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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
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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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径向基神经网络的运载火箭动力弹道耦合优化研究
2
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
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
4
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
5
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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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
6
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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基于神经网络的船测稀疏海域地形反演改进算法
7
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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基于径向基函数神经网络的汽轮机转子等效应力计算模型 被引量:2
8
作者 方宁 纪冬梅 +2 位作者 姚秀平 杨宇 史进渊 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期268-272,共5页
为解决汽轮机转子应力的在线监测问题,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的汽轮机转子等效应力计算模型,对比了用有限元和RBF神经网络模型两种方法计算得出的冷态、温态、热态和极热态4种启动工况下转子调节级叶轮根部圆角处的等效应力... 为解决汽轮机转子应力的在线监测问题,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的汽轮机转子等效应力计算模型,对比了用有限元和RBF神经网络模型两种方法计算得出的冷态、温态、热态和极热态4种启动工况下转子调节级叶轮根部圆角处的等效应力.计算结果表明:RBF神经网络模型计算结果与有限元法解的结果非常相近,且计算简便、耗时少,可以应用于汽轮机转子等效应力的在线计算,为汽轮机转子寿命在线管理提供依据. 展开更多
关键词 汽轮机 转子 等效应力 径向函数 神经网络 在线计算
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基于改进的径向基神经网络模型的水库异重流泥沙淤积量模拟
9
作者 韩睿 《水利技术监督》 2024年第1期148-151,共4页
文章结合改进的径向基神经网络模型对石佛寺水库异重流泥沙淤积量进行模拟,并结合水库泥沙淤积量测定值对模型进行检验。结果表明:相比于传统模型,改进模型对模型变量进行优化调整,对于水库异重流泥沙淤积量预测的精度有明显改善。研究... 文章结合改进的径向基神经网络模型对石佛寺水库异重流泥沙淤积量进行模拟,并结合水库泥沙淤积量测定值对模型进行检验。结果表明:相比于传统模型,改进模型对模型变量进行优化调整,对于水库异重流泥沙淤积量预测的精度有明显改善。研究成果对于水库泥沙淤积的趋势预测方法具有参考价值。 展开更多
关键词 改进模型 径向神经网络 水库异重流 泥沙淤积预测 石佛寺水库
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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
10
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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基于自适应与神经网络滑模的航空器主动控制
11
作者 贾格非 陈荣杰 +1 位作者 钟福明 刘锡烨 《航空计算技术》 2025年第2期77-82,共6页
聚焦于应用压电驱动器实现对夹紧矩形膜结构的大幅非线性振动的主动控制。基于膜结构非线性动力学模型,采用自适应控制策略和引入滑模控制器与径向基函数神经网络的结合,通过Matlab数值仿真验证了控制方法的有效性。研究结果表明,自适... 聚焦于应用压电驱动器实现对夹紧矩形膜结构的大幅非线性振动的主动控制。基于膜结构非线性动力学模型,采用自适应控制策略和引入滑模控制器与径向基函数神经网络的结合,通过Matlab数值仿真验证了控制方法的有效性。研究结果表明,自适应控制和变结构神经网络控制成功抑制了膜结构振动,在面对不同激励条件下均能快速趋近参考模型的动态响应。并引入卡尔曼观测器有效抑制了测量噪声,降低了控制成本。为航空航天领域中薄膜结构振动控制提供了可靠的解决途径。 展开更多
关键词 大振幅振动 滑模控制 自适应控制 径向函数神经网络 卡尔曼观测器
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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
12
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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基于特征优化和BSO-RBF神经网络的NO_(x)浓度预测模型 被引量:1
13
作者 张国兴 王世朋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期285-293,共9页
针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后... 针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后的变量作为模型的最终输入变量,并使用天牛群优化(beetle swarm optimization,BSO)算法对神经网络超参数进行寻优,建立入口NO_(x)浓度预测模型。结果表明,经过特征优化后的变量放入模型后,其预测结果要优于原始变量:经特征优化及时延处理后的模型其S_(RMSE)减少了44.5%,R^(2)增加了2.3%,经过BSO确定后的神经网络超参数使得模型精度也得到了进一步提升。 展开更多
关键词 NO_(x)浓度预测 特征优化 天牛群优化算法 径向函数 神经网络
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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
14
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
15
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
16
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
17
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
18
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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基于径向基函数神经网络的精馏塔优化控制 被引量:9
19
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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径向基函数神经网络的软竞争学习算法 被引量:11
20
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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