运用PSO算法的自递归RBF网络建模与应用

普通三层RBF网络已经是一种较好的神经网络，为了进一步提高RBF网络的性能，在普通三层RBF网络的基础上，构建出一种运用PSO算法的自递归RBF网络。学习算法采用以梯度学习算法配合PSO算法对参数进行调整。与采用动量-梯度学习算法，且为结构为三层的RBF网络相比，提的运用PSO算法的自递归RBF网络可以在神经元较少的情况下，具有更好的泛化能力、鲁棒性和准确性。最后通过仿真实验，对算法的有效性进行了验证。     

一种基于群体智能的人工神经网络学习算法

将群体智能优化理论引入一种前馈式人工神经网络——径向基函数（RBF）神经网络的学习训练过程,提出了基于智能微粒群算法的RBF神经网络学习算法,并与传统RBF神经网络学习算法进行了比较,实验结果证明了该方法的有效性。     

带优选聚类算法的 RBF 网络辨识器及应用

以RBF神经网络为模型框架，解决非线性系统的辨识问题。针对RBF网络的结构辨识问题，提出一种优选聚类算法，并用该算法，依据输入样本优选确定RBF神经网络的隐含层节点个数，采用新型二阶递推学习算法估计RBF网络中的参数和权值。上述混合算法，同时解决了RBF网络结构和参数辨识问题，大大提高了RBF网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。     

一种RBF网络结构调整的稳健增量学习方法

以实现RBF网络的增量学习能力和提高其增量学习的稳健性为目的,给出了一种RBF网络增量学习算法.算法首先对初始数据集进行聚类得到初始的RBF网络结构,然后采用GAP-RBF算法中的隐层节点调整策略动态调整网络结构实现RBF网络增量学习.RBF网络的初始化降低了初始数据集样本训练顺序对RBF网络性能的影响,增强了其增量学习的稳健性.IRIS数据集和雷达实测数据集仿真实验表明,算法具有较好的增量学习能力.     

一种新型的RBF网络多用户检测器

本文提出了一种用于设计径向基函数(RBF)网络的递阶免疫算法,并将采用这种递阶免疫算法设计的RBF网络用于DS-CDMA系统的多用户检测.该方法利用递阶免疫算法确定RBF网络隐层(非线性层)的结构和参数,采用最小二乘算法计算RBF网络的输出层权值.递阶免疫算法针对RBF网络的特点引入免疫算子,能够有效提高群体的适应度,加快算法的收敛速度.仿真结果表明,基于这种RBF网络的多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和克服远近效应的能力.     

一种新的RBF神经元网络分类算法

为了改善对人工神经网络行为的认识和研究中的"黑匣子"式的难以处理的状态,基于RBF神经元模型的几何解释,提出了一种新的RBF神经网络分类算法,算法把RBF神经元看作是高维空间里的超球面,从而将神经网络训练问题转化为点集"包含"问题.同传统的RBF网络相比,算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,同时,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间,并且通过实验证明了算法的有效性.     

一种改进的RBF神经网络参数优化方法

提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数。将此算法用于连续搅拌釜反应器模型的预测,结果表明,此算法优化后的RBF网络结构小,并且具有较高的泛化能力。     

一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在非线性控制中的应用

针对现有径向基函数(RBF)神经网络训练算法存在的问题,给出了RBF神经网络的一种 在线训练算法,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析．仿真表明所提 出的算法是非常有效的,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用性．进一步将RBF神 经网络用于非线性控制,取得了良好的结果．     

基于FPGA及RBF神经网络的电磁无损检测技术

电磁无损检测技术是无损检测领域的一个研究重点,针对电磁无损检测技术中的超声波处理,提出了一种基于FPFA的参数优化的RBF神经网络;首先,通过FPGA编程实现对电磁超声波信号的采集,设计了放大电路将原始的电磁超声波进行放大处理已满足RBF神经网络的需求;提出一种采用K-means聚类算法来计算RBF中径向基函数的中心和宽度的参数优化RBF算法,K-means聚类算法的初始聚类中心难以确定会导致RBF算法的参数无法优化,提出KL散度,采用数据密度分析法来计算K-means算法的聚类中心;试验表明,改进后的K-means算法的聚类误差的数量级为10~(-12),传统K-means算法的聚类误差为10~(-13),改进后的K-means算法的聚类结果更准;参数优化后的RBF神经神级网络对具有1.02 mm缺陷长度的发动机涡轮叶片的缺陷长度预测结果为0.9~1.1 mm,传统的RBF神经网络的预测结果为0.7~1.2 mm,参数优化后的RBF神经网络的预测结果更准确。     

一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法

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。     

基于RBF神经网络的非线性系统的预测

对于非线性系统的预测辨识,提出用动态节点生成构造性RBF神经网络作为预测模型,且RBF神经网络的学习算法采用一种新的全监督式学习算法,即神经网络隐层引入新节点时,通过使新节点的输出尽可能逼近残差序列的方向来获取网络参数,从而减少学习误差,使网络输出能够较好的跟踪系统输出。仿真表明该学习算法的有效性。     

基于径向基函数神经网络的混沌背景谐波提取

为提高强混沌背景下谐波信号的提取能力,给出混沌系统的单步预测模型,提出了一种新的径向基函数神经网络模型.由混沌吸引子的维数来确定网络的输入,并给出了基于卡尔曼滤波器的动态学习算法,利用学习算法可以在网络训练时同时确定径向基神经网络隐层中心和输出层权值,提高了网络的收敛速度和预测性能.通过对Bossler混沌背景下低信噪比谐波信号的提取进行计算机认真实验,并且实验表明信噪比最低达一27dB时,仍能有效提取出谐波信号,验证了算法的有效性和可行性.     

遗传算法在电站锅炉燃烧优化中的应用

提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值。以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,并用遗传算法寻找最优输入变量组合,实现锅炉燃烧优化。     

A fast identification algorithm for box-cox transformation based radial basis function neural network

In this letter, a Box-Cox transformation-based radial basis function (RBF) neural network is introduced using the RBF neural network to represent the transformed system output. Initially a fixed and moderate sized RBF model base is derived based on a rank revealing orthogonal matrix triangularization (QR decomposition). Then a new fast identification algorithm is introduced using Gauss-Newton algorithm to derive the required Box-Cox transformation, based on a maximum likelihood estimator. The main contribution of this letter is to explore the special structure of the proposed RBF neural network for computational efficiency by utilizing the inverse of matrix block decomposition lemma. Finally, the Box-Cox transformation-based RBF neural network, with good generalization and sparsity, is identified based on the derived optimal Box-Cox transformation and a D-optimality-based orthogonal forward regression algorithm. The proposed algorithm and its efficacy are demonstrated with an illustrative example in comparison with support vector machine regression.     

基于留一准则的多尺度径向基函数网络

针对传统径向基函数(RBF)网络难以确定迭代停止条件的缺点,提出采用最小化留一误差来训练多尺度RBF网络的算法。分别使用全局k均值聚类算法和经验选择方法,构造RBF节点的中心和尺度参数备选项集合,利用正交前向选择方法逐步最小化留一误差,从而确定网络的每一项中心和尺度参数。实验结果显示,该算法能够自动终止新网络节点选择,不需要额外的迭代终止条件,与传统的RBF网络相比,能够产生稀疏性更高且泛化能力更好的径向基网络。     

Research on an online self-organizing radial basis function neural network

A new growing and pruning algorithm is proposed for radial basis function (RBF) neural network structure design in this paper, which is named as self-organizing RBF (SORBF). The structure of the RBF neural network is introduced in this paper first, and then the growing and pruning algorithm is used to design the structure of the RBF neural network automatically. The growing and pruning approach is based on the radius of the receptive field of the RBF nodes. Meanwhile, the parameters adjusting algorithms are proposed for the whole RBF neural network. The performance of the proposed method is evaluated through functions approximation and dynamic system identification. Then, the method is used to capture the biochemical oxygen demand (BOD) concentration in a wastewater treatment system. Experimental results show that the proposed method is efficient for network structure optimization, and it achieves better performance than some of the existing algorithms.     

用进化RBF神经网络控制Lorenz混沌

对镇定一嵌入在Lorenz混沌吸引子内的不稳定平衡点上的混沌轨道提出了一种利用进化RBF网控制混沌系统的新方法,采用了基于两层编码改进进化规划（IEP）的RBF网学习算法,要以同时确定网络的拓扑结构和参数,仿真结果表明本文控制Lorenz混沌响应速度快,控制精度高。     

基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断

提出了一种新的方法来进行模拟电路故障诊断。该方法包括Haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用狼群算法优化RBF神经网络。用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,使用狼群算法来优化训练RBF神经网络,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。通过两个电路的诊断实例,来论述这些方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。