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基于径向基函数(RBF)网在线建模的民航安全风险监测仿真系统设计与实现 被引量:9
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作者 万健 李敬 王衍洋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2008年第10期45-49,共5页
通过分析国内外民航安全风险监测的研究现状,指出当前我国民航安全风险监测方面的不足,进而提出了基于径向基函数(RBF)网在线建模的民航安全风险监测仿真系统。在仿真系统设计中,详细讨论了实现系统的网络拓扑结构、体系结构,并将仿真... 通过分析国内外民航安全风险监测的研究现状,指出当前我国民航安全风险监测方面的不足,进而提出了基于径向基函数(RBF)网在线建模的民航安全风险监测仿真系统。在仿真系统设计中,详细讨论了实现系统的网络拓扑结构、体系结构,并将仿真系统分为三大功能模块,提出以安全隐患指标和安全性能指标分别作为仿真模块的输入段和输出段。在该基础上,利用C#语言和SQL SEVER数据库共同开发出该模拟仿真系统,并以空管仿真系统华东管理局年度仿真实例作了验证。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 风险监测 仿真系统 资源优化 安全隐患指标 安全性能指标
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量:2
2
作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向函数(rbf)神经 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制 被引量:1
3
作者 宋贝多 程志江 +1 位作者 刘尊祝 杨涵棣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期85-90,共6页
为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控... 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。 展开更多
关键词 无线电能传输系统 自抗扰控制 rbf神经 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向函数
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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:25
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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 超前识别 数字钻进 量子遗传算法(QGA) 径向函数(rbf)神经
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三角剖分以及径向基函数神经网络在星图识别中的应用 被引量:15
5
作者 张少迪 王延杰 孙宏海 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期395-402,共8页
根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模... 根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集。然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法。通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本。最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别。试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图。 展开更多
关键词 星图识别 三角剖分 径向函数(rbf)神经 ROLS算法 GAP算法
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基于模糊RBF神经网络的函数逼近 被引量:16
6
作者 刘昆 颜钢锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期70-71,共2页
提出了一种模糊RBF网络,将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来,网络结构参数可按实际问题调整,仿真表明网络具有较快的学习速度和较高的函数逼近精度。
关键词 径向函数神经 模糊逻辑 函数逼近 rbf
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基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制 被引量:4
7
作者 李明河 王萌 +1 位作者 施艳艳 赵世远 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1701-1705,共5页
为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性,基于聚类结合算法和神经网络原理,提出了一种改进的基于动态径向基函数(RBF)神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络,更好地描述了控... 为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性,基于聚类结合算法和神经网络原理,提出了一种改进的基于动态径向基函数(RBF)神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络,更好地描述了控制对象的动态行为,获得了PID参数在线调整信息,实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明,与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比,该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法. 展开更多
关键词 多变量解耦 非线性系统 径向函数(rbf) 聚类
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基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识 被引量:18
8
作者 宋宜斌 王培进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期142-143,169,共3页
从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辨识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有... 从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辨识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。 展开更多
关键词 rbf神经 非线性模型辨识 径向函数
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模糊子空间聚类的径向基函数神经网络建模 被引量:4
9
作者 张江滨 邓赵红 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第12期1513-1522,共10页
传统径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型在处理噪声环境下的数据时,会因缺乏去除噪音特征的机制而使得受训模型的泛化性能下降。针对此缺陷,根据模糊子空间聚类(fuzzy subspace clustering,FSC)算法的子空间特性,为RBF... 传统径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型在处理噪声环境下的数据时,会因缺乏去除噪音特征的机制而使得受训模型的泛化性能下降。针对此缺陷,根据模糊子空间聚类(fuzzy subspace clustering,FSC)算法的子空间特性,为RBF神经网络添加特征抽取机制,提出了一种模糊子空间聚类RBF神经网络建模新方法(RBF neural network modeling using fuzzy subspace clustering,FSC-RBF-NN)。与传统RBF神经网络建模方法相比,FSC-RBF-NN方法可根据FSC的子空间特性和特征抽取机制,为不同的隐含层节点选取不同的特征子空间。当训练数据中含有大量噪音特征时,FSC-RBF-NN方法可通过特征抽取机制去除噪音特征,只保留对建模有积极作用的特征,使模型能保持良好的泛化性能。模拟和真实数据集上的实验结果亦验证了FSC-RBF-NN方法在噪声环境下具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 鲁棒性 径向函数(rbf) rbf神经 模糊子空间聚类 Ε-不敏感损失函数
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径向基函数神经网络及其在插值计算中的应用 被引量:3
10
作者 杨彦军 杨宇 康志宏 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期209-211,共3页
径向基函数神经网络(RBF)是Broomhead于1988年提出的一种新型前向神经网络,与传统的插值型神经网络BP网络相比,具有计算速度快、满足全局最优化要求的优点,所以近年来开始引起人们的重视,被引入到函数的逼近插值计算中,成为除BP网络外... 径向基函数神经网络(RBF)是Broomhead于1988年提出的一种新型前向神经网络,与传统的插值型神经网络BP网络相比,具有计算速度快、满足全局最优化要求的优点,所以近年来开始引起人们的重视,被引入到函数的逼近插值计算中,成为除BP网络外的另一种重要的插值神经网络。根据径向基函数神经网络(RBF)的原理,总结出了径向基函数网络的可用于复杂插值计算的一种实用插值算法。经对实例计算表明,该算法是快捷可靠的。 展开更多
关键词 插值计算 全局最优化 逼近 径向函数 rbf 插值算法 计算速度 BP 新型
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基于思维进化算法的径向基函数神经网络结构优化 被引量:2
11
作者 何小娟 曾建潮 徐玉斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第9期72-73,78,共3页
为了解决一类径向基函数的结构优化问题,该文在基本思维进化计算框架的基础上,提出了一种有效的混合优化策略。在优化过程中充分利用样本的信息,同时借鉴信息矩阵的思想,提出了利用信息矩阵进行信息抽取和信息积累的方法,并设计了... 为了解决一类径向基函数的结构优化问题,该文在基本思维进化计算框架的基础上,提出了一种有效的混合优化策略。在优化过程中充分利用样本的信息,同时借鉴信息矩阵的思想,提出了利用信息矩阵进行信息抽取和信息积累的方法,并设计了有效的趋同、异化算子与个体之间学习的具体过程,使结构和参数同时得到了优化。仿真研究表明,该算法是快速有效的,并能保证网络具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 rbf神经 思维进化计算 结构优化 径向函数神经 结构优化
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基于径向基函数神经网络的柴油机故障诊断 被引量:21
12
作者 肖健梅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期355-357,377,共4页
提出一种应用径向基函数(RBF)神经网络解决故障诊断问题的方法,并将其应用于柴油机故障诊断与识别。在RBF神经网络中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,从而使神经网络结构得到优化。实例仿真结果表明,RBF神经网络... 提出一种应用径向基函数(RBF)神经网络解决故障诊断问题的方法,并将其应用于柴油机故障诊断与识别。在RBF神经网络中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,从而使神经网络结构得到优化。实例仿真结果表明,RBF神经网络学习收敛较快,对故障识别性能好。 展开更多
关键词 径向函数神经 故障诊断 柴油机 rbf神经 神经络结构 诊断问题 学习算法 仿真结果 学习收敛 识别性能 应用 聚类
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独立成份分析在径向基函数网中的应用研究 被引量:1
13
作者 郭穗勋 黄榕波 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期42-46,共5页
提出应用独立成份分析(Independent Component Analysis,ICA)降低径向基函数网(RBFN)输入维数的方法,并讨论ICA降维方法对RBFN行为的影响.实验表明基于ICA的降维方法大大提高了RBFN的收敛速度,改善RBFN的行为.
关键词 独立成份分析 径向函数 主成份分析 ICA算法
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图像分类结合经验模分解和径向基函数网络在车辆动态称重中的应用
14
作者 张君 姚恩涛 +1 位作者 倪国芬 季娟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第6期701-704,共4页
在车辆动态称重系统中,称重数据的处理是很复杂的。针对车辆运动参数对轴重信号的影响,本文采用径向基函数(RBF)网络,考虑到网络的泛化能力与拟合精度的矛盾,将车辆按照重量分为大、中、小3种类型,进行整车建模和网络训练。实际测试过程... 在车辆动态称重系统中,称重数据的处理是很复杂的。针对车辆运动参数对轴重信号的影响,本文采用径向基函数(RBF)网络,考虑到网络的泛化能力与拟合精度的矛盾,将车辆按照重量分为大、中、小3种类型,进行整车建模和网络训练。实际测试过程中,利用汽车俯视图像先提取类型特征,为了减小汽车运行过程中的振动对测试精度的影响,对汽车完全驶上称重台的信号进行经验模分解(empirical mode decomposition,EMD)求得剩余分量的平均值,并以前、后轴的剩余分量的平均值、平均速度、上台信号上升斜率、下台信号下降斜率为径向基函数网络的输入,然后根据汽车的类型将测试参数输入不同的神经网络进行处理,以静态测量结果为相对真值。结果表明,采用台上信号EMD分解的剩余分量的平均值作为输入的分类建模比直接采用台上信号的平均值作为输入的单一建模测试精度更高。 展开更多
关键词 汽车动态称重 径向函数(rbf) 经验模分解 图像处理
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基于递归正交最小二乘的径向基函数网络人脸识别
15
作者 黎云汉 朱善安 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第3期460-463,共4页
本文提出了一种基于递归正交最小二乘的径向基函数(RBF)网络人脸识别算法,该算法首先使用主成分分析(PCA)提取输入图像特征,将提取的特征作为RBF网络的输入进行识别,在求取网络权值时采用递归正交最小二乘(ROLS)算法。实验表明,该算法... 本文提出了一种基于递归正交最小二乘的径向基函数(RBF)网络人脸识别算法,该算法首先使用主成分分析(PCA)提取输入图像特征,将提取的特征作为RBF网络的输入进行识别,在求取网络权值时采用递归正交最小二乘(ROLS)算法。实验表明,该算法能明显地缩短训练时间同时具有较高的识别率。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 人脸识别 递归正交最小二乘 主成分分析(PCA)
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城市环境质量综合评价的径向基函数神经网络模型
16
作者 楼文高 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期400-400,共1页
关键词 环境质量 径向函数 神经络模型 rbf 层次分析方法
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径向基函数神经网络法致密砂岩储层相对渗透率预测与含水率计算 被引量:8
17
作者 王谦 谭茂金 +3 位作者 石玉江 李高仁 程相志 罗伟平 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期864-872,704,共10页
致密砂岩储层具有物性差、孔隙结构复杂、非均质性强等特点,导致利用传统方法难以精确预测或计算其相对渗透率和含水率。为此,文中提出基于径向基函数(RBF)的神经网络预测相对渗透率方法:在介绍RBF神经网络原理的基础上,选择高斯函数和... 致密砂岩储层具有物性差、孔隙结构复杂、非均质性强等特点,导致利用传统方法难以精确预测或计算其相对渗透率和含水率。为此,文中提出基于径向基函数(RBF)的神经网络预测相对渗透率方法:在介绍RBF神经网络原理的基础上,选择高斯函数和最近邻聚类算法构建网络模型;以含水饱和度、核磁束缚水饱和度、孔隙度、渗透率等四参数为输入,油、水相对渗透率为输出,根据误差分析确定最佳相对渗透率预测网络模型及参数;最后采用分流量方程计算得到储层含水率。将该方法应用于鄂尔多斯盆地陇东地区延长组长8储层,预测的油、水相对渗透率与相渗实验结果一致,计算的含水率与测试结果吻合。 展开更多
关键词 致密砂岩 径向函数(rbf) 相对渗透率 分流量方程 含水率
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轻轨锚固螺杆单位脉冲响应信号的稀疏径向基函数网络提取 被引量:2
18
作者 杨丹 周宇 +1 位作者 叶庆卫 王晓东 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第19期2606-2612,共7页
轻轨锚固螺杆是轻轨交通中连接轨道梁和墩台的关键受力部件,脉冲响应函数的提取是其健康监测的关键和核心技术。引入稀疏优化算法取代经典径向基网络的最小二乘法,构建网络的输入输出方案,引入二维DCT基对学习权值矩阵进行稀疏表示并通... 轻轨锚固螺杆是轻轨交通中连接轨道梁和墩台的关键受力部件,脉冲响应函数的提取是其健康监测的关键和核心技术。引入稀疏优化算法取代经典径向基网络的最小二乘法,构建网络的输入输出方案,引入二维DCT基对学习权值矩阵进行稀疏表示并通过正交匹配追踪算法来获得尽可能稀疏的网络训练权值。将单位脉冲激励信号输入该网络即可获得系统的单位脉冲响应函数。实验结果表明,所构建的稀疏径向基网络能准确提取单位脉冲响应函数,对工程应用具有参考价值。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 轻轨锚固螺杆 正交匹配追踪算法 脉冲响应函数
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应用径向基函数神经网络的经纬仪跟踪误差建模 被引量:1
19
作者 李淼 高慧斌 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期818-825,共8页
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络建立光电经纬仪等效跟踪误差模型的方法来评价光电经纬仪的跟踪性能。分析了光电经纬仪存在的非线性因素,说明了采用理论建模方法难以准确描述其全部过程的原因。然后,介绍了RBF神经网络和靶标系... 提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络建立光电经纬仪等效跟踪误差模型的方法来评价光电经纬仪的跟踪性能。分析了光电经纬仪存在的非线性因素,说明了采用理论建模方法难以准确描述其全部过程的原因。然后,介绍了RBF神经网络和靶标系统,基于一组靶标参数建立了RBF神经网络模型,并更换靶标参数进行模型验证。最后,对更换后的靶标参数进行重新训练建模,并改变参数周期,对模型进行了验证。实验结果表明:所建的神经网络模型精度与靶标参数有关,当动态靶标的半椎角a为21.2°,倾角b为43.8°,靶标匀速运行周期T为8.5s时,网络模型在靶标速度最大时误差也达到最大为3.18′,其它时刻均小于0.6′。当a为16.6°,b为37.5°,T为13s时,模型最大误差为1.8′左右,在此模型下真实输出与网络模型输出的最大偏差为2.4′左右,其它时刻均小于1.2′。结果表明,采用RBF神经网络所建立的跟踪误差模型能够反应真实系统的情况,是可行实用的,且具有较高的精度和泛化能力。 展开更多
关键词 径向函数(rbf)神经 光电经纬仪 非线性 跟踪误差 模型验证
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基于RBF神经网络的数控车床热误差建模 被引量:38
20
作者 杜正春 杨建国 +1 位作者 窦小龙 刘行 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期26-29,共4页
对于数控车床而言 ,热误差是其最大的误差源 ,而其中最困难的是热误差建模 .现有 BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢 ,容易陷入局部极小点的缺点 .文中使用径向基函数理论建立了基于 RBF神经网络的数控机床热误差数学模型 .讨论了... 对于数控车床而言 ,热误差是其最大的误差源 ,而其中最困难的是热误差建模 .现有 BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢 ,容易陷入局部极小点的缺点 .文中使用径向基函数理论建立了基于 RBF神经网络的数控机床热误差数学模型 .讨论了 RBF网络参数的初始化及学习 ;给出了两种建模方式的 RBF网络建模算例 ,将其建模性能指标与经典最小二乘法建模指标进行综合对比 ,可知 RBF网络各项指标均优于经典最小二乘方法 .最后验证了 RBF网络建模的鲁棒性 .结果表明 :径向基神经网络模型与经典最小二乘线性模型相比 ,拟合性能更好 。 展开更多
关键词 数控车床 热误差 数学模型 rbf神经 径向函数理论 误差补偿 建模方式
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