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RBF神经网络算法是一种常用的数据训练方法,在该训练过程中,如何选取更合理的个体作为RBF神经网络的神经元,直接关系到该数据训练方法的性能.利用传统的RBF神经网络模型进行数据训练,由于不同的神经元之间的差异性较小,造成建立的RBF神经网络集成模型的精确度过低.为此,提出应用PSO优化RBF神经网络的方法.动态构造PSO优化RBF神经网络结构,针对不同的动态构造方法进行分类,得到网格删除法、网络构造法和综合法等不同的动态构造方法,在动态构造的基础上,建立引用PSO优化RBF神经网络模型,计算RBF神经网络中的粒子变量,获取对应的适应性值,得到RBF神经网络的输出结果,实现应用PSO优化的RBF神经网络建模.实验结果表明,利用改进算法进行RBF神经网络构建,能够降低RBF神经网络的数据训练误差,满足实际需求. 相似文献
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为了提高光电装备作战效能评估的客观性,在构建效能评估指标体系的基础上,建立作战效能评估RBF神经网络模型,通过试验数据样本进行学习训练RBF神经网络模型。最后,利用训练好的RBF神经网络模型对光电装备作战效能进行评估,结果表明基于RBF神经网络的光电装备作战效能评估模型具有一定实用性和可行性。 相似文献
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神经网络是对人脑神经系统的数学模拟,其目的是学习和模仿人脑的信息处理方式。文章介绍了神经网络的原理和模型、RBF神经网络的学习过程以及采用RBF神经网络进行高压断路器故障诊断的训练过程。 相似文献
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神经网络是对人脑神经系统的数学模拟,其目的是学习和模仿人脑的信息处理方式。文章介绍了神经网络的原理和模型、RBF神经网络的学习过程以及采用RBF神经网络进行高压断路器故障诊断的训练过程。 相似文献
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神经网络在股票价格预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究准确优化预测股票价格问题,针对影响股票价格具有非线性、不稳定的特征,股票价格由于受到社会经济因素的影响,变化大.采用传统神经网络方法在股票价格预测中易陷入局部极小值,泛化能力受到影响.为了提高股票价格精度,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的RBF神经网络(RBFNN)股票价格预测模型.利用粒子群优化算法的良好的寻优能力,对RBF神经网络参数进行优化,从而加快RBF神经网络运算速度,并提高了RBF神经网络的预测精度.利用粒子群优化的RBF神经模型对上证指数(000001)股票价格进行了验证性测试和分析,实验结果表明,相对于各参比模型,经过粒子群优化的RBF神经网络模型预测方法有更好的收敛性,更强的学习能力,显著地提高了预测精度,可为预测提供依据. 相似文献
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针对信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在-定的局限性.为了提高安全风险评估性能,将RBF神经网络理论、粒子群算法分析以及模糊评价法进行有机结合,建立了一种粒子群优化的RBF神经网络信息安全风险评估模型.首先通过模糊系统对信息安全风险因素指标进行量化,将模糊系统的输出输入到RBF神经网络的模型中,然后利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化并加以训练,最后得到优化评估模型.进行仿真的结果表明,改进的RBF神经网络模型可实现对信息系统的风险评估,解决了传统评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,并且比RBF神经网络具有更高的拟合精度、更强的学习能力和更快的收敛速度. 相似文献
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针对优化径向基函数神经网络的各参数问题,提出一种动态K均值混合优化RBF神经网络并应用于广西降水数据进行建立预报模型,该模型与传统的K均值RBF模型和同期的T213降水预报进行对比,结果表明。该模型建立的5月3个区域的逐日降水预报,预测的精确度明显高于同期的T213降水预报。 相似文献
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研究企业信用风险评估准确性问题,企业存在产品质量、不良贷款等信用风险问题,企业信用风险是多种因素的综合结果,存在着不确定、非线性、随机性等特点,无法建立确定数学评估模型。只能根据专家评估指标为依据。为了提高企业信用风险评估准确率,提出一种BP神经网络的企业信用风险评估方法。先采用层次分析法构建风险评估指标体系,再用专家系统对评估指标进行量化打分,最后采用BP神经网络对企业信用风险指标进行非线性学习,并对企业信用风险等级进行评估。实验结果表明,BP神经网络的企业信用风险评估模模型能显著提高评估准确率,并能够反映企业信用风险的随机性变化特点,使评估结果更加符合实际情况,为企业信用风险评估提供了参考。 相似文献
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信用卡公司是一个服务性的金融企业,如何提高在服务过程中的服务质量,改进服务方法,使公司的决策更为准确及时,是信用卡公司追求的一个目标。本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用,对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点,建立了一种决策树-神经网络个人信用评分模型,并针对该模型提出了一种近邻聚类算法,该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果。 相似文献
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许新征 《计算机工程与应用》2007,43(14):75-76
提出了一种新的结构自适应的径向基函数(RBF)神经网络模型。在该网络中,自组织映射(SOM)神经网络作为聚类网络,采用无监督学习算法对输入样本进行自组织分类,并将分类中心及其对应的权值向量传递给RBF神经网络,作为径向基函数的中心和相应的权值向量;RBF神经网络作为基础网络,采用高斯函数实现输入层到隐层的非线性映射,输出层则采用有监督学习算法训练网络的权值,从而实现输入层到输出层的非线性映射。通过对字母数据集进行仿真,表明该网络具有较好的性能。 相似文献
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RBF神经网络是一种性能良好的前向网络,它具有最佳逼近性能。本文中基于RBF神经网络,以单神经元PID作为控制器NNC,RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的雅谷比信息辨识。传统的系统辨识方法包括以脉冲响应、最小二乘法为基础和最大似然法等,普遍存在难以克服的不足。本文的辨识方法及模型参考自适应控制方法具有计算速度快、推广和逼近、收敛特性良好等诸多优点,通过本文中的实例仿真,可以看出运用基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制的系统输出可以达到对输入精确的跟踪效果。 相似文献
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随着通信行业的发展,无线电波信号的预测问题成为科学研究的重要课题。因此研究了一种基于遗传算法优化径向基神经网络参数的无线电波信号预测模型,通过实验表明,这种经过遗传算法优化的模型比单纯的RBF网络模型预测精度更高,运行更稳定。 相似文献