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一种基于Gaussian函数的双向选择径向基函数神经网络算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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图像变形是计算机动画中常用的方法之一,通过该项技术用户只需指定待处理图像上的某些变化特征就可以得到他们所期望的变形效果。本文在径向基插值算法的基础上,通过加入一次项和仿射可微条件,适当选择核函数,转化原优化问题为齐次线性问题,从而使该线性系统获得稳定的唯一解。此外,本文还给出在目标图像中建立径向基函数的算法,为采用反向重采样技术以获得光滑的变形效果提供了必要的支持。实验结果表明,本文算法可以实现多控制点准确插值下的平滑渐变变形效果。 相似文献
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提出一种基于减聚类、K-means算法及改进的粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法. 该算法首先使用减聚类确定隐层节点数和K-means初始聚类中心; 然后通过K-means算法求取RBF网络所有参数, 作为PSO的初始粒子群; 为了提高PSO算法的收敛性和稳定性, 对基本PSO算法进行了优化改进, 最后使用改进的PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数. 对IRIS数据集分类识别的仿真结果表明, 改进的混合算法具有更高的分类准确率和更好的稳定性. 相似文献
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现有的大多数过采样算法在采样过程中只考虑少数类样本的分布而忽略多数类样本的分布,且数据集除了存在类间不平衡问题之外,还存在类内不平衡问题。针对这些问题,提出一种基于密度峰值聚类和径向基函数的过采样方法。该方法首先利用改进的密度峰值聚类算法自适应地为少数类聚类,获得多个子簇;利用聚类过程计算所得的局部密度为各子簇分配权重,并根据权重确定各子簇的过采样量;用径向基函数计算少数类样本的相互类势,以相互类势为依据对少数类进行过采样。将算法与不同分类器结合进行实验,用不同指标评价分类效果,实验表明,该算法的分类效果较优。 相似文献
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基于径向基神经网络的浮游植物分类系统 总被引:1,自引:0,他引:1
应用模糊聚类和小波变换提取浮游植物活体的特征光谱,并以此为输入向量,引入径向基函数网络对浮游植物的光谱进行分类识别,建立了适用于光谱识别的径向基函数神经网络系统.结果表明,该方法较传统的统计方法更方便,识别准确率更高. 相似文献
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基于径向基函数网络的SFS算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了现有从明暗恢复形状(SFS)的几种方法普遍存在对恢复的形状的连续性和光滑性的缺点,提出了一种基于径向基函数网络模型进行从明暗恢复形状的新算法。该算法先采用网络构造一个曲面方程,再利用反射函数作为约束条件,通过调整权因子和径向基函数中心和宽度对网络进行自学习,得到一个满意的曲面方程。理论和实验证明,该算法在恢复形状的准确性和曲面的光滑性,连续性上有较大改进。 相似文献
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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 相似文献
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研究车间生产生产调试系统,使资源达到优化配置,实现了一种基于小生境的粒子群优化算法用于求解车间作业调度问题。通过在粒子群算法中引入共享函数和共享适应度函数分别用来计算粒子间的共享度和粒子的共享适应值,并用粒子的共享适应值来反映其适应能力。粒子的位置越相近,则粒子间的共享度越大,相应粒子的共享适应值则越小。通过设置小生境半径的方式,将整个粒子群分解为多个小生境子种群,并通过设置小生境中的最大粒子个数参数,严格控制各个小生境中的粒子数量,使得所有粒子尽可能地分布到整个搜索空间的不同局部峰值区域,从而有效求得问题的全局最优值。仿真结果表明了算法对经典JSP问题求解的优良性能。 相似文献
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鉴于BP网络训练时间过长,且易于陷入局部最优解,本文采用RBF网络来实现元音字母的语音识别。RBF网络的构造通过一种动态自适应聚类算法来完成,使得RBF网络具有在线学习能力。示例计算结果表明,这种RBF网络具有比BP网络和贝叶斯分类器更好的分类精度。 相似文献
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基于径向基函数网络的隐式曲线 总被引:4,自引:1,他引:4
将径向基函数网络与隐式曲线构造原理相结合,提出了构造隐式曲线的新方法,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数,然后用径向基函数网络对此显式函数进行逼近,最后由神经网络的仿真曲面得到物体边界的拟合曲线.实验表明,基于径向基函数网络的隐式曲线具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能 力. 相似文献
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径向基函数网络的隐式曲面方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将径向基函数网络与隐式曲面构造原理相结合,提出一种构造隐式曲面的方法.首先以描述物体曲面的隐式函数为基础构造三元显式函数,然后用径向基函数网络逼近显式函数,最后从神经网络的仿真超曲面得到描述物体的封闭曲面;并证明了在理论上此等值面可以以任意精度逼近物体曲面.该方法具有光滑度高、稳定性好,尤其适用少量采样点情形等特点.实验表明,它具有很强的造型能力. 相似文献