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针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新的方法。该方法包括haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用K均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值。首先用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,这里用K均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例,来论述该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。 相似文献
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针对糖尿病患者血糖数据的复杂性与不稳定性,提出一种基于K-均值聚类算法的径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的短期血糖预测方法。首先将动态血糖监测(Continous Glucose Monitoring System, CGMS)采集的糖尿病患者血糖浓度时间序列进行平滑滤波和归一化处理,提高血糖数据序列的光滑度,弱化原始血糖数据序列的随机性。然后对处理后的血糖浓度时间序列构造RBF网络,采用K-均值聚类进行优化,并用最小二乘法进行RBF网络的权值调整进而获得未来血糖浓度的预测值,从而保证预测的精度。 相似文献
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进化编程优化RBF神经网络的结构和参数 总被引:3,自引:0,他引:3
本文利用进化编程(FP)来同时进化径向基函数神经网络(RBFNN)的结构和参数。与其它进化神经网络方法有以下四个方面的不同:(1)EP是基于拉马克的进化学说,强调父代与子代之间的行为联接;(2)进化算子中仅有突变,而没有交叉,以消除互换问题;(3)突变操作中,删除总是先于添加进行,以获得最简的网络结构;(4)利用测试样本集构造适应度函数,以提高网络的泛化能力。用进化RBFNN来预测Mackey-G 相似文献
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秦川 《数字社区&智能家居》2013,(14):3267-3269,3279
该文提出了一个基于扩展K均值算法的入侵检测模型。首先介绍了入侵检测研究的发展概况以及K均值算法及其扩展版本。接着描述了基于扩展K均值算法的入侵检测模型。最后,通过实验仿真利用KDD Cup1999数据集对模型的效能进行了验证。 相似文献
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罗芳琼 《计算机与数字工程》2013,41(5)
利用局部线性嵌入降维方法(LLE)提取有效因子,并将这些有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月区域平均日降水量进行预报,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性. 相似文献
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钢坯加热过程是钢铁企业热轧生产中非常重要的工艺环节。钢坯温度预报模型是实现加热炉优化控制的重要基础,用常规仪器很难直接测量出钢坯温度。给出了基于RBF神经网络的软测量模型结构,对钢坯温度进行预报的仿真结果。 相似文献
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采用神经网络模型研究信用风险评估问题,鉴于RBF神经网络计算量小、学习速度快,不易陷入局部极小而且具有很强的分类能力等优点,提出基于RBF神经网络的信用评估模型,通过试验该模型展现了良好的性能. 相似文献
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一种基于RBF神经网络的预测器模型及其研究 总被引:2,自引:0,他引:2
非线性复杂系统的预测控制是一种高性能的控制方法,其关键在于非线性预测器模型的实现。论文从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,探讨了一种用于神经网络的预测模型设计方法,并将此方法用于实际非线性系统的预测控制。结果表明,基于RBF的神经网络预测模型可快速准确地完成对非线性动态过程的预测描述,因而可以在非线性系统的预测控制中得到良好的应用。 相似文献
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入侵检测系统在保障信息安全方面起着重要的作用,对入侵检测系统智能性的研究是当前信息安全领域的研究热点.针对入侵检测系统存在的离漏报率和误报率等缺点,在对RBF(Radial Basic Functions径向基函数)神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用遗传算法优化传统RBF算法的网络初始权重,成功地将GA-RBF... 相似文献
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基于模糊RBF神经网络的人脸识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于高斯RBF神经网络和模糊推理的函数等价性,构建了一种模糊RBF网络用于人脸识别研究,实验证明,网络有很好的学习能力,识别准确率较高,本文给出了ORL人脸库的识别结果. 相似文献
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通过萤火虫算法来训练神经网络模型,将模型运用于消费者物价指数(CPI)的预测。阐述模型的建立,训练优化和仿真方法。收集国家统计局的统计数据,通过matlab建立算法模型,得到仿真结果。实验证明模型具有较高的预测精度,满足预测要求,对于未来我国的经济调控具有一定意义。 相似文献
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基于径向基神经网络的月降水量预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对月降水量高度非线性的特点,以合肥20年的月降水量为时间序列,综合运用径向基函数(RBF)神经网络,建立了一种基于径向基函数的神经网络预测模型。首先对RBF神经网络进行介绍,并将该网络应用于月降水量预测,应用归一化方法对原始数据进行预处理;然后运用MATLABR2008神经网络工具箱函数建立月降水量预测模型;最后进行仿真实验与分析,将RBF神经网络与传统的BP网络训练预测结果进行比较。结果显示,RBF神经网络模型训练的迭代次数和训练时间、预测结果明显好于传统BP神经网络。 相似文献
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股票市场是一项集合许多市场复杂因素的活动,股票分析的方法非常多。将遗传算法用于BP神经网络的训练过程对股票价格的预测,设计一个三层的BP神经网络,优化网络输入,在传统BP神经网络的基础上加入遗传算法。通过实例分析及实际结果表明这种BP神经网络的准确性和科学性。 相似文献
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基于RBF神经网络和决策树的文本分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文根据CH I值原理、基于R BF神经网络和决策树原理,提出了一种文本分类的新方法。决策树分类方法具有出色的数据分析效率和容易抽取易于理解的分类规则等优势,但只能应用于维数较低的特征空间,对于维数达成千上万维的文本分类问题很难应用。该文分析了CH I值原理,提出了一种改进的CH I值;并用改进的CH I值选择了对每个文本类别分类贡献大的若干词条,并采用基于RBF神经网络方法对选择的特征进行进一步提取,因此得到维数较小的文本向量空间。最后再使用决策树进行分类,从而既保证了分类精度又可很容易地抽取出分类规则。 相似文献