GJO-RBF模型在训练集上具有0.982 83的高准确度,在测试集上也有0.942 21的准确度。与传统的BP神经网络、遗传算法优化的BP(GA-BP)、粒子群算法优化的BP(PSO-BP)及标准RBF网络相比,GJO-RBF模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等多个评价指标上均表现更优。 展开更多
关键词 安全工程 海底油气管道 皮尔逊相关系数 腐蚀速率 径向函数 金豺优化算法
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数控机床几何误差混合径向基函数参数化建模
5
作者 苏哲 郭世杰 +1 位作者 李帅 吕贺 《机电工程》 北大核心 2025年第2期339-350,共12页
针对数控机床几何误差参数化建模不够快速、准确的问题,提出了一种基于混合径向基函数插值(MRBFI)的几何误差参数化建模方法。首先,基于多体系统理论与齐次变换方法,建立了数控机床的综合误差模型;然后,根据测量辨识得到的机床几何误差... 针对数控机床几何误差参数化建模不够快速、准确的问题,提出了一种基于混合径向基函数插值(MRBFI)的几何误差参数化建模方法。首先,基于多体系统理论与齐次变换方法,建立了数控机床的综合误差模型;然后,根据测量辨识得到的机床几何误差项数据,构建了混合径向基函数插值方程,利用最小二乘法与水滴优化算法(WDO),对方程中的宽度系数以及权重系数进行了寻优,在WDO中加入了自适应步长调整,提高了迭代的速度与精度;最后,根据得到的最优解,建立了几何误差径向基函数的参数化模型,利用拟合优度量化了径向基函数插值拟合的精确性,将其应用于对数控机床的几何误差补偿,并比较了补偿前后的球杆仪圆轨迹,从而对结果进行了评估。研究结果表明:混合径向基函数插值拟合优于传统的正交多项式拟合,均方根误差与平均绝对误差较正交多项式拟合减少了52%和65%,误差补偿后圆轨迹圆度误差平均降低了45.2%。该方法可用于数控机床的几何误差补偿,其建模原理简单明了、模型精度高。 展开更多
关键词 数控机床几何误差补偿 参数化模型 混合径向函数插值 几何误差补偿 水滴优化算法 自适应步长调整
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单级齿轮系统混沌运动及其径向基函数神经网络控制
6
作者 王瑞邦 田亚平 +3 位作者 张峰 卢杭 王建勤 杨江辉 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期32-38,共7页
为实现3自由度单级直齿轮系统的混沌运动有效控制,用集中质量法建立系统的动力学模型,并用4~5阶Runge-Kutta法求解得到参数区间内的周期运动向混沌运动转迁的规律。针对特定参数区域的混沌运动,以控制参数的扰动量为输出,Poincaré... 为实现3自由度单级直齿轮系统的混沌运动有效控制,用集中质量法建立系统的动力学模型,并用4~5阶Runge-Kutta法求解得到参数区间内的周期运动向混沌运动转迁的规律。针对特定参数区域的混沌运动,以控制参数的扰动量为输出,Poincaré截面上点的欧式距离为输入,构建径向基函数神经网络控制器,使用改进局部搜索能力和寻优速度的引力搜索算法优化径向基函数神经网络控制器的参数,实现系统混沌运动向周期运动的有效控制。结果表明径向基函数神经网络控制方法不受系统的Jacobian矩阵和流形的限制更具有工程普适性。 展开更多
关键词 振动与波 单级齿轮传动系统 混沌控制 径向函数神经网络 万有引力搜索算法
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基于鲸鱼优化算法超参数优化的径向基函数响应面模型的油浸式变压器绕组挡板结构优化 被引量:4
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作者 刘刚 高成龙 +2 位作者 胡万君 刘云鹏 李琳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期5331-5343,共13页
热点温度过高会严重影响变压器运行稳定性,为提高变压器运行的稳定性,该文以降低变压器绕组热点温度为优化目标,采用径向基函数(RBF)响应面模型优化变压器绕组挡板尺寸,改善油流分布以实现更好的散热。为提高RBF响应面模型的拟合精度,... 热点温度过高会严重影响变压器运行稳定性,为提高变压器运行的稳定性,该文以降低变压器绕组热点温度为优化目标,采用径向基函数(RBF)响应面模型优化变压器绕组挡板尺寸,改善油流分布以实现更好的散热。为提高RBF响应面模型的拟合精度,该文采用鲸鱼优化算法(WOA)对径向基函数的超参数值进行优化,并与传统网格搜索(GS)寻优方法和定参RBF模型进行对比。对比结果表明对于超参数优化问题,在拟合精度占优的前提下,WOA优化效率是GS寻优方法的3.13倍。在此基础上,该文基于WOA-RBF响应面模型对绕组挡板结构尺寸进行优化,优化后的热点温度相较于初始结构的热点温度降低了3.81℃,相对于全场域的最大温升降低了13.42%,并有效地降低了绕组整体温升。同时将所提算法与遗传算法(GA)优化结果进行对比,在保证精度的同时,WOA-RBF响应面模型优化效率是GA的13.41倍。根据上述结果分析可知,所提算法具有很好的优化性能,同时相比于遗传算法,可以在保证优化精度的同时,显著地提高优化效率。 展开更多
关键词 响应面方法 径向函数 热点温度 鲸鱼优化算法 油浸式变压器 挡板结构优化
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基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法
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作者 杨彦霞 王普 +2 位作者 高学金 高慧慧 齐泽洋 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期38-49,共12页
针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,H... 针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。 展开更多
关键词 径向函数神经网络(radial basis function neural network RBFNN) 自组织 列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt LM)算法 混合双层 优化学习 泛化性能
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自动驾驶电动车辆基于参数预测的径向基函数神经网络自适应控制 被引量:4
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作者 陈志勇 李攀 +1 位作者 叶明旭 林歆悠 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期982-992,共11页
针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,... 针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿,设计车辆横纵向运动的广义协调控制律;之后,考虑前车车速及道路曲率影响,以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标,利用粒子群优化(PSO)算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化,并最终得到一系列优化后的样本数据;在此基础上,设计、训练一个反向传播(BP)神经网络,实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测,以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶电动车辆 不确定性 径向函数神经网络 粒子群优化算法 参数预测
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基于径向基函数的高效网格变形算法研究 被引量:17
10
作者 谢亮 徐敏 +1 位作者 张斌 安效民 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期141-145,共5页
在流固耦合时域仿真与气动外形优化中,网格变形技术得到了普遍应用。基于径向基函数的网格变形技术以其诸多优良的特性,在近年来得到了广泛的关注。其基本原理是采用物面网格节点的位移构造一个径向基函数序列,再利用此序列将物面的位... 在流固耦合时域仿真与气动外形优化中,网格变形技术得到了普遍应用。基于径向基函数的网格变形技术以其诸多优良的特性,在近年来得到了广泛的关注。其基本原理是采用物面网格节点的位移构造一个径向基函数序列,再利用此序列将物面的位移光滑的插值到空间网格上。其计算耗时与物面插值节点数与空间待插值节点数的乘积成正比,为了减少其计算量,目前多数文献集中于使用数据精简算法减少物面插值节点数。通过引入子空间逐级逼近思想,构造了一种精简空间待插值节点数的方案,该方案主要思想是采用多次插值,每一次插值的对象为上一次插值在物面产生的误差,并且通过限制每一次插值的插值区域来实现减缩空间节点的目的。计算结果表明此方案可以支持大变形运动,同时显著的减少了计算时间。 展开更多
关键词 径向函数 网格变形 数据精简算法
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基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法 被引量:23
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作者 李映君 韩彬彬 +4 位作者 王桂从 黄舒 孙杨 杨雪 陈乃建 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1266-1271,共6页
针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实... 针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题, 展开更多
关键词 六维力传感器 压电式传感器 径向函数神经网络 解耦算法
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基于模糊径向基函数神经网络的PID算法球磨机控制系统研究 被引量:20
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作者 程启明 程尹曼 +1 位作者 郑勇 汪明媚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第35期22-28,共7页
针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采用混合优化算法,即首先采用混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行离线粗调,再采用BP算法进行在线细调,从而快速全局收敛得到最佳的PID控制参数。Matlab仿真结果表明,该控制系统有效地解决了球磨机这种复杂对象的控制问题,该系统控制参数的优化算法收敛快、不易陷入局部极小点,系统控制跟踪快、超调小、解耦好、鲁棒性和适应性强,控制品质优于传统PID解耦控制方法。 展开更多
关键词 球磨机 模糊径向函数神经网络 混合优化算法 早熟判据 PID控制
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基于动态聚类算法径向基函数网络的配电网线损计算 被引量:47
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作者 姜惠兰 安敏 +2 位作者 刘晓津 赵新 张建海 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期35-39,共5页
提出了基于径向基函数网络的计算配电网线损的实用方法。对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,采用一种新的动态聚类算法进行聚类,来确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率... 提出了基于径向基函数网络的计算配电网线损的实用方法。对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,采用一种新的动态聚类算法进行聚类,来确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率。利用RBF网络强的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,使网络学习了配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的趋势规律。以68条配电线路数据为例,仿真结果验证了文中提出的方法具有网络模型简单、学习速度快、线损计算精度高等优点。 展开更多
关键词 电力系统 配电网 线损计算 动态聚类算法 径向函数网络
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基于径向基函数响应面方法的超大跨悬索桥有限元模型修正 被引量:17
14
作者 郁胜 周林仁 欧进萍 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期1-9,共9页
基于径向基函数响应面建模和遗传算法相结合的有限元模型修正方法,得到能反映结构真实状态的超大悬索桥有限元分析模型。首先利用灵敏度分析方法选取待修正参数和可用的特征量信息,以中心复合试验设计方法构造不同摄动水平下的待修正参... 基于径向基函数响应面建模和遗传算法相结合的有限元模型修正方法,得到能反映结构真实状态的超大悬索桥有限元分析模型。首先利用灵敏度分析方法选取待修正参数和可用的特征量信息,以中心复合试验设计方法构造不同摄动水平下的待修正参数样本,通过有限元模型的静动力分析计算不同参数水平下的特征量样本;然后,以待修正参数样本和特征量样本为结构系统输入和输出,建立能逼近大型结构系统设计参数与特征量之间复杂隐式函数关系的径向基响应面模型;最后,基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法对结构有限元模型进行修正。以国内湖南某超大跨钢桁架悬索桥为对象,采用高斯径向基函数响应面模型,基于成桥静动力试验监测数据,对该桥的三维有限元模型进行修正。研究结果表明:修正后的有限元模型能够更真实地反映结构的物理状态,较好地体现了该桥梁结构的真实静动力特性。 展开更多
关键词 径向函数 响应面方法 遗传算法 塔梁分离式悬索桥 模型修正
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一种新颖的径向基函数(RBF)网络学习算法 被引量:32
15
作者 孙健 申瑞民 韩鹏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1562-1567,共6页
以提高RBF网络泛化能力为着眼点 ,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法 .该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构 ,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构 ,直至满足所有扩展聚类不纯度均小... 以提高RBF网络泛化能力为着眼点 ,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法 .该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构 ,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构 ,直至满足所有扩展聚类不纯度均小于等于不纯度均值以及所有扩展聚类方差均不超过方差均值这两个条件 .这样就确定了隐层的最终结构 .在确定隐层结构之后 ,采用反向传播算法来训练隐层与输出层之间的连接权重 .经双螺旋线问题仿真试验验证 ,该算法确实具有较强的泛化能力 . 展开更多
关键词 单隐层前馈神经网络 径向函数 网络学习算法 机器学习 支持向量机
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基于免疫进化算法的径向基函数网络 被引量:10
16
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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基于径向基函数神经网络与改进遗传算法的黄河流域需水预测 被引量:11
17
作者 薛小杰 黄强 +2 位作者 惠泱河 王煜 李勋贵 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期83-85,97,共4页
针对遗传算法的不足 ,利用改进的遗传算法 ,结合性能优于 BP网络的径向基函数神经网络 ,并进行网络优化 ,建立了黄河流域需水预测模型 ,拟合预测结果表明 ,该模型能有效提高预测精度。
关键词 遗传算法 径向函数 神经网络 黄河流域 需水预测
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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
18
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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基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型 被引量:16
19
作者 陶钧 谢书明 柴天佑 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2000年第3期241-244,277,共5页
针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。
关键词 转炉炼钢 遗传算法 径向函数 神经网络
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径向基函数(RBF)神经网络的一种极大熵学习算法 被引量:14
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作者 张志华 郑南宁 郑海兵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期474-479,共6页
RBF神经网络中心向量的确定是整个网络学习的关键 ,该文基于信息论中的极大熵原理构造了训练中心向量的极大熵聚类算法 ,由此给出了网络的极大熵学习算法 .文中最后分别用一个时间序列预测和系统辨识问题验证了该学习算法的有效性 ,同 ... RBF神经网络中心向量的确定是整个网络学习的关键 ,该文基于信息论中的极大熵原理构造了训练中心向量的极大熵聚类算法 ,由此给出了网络的极大熵学习算法 .文中最后分别用一个时间序列预测和系统辨识问题验证了该学习算法的有效性 ,同 RBF网络和多层感知机的误差回传算法相比 ,该算法不仅在学习精度和泛化推广能力上有一定程度的提高 ,而且学习时间有显著的降低 . 展开更多
关键词 径向函数 极大熵原理 拉格朗日乘子 神经网络 学习算法
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