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1.
为了解决工业生产过程中许多重要的参数无法精确测量或者实时测量的问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络结合构建网络模型的预测方法;其中,RBF神经网络作为基础网络实现从输入层到输出层的线性映射,得出预测输出;SOM神经网络作为聚类网络对输入样本进行自组织分类,将分类中心及其对应的权值向量作为RBF神经网络径向基函数的中心;以钕铁硼氢粉碎过程优化控制为例,建立了合金氢含量的检测模型,并与RBF神经网络检测模型进行了对比;仿真结果表明该混合网络检测模型检测精度高,泛化能力强,证实了该方法的有效性. 相似文献
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许新征 《计算机工程与应用》2007,43(14):75-76,109
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。在该模型中,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,分别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
3.
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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将行程长度纹理特征与神经网络相结合应用于遥感图像分类中.在特征选择阶段采用类内、类间方差标准与Rough集相结合的方法挑选出有较强分类能力的特征并有效去除冗余特征.针对高分辨率、大尺度的SPOT全色遥感卫星图像,分别基于行程长度纹理特征、共生矩阵纹理特征、灰度-梯度共生矩阵纹理特征和灰度-平滑共生矩阵纹理特征,采用BP、RBF两种类型的神经网络以及最近邻分类算法(K-NN法)对其进行分类,并对分类结果进行对比.实验结果证明本文算法的有效性. 相似文献
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7.
提出了一种新的神经网络RBF Fuzzy-Artmap网络,该网络由径向基(RBF)神经网络和Fuzzy-Artmap网络构成.因为在Fuzzy-Artmap网络结构中使用了RBF网络的学习方法,因此克服了RBF网络和Fuzzy-Artmap网络的缺点,具有在线增量学习的功能,且不受样本输入顺序的影响.将新型网络应用到遥感图像分类中,得到了满意的分类精度,是一种有效的图像分类方法. 相似文献
8.
洪运国 《计算机工程与应用》2013,49(8):156-159
为了提高了人体行为识别的正确率,提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型(ICanny-RBF)。采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理,提取人体行为轮廓,提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量,训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型,并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心,采用Weizmann数据集进行仿真实验。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率。 相似文献
9.
基于BP 神经网络的医学图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种基于LBP算子和BP神经网络的医学图像分类方法。该方法采用方向纹理谱描述符来描述图像的纹理特征,并以此特征作为网络的输入对BP神经网络进行训练,最后采用已训练的BP网络进行医学图像的分类。通过实验表明,该方法可以很好地对医学图像进行分类识别。 相似文献
10.
传统中由单一的神经网络等算法所构架起的评价模型主要存在着精度低、网络学习速度慢等不合理之处.为此,提出了基于粗糙集和RBF神经网络的大规模数据集环境下的评价方法.首先详解了粗糙集理论对大规模高维数据所确定的宽泛属性集的分类、约简;然后把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.以高速公路路面性能使用评价为... 相似文献