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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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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制
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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神经网络 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向函数
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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
3
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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基于神经网络的船测稀疏海域地形反演改进算法
4
作者 欧阳明达 翟振和 +3 位作者 牛向华 管斌 张鹏飞 付永健 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期64-69,共6页
针对重力地质法在船测稀疏海域反演海底地形时的精度下降问题,提出径向基函数神经网络改进算法,即将船测已知点上重力异常、低分辨率海底地形、垂直重力梯度等与海底地形存在关联要素作为输入数据,将长波重力异常作为输出数据进行训练,... 针对重力地质法在船测稀疏海域反演海底地形时的精度下降问题,提出径向基函数神经网络改进算法,即将船测已知点上重力异常、低分辨率海底地形、垂直重力梯度等与海底地形存在关联要素作为输入数据,将长波重力异常作为输出数据进行训练,所建立神经网络模型用于长波重力异常格网构建,达到提高地形反演精度的目的。为验证改进算法有效性,设计7种不同组合模式,将南中国海某海域作为研究对象,对比形成最优方案,结果表明,在船测稀疏海域,改进方案相比重力地质法反演精度提高40%以上。 展开更多
关键词 重力地质法 径向函数神经网络算法 重力异常 海底地形
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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究
5
作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页
近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向函数神经网络 风速预测 精度分析
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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
6
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
7
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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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
8
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
9
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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基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别 被引量:15
10
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
11
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
12
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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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
13
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
14
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
15
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 神经网络 车镇凹陷
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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
16
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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基于径向基函数神经网络的高精度基准编码器误差补偿 被引量:4
17
作者 于海 梁立辉 +2 位作者 王树洁 卢新然 万秋华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期4123-4127,共5页
高精度角度基准编码器的角度误差,对小型绝对式光电编码器误差检测装置的测量精度有着重要的影响。影响基准编码器角度误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述。为此提出一种通过径向基函数神经网络进行误差修正的方法。首先,为增... 高精度角度基准编码器的角度误差,对小型绝对式光电编码器误差检测装置的测量精度有着重要的影响。影响基准编码器角度误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述。为此提出一种通过径向基函数神经网络进行误差修正的方法。首先,为增加基准编码器检测采样点,使用多种多面体对基准编码器进行检测,并将误差合成在同一坐标曲线上。然后,利用检测误差结果作为训练样本,建立径向基函数神经网络模型,使其输出逼近真实角度。最后,通过补偿电路的设计,对小型编码器误差检测装置的基准编码器进行补偿。实验表明,补偿电路的处理速度快,实现简单,不受算法复杂度影响。补偿后的编码器精度提高了2倍,有效改善了检测装置的检测精度。 展开更多
关键词 误差补偿 角度 径向函数神经网络 角度误差检测
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基于径向基函数神经网络的地下水数值模拟模型的替代模型研究 被引量:9
18
作者 伊燕平 卢文喜 +3 位作者 张耘 芦贵君 王大中 洪德法 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期265-269,共5页
近年来提出的替代模型方法是一种连接数值模拟模型与优化模型的有效途径,替代模型质量的好坏取决于采样方法和替代模型种类。以金泉工业园区地下水水源地为研究区,基于拉丁超立方抽样方法,结合研究区地下水数值模拟模型,获取输入(抽水量... 近年来提出的替代模型方法是一种连接数值模拟模型与优化模型的有效途径,替代模型质量的好坏取决于采样方法和替代模型种类。以金泉工业园区地下水水源地为研究区,基于拉丁超立方抽样方法,结合研究区地下水数值模拟模型,获取输入(抽水量)输出(水位降深)数据集,运用人工神经网络方法,建立径向基函数神经网络模型,作为地下水数值模拟模型的近似替代模型。经验证,径向基函数神经网络模型输出得到的水位降深均值与模拟模型计算结果的拟合平均相对误差为0.038;水位降深剩余标准差的拟合平均相对误差为0.042。拟合平均相对误差较小,表明径向基函数神经网络模型能够有效地替代地下水数值模拟模型,为日后替代模型的深入研究提供了科学依据。 展开更多
关键词 替代模型 径向函数神经网络 拉丁超立方抽样 金泉工业园区
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EEG信号的径向基函数神经网络预测 被引量:9
19
作者 韦保林 罗晓曙 +2 位作者 汪秉宏 郭维 傅金阶 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期488-492,共5页
基于混沌动力学系统相空间的延迟坐标重构及人工神经网络的非线性特性。研究了采用基于自适应投影学习算法的径向基函数网络对实测的EEG信号进行预测。通过对径向基函数引入一宽度调节系数α ,使网络的预测性能有较大提高。理论分析和... 基于混沌动力学系统相空间的延迟坐标重构及人工神经网络的非线性特性。研究了采用基于自适应投影学习算法的径向基函数网络对实测的EEG信号进行预测。通过对径向基函数引入一宽度调节系数α ,使网络的预测性能有较大提高。理论分析和研究结果表明 :α的取值由EEG信号的关联维数D2 决定 ,α在最佳区间内取值能够更有效地对EEG信号进行预测。 展开更多
关键词 EEG信号 混沌 径向函数神经网络 自适应投影学习算法 预测 电生理活动 神经细胞群
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河道洪水演算的径向基函数神经网络模型 被引量:10
20
作者 黄国如 芮孝芳 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期621-625,共5页
将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中,并利用最小二乘法来确定模型参数.结合河道洪水演算的具体方式,分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型.将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中... 将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中,并利用最小二乘法来确定模型参数.结合河道洪水演算的具体方式,分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型.将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中,计算结果表明,该模型运算快速,精度较高,具有较大的应用价值. 展开更多
关键词 河道 洪水演算 径向函数 人工神经网络
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