基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络学习算法及其应用 被引量：27

1

作者 石红瑞 刘勇 +1 位作者 刘宝坤 李光泉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期627-630,共4页

在研究径向基神经网络学习算法的基础上 ,提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法 .该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起 ,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数 ,并具有较高的学习效率 .采用... 在研究径向基神经网络学习算法的基础上 ,提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法 .该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起 ,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数 ,并具有较高的学习效率 .采用基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络对混沌时间序列学习和预测 ,取得了较好的效果 . 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 学习算法 混沌时间序列

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基于混合递阶遗传算法和RBF神经网络的超声波电动机自适应速度控制 被引量：13

2

作者 夏长亮 祁温雅 +1 位作者 杨荣 史婷娜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期18-22,共5页

超声波电动机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电动机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车... 超声波电动机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电动机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用电器、智能机器人、航空航天等领域具有良好的应用前景。但USM的高度非线性、时变性和强耦合增加了它的控制难度。本文提出一种新的USM自适应控制策略,系统采用双闭环控制,内环用来补偿定子环机械谐振频率的漂移;外环利用径向基函数神经网络(RBFNN)控制器调节USM的驱动频率,实现速度的自适应控制。根据RBF神经网络的结构特点,对其参数采用混合递阶遗传算法进行训练。经实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点,具有较高的控制精度和较好的稳定性。 展开更多

关键词 超声波电动机 自适应控制 混合递阶遗传算法 径向基函数 神经网络

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混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究 被引量：5

3

作者 冯冀宁 刁哲军 +1 位作者 杨晓波 刘红运 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1112-1114,共3页

在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特... 在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。 展开更多

关键词 小波神经网络 混合递阶遗传算法 优化

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基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络 被引量：2

4

作者 刘勇 李光泉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第6期486-490,共5页

提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法——混合递阶遗传算法 .它具有较高的学习效率 ,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数 .利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测 ,取... 提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法——混合递阶遗传算法 .它具有较高的学习效率 ,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数 .利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测 ,取得了较好的效果 . 展开更多

关键词 径向基神经网络 奇异值分解 混合递阶遗传算法 学习算法

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基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报 被引量：2

5

作者 杨为民 赵杰 +1 位作者 韦生勇 贾哲 《控制工程》 CSCD 2007年第B05期33-34,63,共3页

针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。... 针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。仿真结果表明,此算法在一定程度上提高了RBF网络的优化收敛速度和训练测试精度。某钢铁公司提供的实际冶炼数据试验,也证明了该模型预报精度较高,对提高生产的质量有重要意义。 展开更多

关键词 转炉 混合递阶遗传算法 RBF神经网络

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混合递阶遗传径向基网络及其在副热带高压预报中的应用 被引量：1

6

作者 刘科峰 张韧 +3 位作者 洪梅 余丹丹 王彦磊 高扬 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期507-511,共5页

采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型。针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数。该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有... 采用遗传算法与径向基网络结合的方法建立了副热带高压特征指数的预报优化模型。针对径向基网络结构和初始参数难以客观确定的不足,引入混合递阶遗传算法同时优化网络结构和参数。该优化方法结合了递阶遗传算法和最小二乘法的优点,具有较高的学习效率。将混合递阶遗传径向基网络用于副高数值预报产品的预报试验和效果比较,结果表明:混合递阶遗传算法优化的径向基网络模型具有较好的收敛效果和泛化能力,对副高指数的预报效果有较明显的改进和提高。 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 副热带高压

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大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究 被引量：19

7

作者 石中盘 赵铁石 +2 位作者 厉敏 赵延治 丁长涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1062-1069,共8页

为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优... 为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦。建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程。以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25%和2.59%,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高。 展开更多

关键词 六维力传感器 大量程 静态解耦 混合递阶遗传算法 小波神经网络

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基于HHGA-RBF神经网络的网络安全态势预测模型 被引量：35

8

作者 孟锦 马驰 +1 位作者 何加浪 张宏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期70-72,75,共4页

针对网络安全态势感知中的预测问题,提出了采用径向基函数(RBF)神经网络对态势值进行预测的方法。为了提高RBF神经网络的预测精度,使用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络进行训练,获得了神经网络结构参数。实验结果说明了此预测方法... 针对网络安全态势感知中的预测问题,提出了采用径向基函数(RBF)神经网络对态势值进行预测的方法。为了提高RBF神经网络的预测精度,使用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络进行训练,获得了神经网络结构参数。实验结果说明了此预测方法的有效性,并通过与已有的预测方法进行对比实验,验证了所提算法在精度方面的优越性。 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 网络安全态势 态势预测 RBF神经网络

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HHGA-RBFNN在DGS设计中的应用 被引量：2

9

作者 杜道鹏 高卫东 李乐 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2010年第5期60-63,共4页

将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真。... 将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真。实验结果表明,应用混合递阶遗传算法优化的径向基函数神经网络,具有很高的拟合精度和很好的泛化能力,可以与时域有限差分分析方法结合,辅助微带缺陷接地结构的设计。 展开更多

关键词 混合递阶遗传算法 径向基函数神经网络 缺陷接地结构 传输系数

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HGA-AWNN模型在明胶浓度软测量中的应用 被引量：3

10

作者 曹洁 高利敏 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第8期775-779,共5页

有效的测量明胶浓度是研究明胶生产工艺中一项非常重要的课题,如何准确、快速地测量出明胶的浓度是一项重要的任务。目前明胶浓度的检测手段多为离线人工检测,不能实现胶液浓度的在线实时测量。在研究自适应小波神经网络(AWNN)的基础上... 有效的测量明胶浓度是研究明胶生产工艺中一项非常重要的课题,如何准确、快速地测量出明胶的浓度是一项重要的任务。目前明胶浓度的检测手段多为离线人工检测,不能实现胶液浓度的在线实时测量。在研究自适应小波神经网络(AWNN)的基础上,从提高明胶浓度软测量模型的实时性和鲁棒性着手,采用混合递阶遗传算法(HGA)对模型的参数进行优化。仿真结果得到的训练精度和预测精度分别为0.45和0.31,满足精度要求,算法在实现明胶浓度的在线测量上具有一定的实用性。 展开更多

关键词 明胶 自适应 混合递阶遗传算法

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基于HHGA─RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究 被引量：1

11

作者 李正强 郑世杰 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期347-351,共5页

针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收... 针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收敛速度和避免早熟现象的出现。搭建了复合材料结构健康监测实验系统,并将实验模态分析结果归一化后送入训练好的RBF神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度的辨识仿真。结果表明基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络(HHGA─RBF)收敛速度快,鲁棒性好,精度高。 展开更多

关键词 RBF神经网络 混合递阶遗传算法 自适应 结构损伤监测

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基于RBFNN和GA优化设计DGS微带*线

12

作者 杜道鹏 高卫东 李乐 《雷达科学与技术》 2009年第4期316-320,324,共6页

采用神经网络与遗传算法相结合的方法,对一种缺陷接地结构微带线进行优化设计。整个优化设计过程分为两步进行:首先采用基于混合递阶遗传算法优化训练的RBF神经网络对缺陷接地结构微带线进行建模,当神经网络模型训练成功后就实现了对这... 采用神经网络与遗传算法相结合的方法,对一种缺陷接地结构微带线进行优化设计。整个优化设计过程分为两步进行:首先采用基于混合递阶遗传算法优化训练的RBF神经网络对缺陷接地结构微带线进行建模,当神经网络模型训练成功后就实现了对这种缺陷地结构微带线传输系数快速和精确的输出仿真;然后利用该神经网络模型,并结合遗传算法共同优化设计这种缺陷地结构微带线的传输系数和尺寸参数。仿真结果验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 缺陷接地结构 RBF神经网络 混合递阶遗传算法 传输系数

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基于AHP-RBF的Swift云存储负载预测 被引量：3

13

作者 谭乾 江弋 林凡 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第8期35-39,共5页

通过对Swift云存储中Proxy Node的负载因素研究,提出结合层次分析法(AHP)和混合递阶遗传训练的RBF神经网络实现对Swift云存储负载情况的预测,其中使用AHP构造对云存储系统的负载层次化模式,提高负载预测的综合精度,设计了RBF神经网络预... 通过对Swift云存储中Proxy Node的负载因素研究,提出结合层次分析法(AHP)和混合递阶遗传训练的RBF神经网络实现对Swift云存储负载情况的预测,其中使用AHP构造对云存储系统的负载层次化模式,提高负载预测的综合精度,设计了RBF神经网络预测模型,用混合递阶遗传算法(HHGA)确定RBF神经网络的参数和结构。仿真实验结果表明,对Swift云存储负载的预测具有可行性,能为系统动态负载均衡决策提供依据。 展开更多

关键词 SWIFT 混合递阶遗传算法 径向基函数(RBF)神经网络 层次分析法 负载

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SA-HHGA优化RBF神经网络的方法及应用 被引量：1

14

作者 黄建招 谢建 +1 位作者 高钦和 李良 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期209-212,共4页

提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘法确定网络的输出权值。将... 提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘法确定网络的输出权值。将此方法应用于典型实例,并与其他四种方法进行对比,通过试验结果证明了该方法的准确率明显优于其他四种方法,方法的可行性和优越性得到验证。 展开更多

关键词 模拟退火 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 故障诊断

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基于RBF神经网络的网络安全态势感知 被引量：37

15

作者 程家根 祁正华 陈天赋 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2019年第4期88-95,共8页

为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA... 为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络的拓扑结构以及参数进行寻优,引入模拟退火算法(SA)提高遗传算法的全局搜索能力。通过实验,将所提算法与已有的预测方法进行对比,验证了所提算法在网络安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性。 展开更多

关键词 网络安全态势 预测 RBF神经网络 混合递阶遗传算法 模拟退火算法

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