基于RBF神经网络函数拟合方法的仿真与研究 被引量：2

1

作者 王丽丽 《河北农机》 2016年第11期61-61,63,共2页

为了解决非线性系统采用常规方法建模难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出基于RBF神经网络逼近函数的方法,并详细论述了RBF神经网络的结构原理与学习算法。应用函数逼近实例,基于MATLAB仿真软件,仿真结果表明... 为了解决非线性系统采用常规方法建模难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出基于RBF神经网络逼近函数的方法,并详细论述了RBF神经网络的结构原理与学习算法。应用函数逼近实例,基于MATLAB仿真软件,仿真结果表明,RBF神经网络能较好地逼近函数,适用于非线性动态系统的建模与估计。 展开更多

关键词 rbf神经网络函数 建模 仿真与研究

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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量：2

2

作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页

为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向基函数(rbf)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度

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输入饱和约束下自适应RBF神经网络非线性反馈船舶航向控制 被引量：2

3

作者 苏文学 孟祥飞 张强 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期14-19,共6页

针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最... 针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最小学习参数法减少计算量;将一个具有误差增益反相关特征的非线性函数嵌入控制律中,设计一种非线性反馈控制方法;利用李雅普诺夫理论证明所有信号在考虑外界扰动和模型不确定的船舶航向跟踪控制系统中都是一致有界的。通过仿真和比较,验证了所设计控制方法的有效性。所做研究可为输入饱和约束下船舶航向跟踪控制提供参考,具有工程实际意义。 展开更多

关键词 船舶航向跟踪 径向基函数(rbf)神经网络 非线性反馈控制 输入饱和

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一种改进的RBF神经网络混合学习算法 被引量：19

4

作者 孙丹 万里明 +1 位作者 孙延风 梁艳春 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期817-822,共6页

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)... 提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。 展开更多

关键词 聚类 粒子群优化算法 径向基函数(rbf)神经网络

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基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究 被引量：25

5

作者 邱道宏 李术才 +2 位作者 薛翊国 田昊 闫茂旺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期2013-2018,共6页

围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻... 围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。 展开更多

关键词 围岩分类 超前识别 数字钻进 量子遗传算法(QGA) 径向基函数(rbf)神经网络

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三角剖分以及径向基函数神经网络在星图识别中的应用 被引量：15

6

作者 张少迪 王延杰 孙宏海 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期395-402,共8页

根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模... 根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集。然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法。通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本。最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别。试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图。 展开更多

关键词 星图识别 三角剖分 径向基函数(rbf)神经网络 ROLS算法 GAP算法

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基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究 被引量：7

7

作者 朱坚民 沈昕璐 黄之文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3747-3751,共5页

针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及... 针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及避免局部最小值问题,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法调整输出层权值。实验结果表明,该控制方法具有比PID控制更高的精度,具有比BP神经网络更快的学习速度,低通滤波器保证了控制系统的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的控制效果及动静态特性。 展开更多

关键词 球杆系统 rbf(径向基函数)神经网络 PID控制 滤波器 实验研究

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基于RBF神经网络的赤潮预测方法 被引量：9

8

作者 李慧 顾沈明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第1期228-230,248,共4页

赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。简要介绍了RBF神经网络的基本原理,探讨了应用该人工神经网络进行赤潮预测的方法。利用RBF神经网络模型对赤潮灾... 赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。简要介绍了RBF神经网络的基本原理,探讨了应用该人工神经网络进行赤潮预测的方法。利用RBF神经网络模型对赤潮灾害监测数据进行仿真实验,并对结果进行了分析。 展开更多

关键词 赤潮 径向基函数(rbf)神经网络 环境因子 赤潮预报

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一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法 被引量：23

9

作者 庞振 徐蔚鸿 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期161-163,184,共4页

针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消... 针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消除聚类的敏感性,再用优化后的k-means算法构造RBF神经网络。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 减聚类算法 K-MEANS算法 径向基函数(rbf)神经网络 梯度下降法

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基于RBF神经网络的光纤陀螺温度补偿 被引量：4

10

作者 杨国梁 徐烨烽 徐海刚 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2010年第3期361-363,共3页

针对某型捷联惯导系统中光纤陀螺仪的输出信号随温度漂移严重的问题,使用径向基函数(RBF)神经网络建立温度补偿模型。神经网络的结构为输入层和输出层各有一个节点,中间隐层含有4个节点,隐层节点的聚类中心均匀分布在温度的变化范围之... 针对某型捷联惯导系统中光纤陀螺仪的输出信号随温度漂移严重的问题,使用径向基函数(RBF)神经网络建立温度补偿模型。神经网络的结构为输入层和输出层各有一个节点,中间隐层含有4个节点,隐层节点的聚类中心均匀分布在温度的变化范围之内。实验结果表明,该方法可有效地将光纤陀螺仪中的温漂误差减小1个数量级以上,补偿效果明显。 展开更多

关键词 光纤陀螺 径向基函数(rbf)神经网络 温度补偿

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基于RBF神经网络的属性约简方法 被引量：2

11

作者 王媛 刘悦 +2 位作者 张博锋 王亮 吴耿锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第10期143-144,176,共3页

提出了一种用径向基函数(Radial Basis Function)神经网络进行属性约简的方法，定义了影响度等概念来量化评价各属性与待求解问题关系的紧密程度，根据影响度对属性做出约简处理。实验表明，该方法是合理、有效的，明显地提高了机器学... 提出了一种用径向基函数(Radial Basis Function)神经网络进行属性约简的方法，定义了影响度等概念来量化评价各属性与待求解问题关系的紧密程度，根据影响度对属性做出约简处理。实验表明，该方法是合理、有效的，明显地提高了机器学习的性能。 展开更多

关键词 数据预处理 属性约简 径向基函数(rbf)神经网络

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现代医院门诊量的灰色RBF神经网络预测 被引量：13

12

作者 张筠莉 杨祯山 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第29期225-228,共4页

门诊量预测是现代医院电梯交通以及医疗资源优化配置的重要前提。为了有效地预测医院的门诊量,提出一种将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合的灰色神经网络组合预测方法。该方法利用灰色预测中的累加生成运算(AGO)对原始观测数据进行变... 门诊量预测是现代医院电梯交通以及医疗资源优化配置的重要前提。为了有效地预测医院的门诊量,提出一种将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合的灰色神经网络组合预测方法。该方法利用灰色预测中的累加生成运算(AGO)对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经网络的建模和训练样本。所提出的方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,对短期的医院门诊量预测具有较强的实用价值。结果表明:所提出的方法具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 门诊量预测 灰色理论 灰色径向基函数(rbf)神经网络 累加生成 累减还原

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带权重的RBF神经网络银行个人信用评价方法 被引量：7

13

作者 郭小燕 张明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第5期258-262,共5页

针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权距离代替了欧氏距离作为选定核函数中心的量度。在此基础上,建立了信用评价模型,利用已知类别的样本对模... 针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权距离代替了欧氏距离作为选定核函数中心的量度。在此基础上,建立了信用评价模型,利用已知类别的样本对模型进行训练,再利用训练好的模型对未知类别的样本进行预测,实验结果验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 基于权重 径向基函数(rbf)神经网络 模式分类 信用评价

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基于RBF神经网络的水文地质参数识别 被引量：7

14

作者 张俊艳 魏连伟 +3 位作者 韩文秀 邵景力 崔亚丽 张建立 《中国工程科学》 2004年第8期74-78,共5页

水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性 ,提出了水文地质参数识别的径向基函数 (RBF )神经网络方法 ,并通过算例验证了它的可行性与有效性 ,实现了水文地质参数的自动识别 ,提高了计算效... 水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性 ,提出了水文地质参数识别的径向基函数 (RBF )神经网络方法 ,并通过算例验证了它的可行性与有效性 ,实现了水文地质参数的自动识别 ,提高了计算效率 。 展开更多

关键词 地下水 水文地质参数 径向基函数(rbf)神经网络 BP神经网络

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基于RBF神经网络的射频功放行为模型研究 被引量：3

15

作者 南敬昌 赵景梅 袁杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期125-127,134,共4页

为了设计和优化高线性功率放大器和通信子系统,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。应用实际功率放大器晶体管测试板,通过ADS(Advanced Design System)仿真得到大量功放输入输出数据,建立了一个基于RBF(Radial B... 为了设计和优化高线性功率放大器和通信子系统,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。应用实际功率放大器晶体管测试板,通过ADS(Advanced Design System)仿真得到大量功放输入输出数据,建立了一个基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的行为模型,给出了RBF神经网络的结构设计及K-均值聚类算法和共轭梯度优化算法,并进行了模型检验。结果表明,基于RBF神经网络的功放行为模型具有较高的精度,相对于BP神经网络模型具有更高的逼近能力和速度。 展开更多

关键词 径向基函数(rbf)神经网络 功率放大器 行为模型

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基于FMEA与RBF神经网络的LPG汽车罐车储罐系统故障诊断 被引量：7

16

作者 马成正 王洪德 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期99-104,共6页

为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式及故障特征指标,根据日常检测数据构造训练样本,运用径向基函数(RBF)神经网络对网络进行训练建立诊断模... 为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式及故障特征指标,根据日常检测数据构造训练样本,运用径向基函数(RBF)神经网络对网络进行训练建立诊断模型并利用诊断模型对罐车故障进行诊断。经验证:诊断结果与实际情况相符合。因此,基于FMEA与RBF神经网络所构建的模型可以用于危险化学品汽车罐车储罐系统的故障诊断。 展开更多

关键词 故障模式影响分析(FMEA) 径向基函数(rbf)神经网络 LPG储罐 故障指标 故障诊断

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基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测 被引量：5

17

作者 杨胡萍 白慧 +1 位作者 刘家学 张力 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期204-207,共4页

提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素... 提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,预测结果表明该算法具有一定实用性. 展开更多

关键词 短期负荷预测 交替梯度算法 径向基函数(rbf)神经网络 电力系统

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基于RBF神经网络的磁探测引信系统研究

18

作者 杨喜旺 黄晋英 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期288-290,共3页

通过对比BP神经网络、径向基函数(RBF)神经网络在信号处理中的优缺点,详细分析了RBF神经网络的模型结构并应用于多模磁探测引信系统中,通过计算机仿真和实际测试效果较好。

关键词 多模引信 BP神经网络 径向基函数(rbf)神经网络

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基于ACO-RBF神经网络的接触电阻预测 被引量：9

19

作者 雒贤华 王智勇 +1 位作者 王大语 郭凤仪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期139-142,共4页

工程应用中通常采用经验公式对接触电阻进行计算,计算精度较差,难以满足实际需求。为此,提出一种基于蚁群优化算法-径向基函数(ACO-RBF)神经网络的接触电阻预测模型。开展不同回路电流、滑动速度、接触压力下的接触电阻实验,获得接触电... 工程应用中通常采用经验公式对接触电阻进行计算,计算精度较差,难以满足实际需求。为此,提出一种基于蚁群优化算法-径向基函数(ACO-RBF)神经网络的接触电阻预测模型。开展不同回路电流、滑动速度、接触压力下的接触电阻实验,获得接触电阻值;采用ACO-RBF神经网络建立接触电阻关于回路电流、滑动速度和接触压力的预测模型;并利用MATLAB对所建模型进行仿真分析。结果表明:模型能对接触电阻做出良好的预测,与传统的RBF神经网络预测模型相比,平均相对误差下降了5.9%,预测精度更高。 展开更多

关键词 接触电阻 径向基函数(rbf)神经网络 蚁群优化算法 预测模型

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改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模 被引量：4

20

作者 陆亚男 南敬昌 高明明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第14期45-50,共6页

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微... 针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。 展开更多

关键词 并行粒子群算法 自适应变异操作 径向基函数(rbf)神经网络 平均适应度 功放建模

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