遗传优化RBF神经网络背景下的声纹识别研究

本文以遗传优化RBF神经网络为基础分析声纹识别算法,通过增加学习网络权重能力和全局寻优能力,提升声纹识别准确度。对语音进行预处理并提出语音特征参数,以遗传RBF神经网络为基础,从初始化种群、选择适应度函数、选择操作、交叉和变异操作4个方面完成模型构建。通过仿真试验分析,得到遗传优化RBF神经网络背景下声纹识别的技术优势。     

基于傅里叶描述子RBFNN有杆泵井故障诊断

在对有杆泵井进行故障诊断过程中,采用了具有很强轮廓形状识别能力的傅里叶描述子作为RBFNN（径向基函数神经网络）的输入向量特征提取,通过分析比较基于梯度下降法和遗传算法的RBF网络各自特点,提出了一种基于傅里叶描述子的分层循环学习RBFNN算法。通过对非线性函数逼近的仿真实验证明了所提算法是准确有效的,最后利用MATLAB神经网络工具箱,建立分层学习算法的网络模型实现对有杆泵井的故障诊断,通过仿真测试验证了所提出的故障诊断方法能够准确地判断出有杆泵井故障类型。     

基于免疫RBF网络的雷达信号分类识别

采用了以免疫RBF网络为子网络的神经网络阵列实现了对雷达信号体制和用途的分类识别。免疫RBF网络采用全局搜索的优化方式，克服了传统算法的固有缺陷，在收敛速度和性能上都有较大的提高；通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子，缩小了标准进化算法搜索空间的范围。采用神经网络阵列有效地解决了单个神经网络在雷达信号识别中训练时间长，扩充、修改、维护难等致命的弱点。仿真结果表明，在雷达参数不全的情况下，免疫RBF网络阵列对各种雷达的体制和用途都达到了较高的正确识别率。     

基于演化思想的RBF神经网络优化设计

基于事物演化发展的思想,尝试对传统RBF神经网络的结构进行了优化。首先从IPL算法对RBF网络的学习训练不足出发,通过调整RBF神经网络基函数的采样算子,得到一个规模可以控制的网络模型,最后给出了仿真验证结果。     

基于aiNet聚类和免疫遗传算法的RBF网络

本文通过aiNet人工免疫网络聚类算法对输入数据集合自适应地确定RBF神经网络隐层中心的数量和初始位置,通过自体免疫遗传算法来训练RBF网络,获得全局最优。最后将本文方法应用到隧洞围岩分类中进行仿真,仿真结果表明该RBF神经网络不仅计算量小,而且精度高,具有很好的泛化能力。     

基于聚类RBF神经网络的人体行为识别

提出基于聚类RBF神经网络的人体行为识别方法。通过基于单模态高斯背景模型的背景差分法提取动作轮廓;采用基于中心距的傅里叶描述子,对图像轮廓线进行处理,降低了特征的维数;利用谱聚类算法提取行为序列的关键特征向量,采用改进的基于聚类的RBF神经网络进行行为识别。仿真实验表明,该方法能有效识别人体行为类别,应用效果满足实际要求。     

基于扩展卡尔曼滤波器的RBF神经网络学习算法

径向基函数（RBF）神经网络可广泛应用于解决信号处理与模式识别问题,目前存在一些学习算法用来确定RBF中心节点和训练网络,对于确定RBF中心节点向量值和网络权重值可以看作同一系统问题,因此该文提出把扩展卡尔曼滤波器（EKF）用于多输入多输出的径向基函数（RBF）神经网络作为其学习算法,当确定神经网络中网络节点的个数后,EKF可以同时确定中心节点向量值和网络权重矩阵,为提高收敛速度提出带有次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器（SFEKF）用于RBF神经网络学习算法,仿真结果说明了在学习过程中应用EKF比常规RBF神经网络有更好的效果,学习速度比梯度下降法明显加快,减少了计算负担。     

RBF网络在发动机故障诊断中的应用

介绍了RBF网络模型,分析了其特点,并探讨了基于RBF网络的发动机故障诊断方法.通过MATLAB进行仿真试验,结果表明RBF神经网络训练速度比BP算法快,是解决故障诊断问题的有效途径.     

基于模糊调整的径向基函数网络图像恢复算法

为了解决传统图像恢复中存在的建模难的问题,提出了一种基于RBF神经网络的图像恢复算法,该算法利用RBF神经网络的非线性映射能力和适应性,通过记录退化过程的逆过程来恢复图像。首先改进RBF网络中心参数的确定过程,提出基于模糊调整的中心参数学习算法,然后用模糊调整后的网络进行图像恢复。仿真结果表明,改进的RBF网络可对典型退化图像进行令人满意的恢复。     

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。