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题名一种优化的RBF神经网络在调制识别中的应用
被引量：32
- 1
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作者
叶健
葛临东
吴月娴
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机构
解放军信息工程大学
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第6期652-654,共3页
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文摘
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的通信信号调制识别方法,该方法采用模糊C-均值(FCM)聚类算法对数据进行聚类,并获取基函数的参数,采用梯度下降法训练网络权值．利用最优停止法对网络进行了优化,避免了过学习现象,提高了RBF网络的训练速度和泛化能力,以实际信号数据对该网络进行性能检验,实验结果表明了该RBF网络具有较高的识别精度．
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关键词
调制识别
径向基函数神经网络
模糊C-均值聚类算法
最优停止法
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Keywords
Modulation recognition, RBF neural network,FCM clustering algorithm, optimal stopping rule
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN761
[电子电信—电路与系统]
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题名EPS助力特性的改进RBF神经网络方法
被引量：2
- 2
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作者
文科
那文波
杨惠忠
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机构
中国计量学院机电学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2012年第8期69-71,共3页
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基金
浙江省重大科技专项(2008C01038-2)
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文摘
针对电动助力转向(EPS)助力特性的非线性问题,提出应用径向基(RBF)神经网络强非线性能力进行电动助力转向(EPS)助力特性曲面拟合方法,并做出改进。应用改进均值聚类方法(k-means)对数据进行聚类,获取基函数参数,再用梯度下降法训练网络权值,并利用最优停止法对网络进行了优化。实验结果表明,该改进方法避免了过拟合现象,提高了网络的泛化能力,并且具有网络训练时间短,拟合的曲面精度高,预测能力强等优点。
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关键词
电动助力转向(EPS)
助力特性曲面
径向基神经网络(RBFNN)
最优停止法
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Keywords
Electric Power Steering
Power-Assisted Characteristic of Surface
Radial Basis Function（RBF）Neural Network
Optimal Stopping Rule
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
U463.4
[机械工程—车辆工程]
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题名发动机输出转矩的改进BP神经网络估计
被引量：5
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作者
吴晓刚
王旭东
余腾伟
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机构
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
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出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期104-108,共5页
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基金
教育部科学技术研究研究重点项目(208180)
黑龙江省教育厅科学技术研究重点项目(1153lz03)
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文摘
针对混合动力汽车控制系统的开发过程,提出一种应用改进BP神经网络对发动机输出转矩进行估计的方法。根据在发动机实验台中所测得的部分样本数据,将传统的BP网络误差函数进行改进,建立了发动机输出转矩估计模型,并利用最优停止法对网络进行训练,避免了过拟合现象。实验结果表明,利用改进的BP网络对发动机输出转矩进行估计,减轻了网络训练负担,降低了网络训练的误差,提高了发动机输出转矩估计的精确度。
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关键词
混合动力汽车
神经网络
转矩
估计
最优停止法
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Keywords
hybrid electric vehicle
neural network
torque
estimation
optimal stopping rule
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分类号
U463.211
[机械工程—车辆工程]
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