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一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS) 被引量:7
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作者 张兴兰 曹长修 梅彬 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期56-60,共5页
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那... 径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 学习算法 递归正交最小二乘 ROLS 后向选择算法 网络结构
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基于递归正交最小二乘的径向基函数网络人脸识别
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作者 黎云汉 朱善安 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第3期460-463,共4页
本文提出了一种基于递归正交最小二乘的径向基函数(RBF)网络人脸识别算法,该算法首先使用主成分分析(PCA)提取输入图像特征,将提取的特征作为RBF网络的输入进行识别,在求取网络权值时采用递归正交最小二乘(ROLS)算法。实验表明,该算法... 本文提出了一种基于递归正交最小二乘的径向基函数(RBF)网络人脸识别算法,该算法首先使用主成分分析(PCA)提取输入图像特征,将提取的特征作为RBF网络的输入进行识别,在求取网络权值时采用递归正交最小二乘(ROLS)算法。实验表明,该算法能明显地缩短训练时间同时具有较高的识别率。 展开更多
关键词 径向基函数(RBF)网络 人脸识别 递归正交最小二乘 主成分分析(PCA)
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一种新的退化交通标志图像的分类算法研究 被引量:2
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作者 丁淑艳 华春梅 李伦波 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第8期43-47,共5页
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了... 为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。 展开更多
关键词 通标志 径向基概率神经网络 模糊-仿射不变距 递归正交最小二乘
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径向基概率神经网络的混合结构优化算法 被引量:14
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作者 赵温波 杨鹭怡 王立明 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第10期2175-2180,2184,共7页
使用递归正交最小二乘算法(ROLSA)优选径向基概率神经网络(RBPNN)的隐中心矢量,微遗传算法(μGA)用于求解RBPNN最优核函数控制参数,并同ROLSA相结合(ROLS-μGA)来优化RBPNN的全结构(优选最优控制参数及隐中心矢量)。实验结果表明,ROLS-... 使用递归正交最小二乘算法(ROLSA)优选径向基概率神经网络(RBPNN)的隐中心矢量,微遗传算法(μGA)用于求解RBPNN最优核函数控制参数,并同ROLSA相结合(ROLS-μGA)来优化RBPNN的全结构(优选最优控制参数及隐中心矢量)。实验结果表明,ROLS-μGA具有很好的优化效率,而且优化后的RBPNN的推广性能也没有下降。实验还验证了ROLS-μGA对径向基函数网络(RBFNN)也有很好的适用性。 展开更多
关键词 径向基概率神经网络 结构优化 递归正交最小二乘算法 微遗传算法
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基于改进RBF神经网络的非线性时间序列预测 被引量:9
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作者 韩敏 王晨 席剑辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期574-575,581,共3页
本文基于一种改进的径向基函数 (RBF)神经网络 ,进行了非线性时间序列的在线预测研究。该 RBF网络通过次胜者受惩算法 (RPCL )根据样本信息合理调节隐层中心 ,通过递归正交最小二乘算法 (ROL S)更新网络输出层的连接权重。算法学习速率... 本文基于一种改进的径向基函数 (RBF)神经网络 ,进行了非线性时间序列的在线预测研究。该 RBF网络通过次胜者受惩算法 (RPCL )根据样本信息合理调节隐层中心 ,通过递归正交最小二乘算法 (ROL S)更新网络输出层的连接权重。算法学习速率较快 ,从而提高了网络的实时性能。仿真结果表明该学习算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 次胜者受惩算法 递归正交最小二乘算法
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基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较 被引量:6
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作者 唐亮 李春生 +2 位作者 许虎 刘永嘉 高晓棠 《中国安全生产科学技术》 CAS 2007年第6期31-34,共4页
煤与瓦斯突出是目前导致井下事故的直接原因,及时准确地预测瓦斯突出情况,对于保障井下安全生产有着十分重要地意义。神经网络有良好地自学习和自感应能力。文中将BP算法和基于径向基函数的递归正交最小二乘算法应用于瓦斯预测中,同时... 煤与瓦斯突出是目前导致井下事故的直接原因,及时准确地预测瓦斯突出情况,对于保障井下安全生产有着十分重要地意义。神经网络有良好地自学习和自感应能力。文中将BP算法和基于径向基函数的递归正交最小二乘算法应用于瓦斯预测中,同时比较了两种算法的优点及缺点。仿真测试结果表明,径向基函数神经网络在瓦斯预测中有着更好的实用性。 展开更多
关键词 BP网络 径向基函数 递归正交最小二乘 瓦斯预测
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