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.     

基于RBF神经网络PID控制的交流伺服系统

将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,其学习算法采用正交最小二乘算法,首先得到径向基函数神经网络的结构.然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,该交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点.     

基于改进的RBF神经网络在线辨识算法及其应用

针对径向基函数(RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题，对径向基函数网络的拓扑结构作了改进，并给出了改进的径向基函数(MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法，最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象(CSTR)进行了应用研究，结果表明方法有效。     

基于RBF 神经网络的单元机组负荷系统建模研究

采用径向基函数(RBF)神经网络进行多变量系统的建模研究。将正规化正交最小二乘(ROLS)算法扩展到多输入多输出系统，建立多变量系统的RBF神经网络模型。对电厂单元机组负荷系统进行建模仿真研究的结果表明，用该方法建立的多变量热工系统的非线性模型是有效的，具有较高的辨识精度和较好的泛化能力。     

改进递归最小二乘RBF神经网络溶解氧预测

为提高溶解氧预测的准确性,将基于改进型递归最小二乘算法优化的径向基函数（ RBF）神经网络方法应用于溶解氧预测。利用K均值聚类算法进行隐层单元中心选择;利用改进型递归最小二乘算法优化RBF神经网络隐含层到输出层的权值。仿真结果表明：该方法对溶解氧的预测具有较好的非线性拟合能力,预测精度优于RBF神经网络和递归最小二乘算法优化的RBF神经网络。     

基于RBF神经网络与RLS算法的均衡器

将径向基函数神经网络与横向均衡器相结合,采用递推最小二乘算法更新权值。将最小二乘误差作为代价函数以及与误差相关的变步长,使输出误差较传统的神经网络均衡器进一步减小,收敛速度得到提高。仿真结果表明,该均衡器对线性信道和非线性信道都表现出较好的性能,在较严重的非线性情况下其优越性更明显。     

基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识

从径向基函数（RBF）神经网络原理分析出发，提出了一种基于RBF神经网络学习算法，用于对非线性对象模型的拟合与辩识，并将此方法用于实际非线性模型的学习与辩识。结果表明，基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合，对具有连续特性的线性与非线性模型，具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。     

电容式降雨传感器及其特性曲线拟合方法

针对将电容式传感器应用于降雨测量时,特性曲线的非线性误差较大问题,分别采用最小二乘曲线拟合法和径向基函数(RBF)神经网络对其输出特性曲线进行拟合.结果表明:RBF神经网络模型具有更强的非线性映射能力,其拟合精度明显高于最小二乘多项式模型.     

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.     

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。