一种径向基函数神经网络生成模糊系统的方法研究

如何建立合适的模糊规则.是模糊系统设计的关键和难点。传统的方法是依靠统计分析或经验建立模糊规则库[lJ,不仅难度大,而且建立的模糊系统缺乏适应能力。人工神经网络(ANN)技术的发展为模糊规则的自动获取提供了一条新途径.许多学者研究ANN与模糊系统的融合问题,其主要目的就是利用ANN的学习能力和自适应能力,从样本中提取模糊规则.形成具有自适应能力的模糊系统。尽管利用多层前馈网获取模糊规则口     

基于模糊调整的径向基函数网络图像恢复算法

为了解决传统图像恢复中存在的建模难的问题,提出了一种基于RBF神经网络的图像恢复算法,该算法利用RBF神经网络的非线性映射能力和适应性,通过记录退化过程的逆过程来恢复图像。首先改进RBF网络中心参数的确定过程,提出基于模糊调整的中心参数学习算法,然后用模糊调整后的网络进行图像恢复。仿真结果表明,改进的RBF网络可对典型退化图像进行令人满意的恢复。     

一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器

提出了一种新型的基于模糊径向基函数 (RBF)的神经网络学习控制器 ,并应用于电液伺服系统 .由于RBF网络和模糊推理系统具有函数等价性 ,采用模糊经验值方法选取网络中心值和基函数数目 .与一般的神经网络自学习控制器不同 ,以系统动态误差作为网络输入量 ,RBF神经网络控制器学习的是整个系统的动态逆过程 ,因而控制性能明显提高 .对电液位置伺服系统的仿真和实验结果表明 ,该控制方案可以有效提高系统的控制精度和自适应能力     

基于RBF辨识的模糊神经网络控制器的设计与实现

随着众多新型模糊神经网络被提出,针对模糊神经网络具有的典型特点,即需要对输入输出数据范围进行转化和处理,所涉及到的对量化因子和比例因子的实时调节问题,该文提出一种优化方案。其依据神经网络具有的自学习能力,通过增加模糊神经网络的层数,提出一种包含对量化因子和比例因子调节的改进型模糊神经网络,以减少系统的辅助优化环节。同时,引入辨识性能较好的径向基函数神经网络（RBF）为系统提供精确的Jacobian信息,取代常规的近似做法。最后结合实例仿真证明了该优化方案的合理性。     

混合型径向基函数神经网络检测PVC

采用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络作为室性早搏（ＰＶＣ）的检测器,将ＱＲＳ波的模板以及其他不同物理意义的特征参数综合在一个检测网络中,构成一种由Ｇａｕｓｓ函数和Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为隐层点基函数的混合型ＲＢＦ网络,并且给出确定网络结构参数的方法。用ＭＩＴ心电数据库对算法进行验证,单层心电信号的室性早搏检出率达到９８．４６％。     

一种基于Gaussian函数的双向选择径向基函数神经网络算法

径向基函数神经网络是一类重要的神经网络算法。本文对现有的径向基函数神经网络算法进行了总结分析,将现有算法分为前向选择和后向选择两类。在分析各自优缺点的基础上从提高神经网络泛化能力的角度提出了一种新的基于Gaussian函数的双向选择径向基函数神经网络算法——BSRBF,从数理角度研究了神经元选择的基本技术方法,并对算法的基本思想和具体步骤进行了阐述。最后,用一个实验对比验证了双向选择算法的有效性。     

遗传优化的径向基函数船舶模糊控制器

研究径向基函数模糊神经网络在船舶控制器设计中的应用 ,设计了一个新型的径向基函数模糊神经网络控制器用以适应船舶在时变和不确定环境下的控制性能要求 .控制器设计的主导思想是在传统的径向基函数神经网络中增加一个模糊隐层 ,并采用遗传算法对控制器参数进行优化 .与传统方法相比 ,控制器模糊规则库的设计过程所需的先验知识更少 .最后采用Matlab 6 .1的Simulink工具以船舶运动模型为对象进行了船舶控制的仿真试验 ,结果证明了其有效性     

基于广义径向基函数的神经网络分类预测

径向基函数网络是神经网络中一种广泛使用的设计方法.它把神经网络的设计看作是一个高维空间的曲线逼近问题.相对于其他的神经网络方法.径向基函数神经网络除了具有一般神经网络的优点,如多维非线性映射能力、泛化能力、并行信息处理能力等,还具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.针对一个实际分类问题,利用广义径向基函数网络的思想训练一个网络并实现对测试数据集的分类预测.本算法采用k-均值聚类算法训练广义径向基函数网络中心,使用奇异值分解计算输出层权值.对该网络的实现细节及待改进之处进行简要分析.实验表明广义径向基函数神经网络的思想具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.     

改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模

针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法（PSO)优化的T-S模糊径向基函数（RBF）神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差（MSE）为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。     

基于模糊RBF神经网络的函数逼近

提出了一种模糊RBF网络,将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来,网络结构参数可按实际问题调整,仿真表明网络具有较快的学习速度和较高的函数逼近精度。     

新型广义径向基函数神经网络结构研究

提出了一种新型的广义径向基函数(RBF)神经网络,并研究了该网络的学习方法.不同于传统三层结构的RBF网络,广义RBF网络增加了基函数输出加权层,并在输出层采用超曲面去逼近任意的非线性曲面.实例仿真结果表明,与传统的RBF网络相比,该网络具有良好的逼近性能,收敛速度快,可逼近任意多变量非线性函数.     

径向基神经网络在近似建模中的应用研究

为了在不依赖测试样本的前提下获取最优的径向基函数分布系数Opt_SPRD,从而构造出具有更高精度的径向基神经网络（RBNN）近似模型,提出了一种基于交叉验证的分布系数选取方法。该方法以分布系数与交叉验证误差之间的函数为基础,把对应于交叉验证误差最小值的分布系数作为Opt_SPRD的近似解。数值实验的结果表明,所提出的方法明显优于目前通行的缺省处理方法;与基于L-M BP算法的前馈神经网络近似模型相比,在所提出方法基础上构造出的RBNN近似模型具有更高、更稳定的精度。     

基于可拓理论的RBF神经网络研究及其应用

针对径向基函数（RBF）神经网络构造时其结构和参数难以确定的问题,结合可拓理论对输入样本和基函数的中心向量建立物元模型,并借鉴第2类型可拓神经网络（ENN2）的聚类思想,根据样本分布,采用可拓分析及可拓变换动态调整隐节点数目和基函数中心,从而提出基于可拓理论的RBF（ERBF）神经网络.同时,通过UCI标准数据集进行了测试,并通过应用实例进行了验证,结果表明,ERBF结构和参数的确定方法简单、收敛速度快,且泛化精度、鲁棒性和稳定性均显著提高.     

基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法仿真研究

在传统的PID控制算法基础上,提出了一种基于模糊RBF神经网络的PID控制算法。该算法将RBF神经网络学习能力强与模糊理论的推理能力强的特点结合起来,在线调整比例、积分、微分三个控制参数,仿真结果表明,该算法的控制品质优于常规PID控制,具有较强的自适应能力和鲁棒性。     

基于径向基神经网络的称重设备传感器故障检测方法

在对称重设备数字化改造的过程中,有些研究人员提出了对某一特定传感器的故障诊断方法,但对于非指定传感器或者两个传感器同时发生故障的情况却没有检测方法.为此,本文提出了一种基于径向基神经网络预测的任意一个或两个称重传感器的故障检测方法.本文首先建立单个传感器的预测模型和任意两个传感器的预测模型,然后通过这两个预测模型计算出任意一个称重传感器的预测值和任意两个传感器的预测值,根据预测值与实际值之间的差值判断称重传感器故障个数、位置、类型等信息.实验表明,当称重传感器的输出误差大于0.3 t时使用此方法可以准确检测出称重传感器的故障信息.     

一类自适应免疫进化算法

基于免疫系统中的进化机理，提出一种自适应免疫进化算法，通过定义扩展半径和突交半径两个新算法参数构造了较小和较大两个邻域，分别利用这两个邻域进行局部和全局搜索，从而形成两层领域搜索机制，以保证算法的全局和局部搜索能力，定义了群体的多样度，并以此自适应调节算法参数以提高算法性能，给出了算法的全局收敛性证明，仿真结果表明，该算法收敛速度快，具有良好的全局寻优和局部求精能力。     

基于变结构径向基函数网络的船舶运动预测PID控制

针对船舶在海上运动的大时滞和动态时变等特点,提出基于一种变结构径向基函数(RBF)神经网络的预测PID控制器.通过建立反映系统动态变化的滑动数据窗口,在线序贯学习窗口内的数据,动态调整隐层节点与隐层至输出层的连接权值,得到结构可自适应变化的RBF网络.将该变结构RBF网络用于预测PID控制器中系统状态的在线多步预测,通过得到的预测模型灵敏度信息在线调整PID控制器参数以控制系统的输出.将该控制器用于船舶航向跟踪控制的仿真实验,结果表明该控制器具有良好的的适应性和鲁棒性.     

孤立点检测改进径向基神经网络动态预测模型

提出一种基于凝聚层次聚类消除孤立点的新方法,借助聚类树识别孤立点。去除孤立点后,利用RBF网络建立动态预测模型,实验结果表明,网络的训练和泛化性能较消除孤立点前有明显提高。说明凝聚层次聚类方法用在孤立点检测方面是有效可行的,消除孤立点后建立的模型收敛速度快,泛化能力更优。     

基于径向基神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精确度,提出并构建精确的径向基神经网络、广义回归神经网络,并基于5位编码和Profile编码,采用不同大小的滑动窗口,利用交叉检证法构建多个径向基网络预测器,分别对蛋白质二级结构进行预测,得到了较好的实验结果,其中aveQ3提高到70.96%。结果表明,径向基神经网络模型能有效提高预测精确度,也证明了实验方法的有效性和可行性。