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本文建立了一种基于RBF神经网络的声纹识别系统。提取了Mel频率倒谱系数及其一阶差分参数,利用时间规整网络对所得参数进行了有效的简化,运用RBF神经网络对声纹特征参数进行了训练和识别。Matlab的实验结果表明,RBF神经网络在声纹识别中具有良好的发展前景。 相似文献
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基于RBF神经网络辅助的自适应UKF算法 总被引:1,自引:0,他引:1
卡尔曼滤波能在测量噪声干扰下对系统状态进行无偏估计.但无论是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,还是无轨迹卡尔曼滤波(UKF)算法,都无法避免滤波发散现象.给出利用径向基函数(RBF)神经网络的自适应调整能力来对卡尔曼滤波输出进行校正,从而避免输出发散的算法.计算机模拟和实际应用表明,基于RBFNN的卡尔曼滤波算法可以有效防止输出发散. 相似文献
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卡尔曼滤波能在测量噪声干扰下对系统状态进行无偏估计。但无论是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,还是无轨迹卡尔曼滤波(UKF)算法,都无法避免滤波发散现象。给出利用径向基函数(RBF)神经网络的自适应调整能力来对卡尔曼滤波输出进行校正,从而避免输出发散的算法。计算机模拟和实际应用表明,基于RBFNN的卡尔曼滤波算法可以有效防止输出发散。 相似文献
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基于RBF神经网络的飞机发动机故障诊断研究 总被引:4,自引:0,他引:4
论述了径向基函数神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:径向基神经网络具有极快的学习收敛速度。讨论了径向基神经网络在飞机发动机故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率,且能满足实时诊断的要求。 相似文献
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基于RBF神经网络的股票市场预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于RBF(Radial Basic Function)神经网络的股票市场预测模型.RBF神经网络的结构简单,具有良好的全局逼近性能,以及非线性映射能力和高度非线性的特点.在这种情况下,根据股票数据是一类非线性较强的时间序列,对其进行预测,即从前N个数据中预测将来的M个数据,建立股票市场的短期预测模型,并以一个典型的实例加以分析和验证. 相似文献
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一种基于高斯核的RBF神经网络学习算法 总被引:15,自引:0,他引:15
RBF神经网络中心等参数确定得是否合理将直接影响到RBF神经网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的中心等参数是最一般化的方法。在这种方法中,参数的初始化问题是关键问题。文章在分析RBF神经网络映射性能的基础上,提出了中心等参数初始化的一种方法,并借助于梯度下降法给出了RBF神经网络的学习算法。多种实例表明,所给出的学习算法是有效的。该研究为RBF神经网络的广泛应用提供了一定的技术保障。 相似文献
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基于模糊RBF神经网络的函数逼近 总被引:3,自引:1,他引:3
提出了一种模糊RBF网络,将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来,网络结构参数可按实际问题调整,仿真表明网络具有较快的学习速度和较高的函数逼近精度。 相似文献
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RBF径向基函数神经网络具有训练简洁、学习效率快、不易陷入局部极小等优点,广泛应用于信号处理与模式识别.虽然常用的RBF网络比较容易构建,但因其结构通常固定或者复杂度较高,从而导致学习时间过长或网络资源的浪费.针对上述原因,提出利用扩展卡尔曼滤波器作为RBF的学习算法,并在隐层中使用双径向函数.通过对逼近基准的结果分析,清楚地表明该算法比其他分类网络模型具有更强的泛化性. 相似文献
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基于MDL的RBF神经网络结构和参数的学习 总被引:9,自引:0,他引:9
本文提出了一种优化径向基函数神经网络(RBFNN)结构的参数的方法,该方法包括两个过程:训练和进化.训练用梯度下降法学习RBFNN的中心,宽度和输出权值;进化采用二进制编码的遗传算法(GA)学习RBFNN的结构,适应度函数是基于信息论中最小描述长度(MDL)原理的目标函数.函数逼近仿真实验证明了该方法比其他方法鲁棒性强,所得到的网络结构简单. 相似文献
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提出了一种基于径向基函数神经网络的网络流量识别方法。根据实际网络中的流量数据,建立了一个基于RBF神经网络的流量识别模型。先介绍了RBF神经网络的结构设计及学习算法,针对RBF神经网络在隐节点过多的情况下算法过于复杂的缺点,采用了优化的算法计算隐含层节点。仿真实验证明,该模型具有较好的准确率、低复杂度、高识别效果和良好的自适应性。 相似文献
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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。 相似文献
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《国际计算机数学杂志》2012,89(3):629-641
Radial basis function (RBF) networks are widely applied in function approximation, system identification, chaotic time series forecasting, etc. To use a RBF network, a training algorithm is absolutely necessary for determining the network parameters. The existing training algorithms, such as orthogonal least squares (OLS) algorithm, clustering and gradient descent algorithm, have their own shortcomings respectively. In this paper, we propose a training algorithm based on a novel population-based evolutionary technique, quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO), to train RBF neural network. The proposed QPSO-trained RBF network was tested on non-linear system identification problem and chaotic time series forecasting problem, and the results show that it can identify the system and forecast the chaotic time series more quickly and precisely than that trained by the particle swarm algorithm. 相似文献
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针对压电作动器(piezoelectric actuator,PEA)的率相关迟滞非线性特性,构建了Hammerstein模型对压电作动器建模.采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型表征迟滞非线性,利用自回归历遍模型(auto-regressive exogenous,ARX)表征频率的影响,并对模型参数进行了辨识.此模型可以在信号频率在1~300 Hz范围内时,较好地描述压电作动器的迟滞特性,建模相对误差为1.99%~4.08%.采用RBF神经网络前馈逆补偿控制,结合PI反馈的复合控制策略实现跟踪控制,控制误差小于2.98%,证明了控制策略的有效性. 相似文献
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基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在传统的PID控制算法基础上,提出了一种基于模糊RBF神经网络的PID控制算法。该算法将RBF神经网络学习能力强与模糊理论的推理能力强的特点结合起来,在线调整比例、积分、微分三个控制参数,仿真结果表明,该算法的控制品质优于常规PID控制,具有较强的自适应能力和鲁棒性。 相似文献
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研究径向基函数模糊神经网络在船舶控制器设计中的应用 ,设计了一个新型的径向基函数模糊神经网络控制器用以适应船舶在时变和不确定环境下的控制性能要求 .控制器设计的主导思想是在传统的径向基函数神经网络中增加一个模糊隐层 ,并采用遗传算法对控制器参数进行优化 .与传统方法相比 ,控制器模糊规则库的设计过程所需的先验知识更少 .最后采用Matlab 6 .1的Simulink工具以船舶运动模型为对象进行了船舶控制的仿真试验 ,结果证明了其有效性 相似文献