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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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基于广义生长-剪枝径向基函数神经网络的谐波源建模 被引量:24
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作者 占勇 程浩忠 +1 位作者 葛乃成 黄广兵 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第16期42-46,共5页
采用广义生长-剪枝RBF神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在该模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的广义生长?剪枝RBF网络进行建模。该网络的学习算法是串行的,... 采用广义生长-剪枝RBF神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在该模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的广义生长?剪枝RBF网络进行建模。该网络的学习算法是串行的,可以进行动态建模。算例计算表明,该模型具有训练时间少、精度高、可动态建模等优点。 展开更多
关键词 电力系统 谐波潮流 谐波源模型 径向函数 神经网络 串行学习 广义生长-剪枝径向函数
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基于ε-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习 被引量:5
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作者 桑庆兵 邓赵红 +1 位作者 王士同 吴小俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1414-1419,共6页
该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出... 该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出的新方法对小样本数据集和噪声数据显示出较好的鲁棒性,具有较好的泛化能力。通过模拟和真实数据集进行仿真试验,上述优点得到了有效验证。 展开更多
关键词 径向函数神经网络建模 ε-不敏感准则 结构风险 鲁棒性
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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
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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神经网络 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应用于反向工程曲面重构的研究 被引量:3
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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 径向函数网络 反向工程 曲面重构
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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
6
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
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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 径向函数 反向工程
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基于迁移学习的径向基函数神经网络学习 被引量:4
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作者 郑雪辉 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期6-10,21,共6页
现实场景中存在很多小样本量数据集而且多有失真,传统神经网络在处理这类数据时泛化能力较差,不能达到预测数据或分类的目的。迁移学习可通过学习数据集A有用的知识对与其相关但不同正态分布的小样本数据集B进行辅助学习,因此提出了具... 现实场景中存在很多小样本量数据集而且多有失真,传统神经网络在处理这类数据时泛化能力较差,不能达到预测数据或分类的目的。迁移学习可通过学习数据集A有用的知识对与其相关但不同正态分布的小样本数据集B进行辅助学习,因此提出了具有迁移学习能力的神经网络,以实现更好的分类或逼近效果。以基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF)为基础构造了迁移径向基神经网络(T-RBF-NN)。通过加噪音数据集实验以及真实数据集实验验证加入迁移学习的神经网络在小样本情况下比传统神经网络具有更好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 迁移学习 信息缺失 径向函数神经网络建模 ε-不敏感准则 结构风险
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基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿 被引量:20
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作者 林海军 滕召胜 +1 位作者 杨进宝 刘让周 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1675-1680,共6页
数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独... 数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独立的成员RBFNN;考虑到成员网络之间边界误差补偿问题,构建一种RBFNN集成输出权值模糊调节器,获得RBFNN集成输出权值,从而完成数字温度传感器的全量程误差补偿。与多种方法的比较仿真实验表明,这种RBFNNE-FWO方法的性能最佳、各成员网络边界误差最小,补偿后的数字温度传感器误差减少了两个数量级,大大提高了测温准确度。 展开更多
关键词 数字温度传感器 误差补偿 径向函数神经网络集成-模糊加权输出 边界误差
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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
10
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 径向神经网络 主成分分析 降维
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机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制 被引量:5
11
作者 杨剑锋 张翠 张峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期82-86,共5页
针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练... 针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。 展开更多
关键词 机械臂轨迹跟踪 模型参考自适应控制 熵聚类-径向函数(EC-RBF)神经网络
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基于RBF神经网络的内燃机活塞-缸套磨损故障诊断 被引量:4
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作者 游张平 李自光 《机床与液压》 北大核心 2003年第6期322-324,共3页
以RBF网络为识别模型 ,对内燃机活塞 -缸套磨损的几种故障进行分类训练 ,并应用于待识别故障样本的识别仿真 ,结果表明 ,基于RBF的故障诊断方法优于基于BP网络故障诊断 ,在活塞 -缸套故障诊断中是行之有效的方法。
关键词 径向函数神经网络 故障诊断 内燃机 活塞-缸套磨损 RBF网络 故障识别
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基于空间相关性和小波-神经网络的短期风电功率预测模型 被引量:4
13
作者 徐梅梅 任祖怡 +4 位作者 陈建国 倪建军 张俊芳 宁楠 赵继伟 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期360-365,共6页
为准确预测风电功率,该文提出1种预测模型。利用风速空间相关性把握风速时间序列的变化规律。将小波基函数植入神经网络的神经元节点中作为传递函数,对风电功率进行预测。对2相邻风电场短期风电功率预测算例进行仿真与对比分析。结果表... 为准确预测风电功率,该文提出1种预测模型。利用风速空间相关性把握风速时间序列的变化规律。将小波基函数植入神经网络的神经元节点中作为传递函数,对风电功率进行预测。对2相邻风电场短期风电功率预测算例进行仿真与对比分析。结果表明基于空间相关性和小波-神经网络(SC-WNN)的预测模型与逆传播神经网络(BPNN)和小波-神经网络(WNN)预测模型相比,平均百分比误差最大降低了0.164 3。 展开更多
关键词 空间相关性 小波-神经网络 风电功率预测 小波函数 传播神经网络 风能利用
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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
14
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 径向神经网络 通用函数逼近定理 有监督学习
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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
15
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
16
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
17
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 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 径向函数(RBF)神经网络
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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
18
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 反向传播径向函数神经网络 反向传播径向函数神经网络 功率放大器 拟合仿真
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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
19
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
20
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 径向函数网络
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