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基于改进递阶遗传算法的RBF神经网络分类器被引量：3: 1; 作者薛富强葛临东王彬《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期399-402,共4页; 针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表... 展开更多; 关键词递阶遗传算法径向基神经网络分类器适应度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估被引量：7: 2; 作者杜秀丽周敏 +1 位作者吕亚娜邱少明《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期282-287,296,共7页; 针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法(GA)进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及... 展开更多; 关键词装备保障系统效能评估径向基函数神经网络遗传算法适应度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

三维荧光光谱结合HGA-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用（英文）被引量：4: 3; 作者王书涛郑亚南 +3 位作者王志芳马晓晴王昌冰程琪《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期69-75,共7页; 采用FS920荧光光谱仪分析了苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[b]荧蒽(BbF)和两者混合物的荧光特性.结果表明BkF的两个荧光峰分别位于306nm/405nm和306nm/430nm,BbF的两个荧光峰分别位于306nm/410nm和306nm/435nm.BkF和BbF不同浓度配比及其相互间... 展开更多; 关键词光谱学三维荧光光谱递阶算法优化的径向基神经网络多环芳烃浓度检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器被引量：1: 4; 作者薛富强葛临东王彬《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1043-1045,共3页; 递阶遗传算法(HGA)一次只能确定一个最优个体。采用小生境递阶遗传算法,依据进化信息自适应调整小生境区域,在均衡数据误比特率最低,隐层中心聚类有效性最佳的基础上,可以从多个进化优解中确定出最佳结构的径向基(RBF)神经网络均衡器。... 展开更多; 关键词小生境递阶遗传算法 rbf神经网络均衡器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AHP-RBF的Swift云存储负载预测被引量：3: 5; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进层次遗传算法优化的神经网络信道均衡器被引量：3: 6; 作者薛富强葛临东王彬《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第5期75-77,88,共4页; 层次遗传算法的性能与评价个体进化优劣的适应度函数密切相关,对适应度函数的参数进行了研究,提出了依据信道零点和单位圆之间距离设定参数值的新方法,降低了函数复杂度,减少了人为因素影响,提高了算法确定RBF神经网络均衡器结构的效率... 展开更多; 关键词层次遗传算法 rbf神经网络均衡器适应度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进递阶遗传算法的RBF神经网络分类器被引量：3: 1; 作者薛富强葛临东王彬; 机构解放军信息工程大学中国人民解放军; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期399-402,共4页; 基金河南省基础与前沿研究基金(082300413205); 文摘针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表明改进算法能更好地确定分类器结构,分类准确率更高。; 关键词递阶遗传算法径向基神经网络分类器适应度函数; Keywords hierarchy genetic algorithm rbf neural network classifier fitness function; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估被引量：7: 2; 作者杜秀丽周敏吕亚娜邱少明; 机构大连大学通信与网络重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期282-287,296,共7页; 基金装备发展部装备预研领域基金(61400010301)。; 文摘针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法(GA)进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。; 关键词装备保障系统效能评估径向基函数神经网络遗传算法适应度函数; Keywords equipment support system effectiveness evaluation Radial Basis function(rbf)neural network genetic algorithm(GA) fitness function; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三维荧光光谱结合HGA-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用（英文）被引量：4: 3; 作者王书涛郑亚南王志芳马晓晴王昌冰程琪; 机构燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期69-75,共7页; 基金 The National Natural Science Foundation of China(No.61471312) Natural Science Foundation of Hebei(No.F2017203220); 文摘采用FS920荧光光谱仪分析了苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[b]荧蒽(BbF)和两者混合物的荧光特性.结果表明BkF的两个荧光峰分别位于306nm/405nm和306nm/430nm,BbF的两个荧光峰分别位于306nm/410nm和306nm/435nm.BkF和BbF不同浓度配比及其相互间的荧光干扰,使得混合物荧光特性差异较大,荧光强度和浓度间关系变得复杂.为准确测定混合物中BkF和BbF的浓度,采用递阶算法优化的径向基神经网络对其进行检测,结果表明BkF和BbF的平均回收率分别为98.45%和97.71%.该方法能够实现多环芳烃类污染物共存成分的识别和浓度预测.; 关键词光谱学三维荧光光谱递阶算法优化的径向基神经网络多环芳烃浓度检测; Keywords Spectroscopy Three-dimensional fluorescence spectroscopy hierarchical genetic algorithm Radial Basis function （HGA-rbf） neural network model Polycyclic aromatic hydrocarbons Concentration detection; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器被引量：1: 4; 作者薛富强葛临东王彬; 机构信息工程大学信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1043-1045,共3页; 基金国防重点预研项目(6130320) 河南省基础与前沿研究基金资助项目(082300413205); 文摘递阶遗传算法(HGA)一次只能确定一个最优个体。采用小生境递阶遗传算法,依据进化信息自适应调整小生境区域,在均衡数据误比特率最低,隐层中心聚类有效性最佳的基础上,可以从多个进化优解中确定出最佳结构的径向基(RBF)神经网络均衡器。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性。; 关键词小生境递阶遗传算法 rbf神经网络均衡器; Keywords niche Hierarchy genetic algorithm （HGA） Radial Basis function （rbf） neural network equalizer; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AHP-RBF的Swift云存储负载预测被引量：3: 5; 作者谭乾江弋林凡; 机构厦门大学信息科学与技术学院厦门大学软件学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第8期35-39,共5页; 基金国家自然科学基金(No.61001143); 文摘通过对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。; 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; Keywords Swift hybrid hierarchical genetic algorithm Radial Basis function （rbf） neural networks Analytic HierarchyProcess （AHP） load; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进层次遗传算法优化的神经网络信道均衡器被引量：3: 6; 作者薛富强葛临东王彬; 机构解放军信息工程大学; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第5期75-77,88,共4页; 基金国防重点预研项目(6130320) 河南省基础与前沿研究基金(082300413205); 文摘层次遗传算法的性能与评价个体进化优劣的适应度函数密切相关,对适应度函数的参数进行了研究,提出了依据信道零点和单位圆之间距离设定参数值的新方法,降低了函数复杂度,减少了人为因素影响,提高了算法确定RBF神经网络均衡器结构的效率及性能。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性。; 关键词层次遗传算法 rbf神经网络均衡器适应度函数; Keywords hierarchical genetic algorithm rbf neural network equalizer fitness function; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进递阶遗传算法的RBF神经网络分类器	薛富强葛临东王彬	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估	杜秀丽周敏吕亚娜邱少明	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	三维荧光光谱结合HGA-RBF神经网络在多环芳烃浓度检测中的应用（英文）	王书涛郑亚南王志芳马晓晴王昌冰程琪	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器	薛富强葛临东王彬	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于AHP-RBF的Swift云存储负载预测	谭乾江弋林凡	《计算机工程与应用》 CSCD	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进层次遗传算法优化的神经网络信道均衡器	薛富强葛临东王彬	《计算机应用与软件》 CSCD	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料