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将智能信号处理技术中的进化算法和神经网络技术相结合,得到了基于进化算法的RBF网络,并将其应用于多用户检测之中。计算机仿真表明,同一般的BP网络多用户检测器和RBF网络多用户检测器相比,进化RBF网络多用户检测系统的误码率性能有一定提高。 相似文献
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在噪声抵消应用中自适应滤波算法性能的仿真比较 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法。利用模糊逻辑和RBF神经网络的等价性将模糊逻辑和神经网络有机的结合来构成模糊神经网络,并对BP神经网络、RBF神经网络和模糊神经网络三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明,这几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下,模糊神经网络算法具有良好的收敛性能,除收敛速度快于BP神经网络算法和RBF神经网络算法以及稳定性强外,而且具有更高的起始收敛速率,更小的权噪声,更大的抑噪能力。 相似文献
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利用DWY—1型电磁无损检测仪,采用改进的Gram-Schmidt方法优化的RBF人工神经网络,实现了钢铁件淬硬层深度的实时在线无损检测。试验表明,淬硬层深度的检测精度、网络的收敛速度能满足生产实际的需要。 相似文献
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广义索末菲尔德(Sommerfeld)积分的快速准确计算是涡流无损检测数值仿真的重要研究内容之一。对于积分核中含有2个贝塞尔(Bessel)函数乘积的广义Sommerfeld积分,给出一种高效准确的数值算法。通过将原积分核中远谱渐近分量抽出,广义Sommerfeld积分核可表示为具有快速收敛的积分核和渐近积分核2项之和的形式。对于渐近积分核部分,推导了其闭式指数积分表达式;对于快速收敛积分核部分,确定了数值积分的积分上限和对应的积分误差限。数值算例表明,与直接采用数值积分的算法相比,在同等计算精度情况下,该文的方法可提高计算效率10~100倍,该快速算法可应用于了涡流无损检测数值仿真中。 相似文献
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气隙的击穿电压是决定外绝缘水平的重要因素之一,现有关于击穿电压的理论都是单参数的经验公式,对某一特定大气条件下的击穿电压则很难估计.本文讨论了BP及RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用,详细说明了在人工气候室中进行击穿试验的过程和BP、RBF神经网络的构建方法.使用人工气候室中获得的样本数据对网络进行训练,用训练好的网络对击穿电压进行预测,结果表明BP及RBF神经网络均能较好地对气隙击穿电压进行预测.并对BP及RBF神经网络进行了比较,RBF神经网络在收敛速度、网络构建、非线性逼近以及泛化能力方面都要优于BP神经网络,更适合于气隙击穿电压的预测. 相似文献
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用RBF网络进行电力变压器局部放电故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
用径向基函数(RBF)神经网络对变压器局部放电的6种放电类型进行了模式识别。研究结果表明,无论是放电的二维谱图还是三维谱图,RBF网络的学习收敛速度、识别率较BP网络都有很大的提高,同时避免了BP网络对初始权值敏感、陷入局部极小等问题,可作为电力变压器局部放电故障诊断的一种新型模式分类器。 相似文献
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针对径向基神经网络(RBF)用于故障诊断时存在收敛速度慢、诊断结果准确率低等问题,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断方法.采用AGA对RBF神经网络的隐含层节点数、隐层基函数的中心和宽度进行优化,以此提高RBF网络的泛化能力.通过大量收集和整理工作形成样本集,使用训练样本训练RBF网络,根据网络输出结果对通风机故障进行诊断.仿真结果表明,相较于RBF神经网络,AGA优化的RBF神经网络收敛速度更快,迭代次数更少,能够有效识别通风机故障类型,诊断结果准确率更高. 相似文献
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基于径向基函数神经网络的涡流传感器非线性补偿方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决数字式涡流传感器的非线性问题,提出利用径向基函数神经网络进行非线性补偿的方法。介绍非线性补偿原理以及算法,并将其与BP神经网络法进行比较。从实测数据出发,建立了涡流传感器的非线性补偿模型。结果表明,这种非线性补偿模型误差小、有良好的鲁棒性、能实现在线软补偿,比用BP神经网络有更快的训练速度。 相似文献
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提出了采用BP神经网络和RBF神经网络对锅炉过热器和再热器壁温进行预测的方法,经过网络训练和测试,使预测的管壁温度有一定的准确度。RBF神经网络较BP神经网络误差更小,更稳定,更适合于预测锅炉过热器和再热器的管壁温度。 相似文献
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基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测 总被引:6,自引:3,他引:3
在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负荷因素(气象、日类型等)与历史负荷因素分别加入BP和RBF网络中分开考虑,进一步简化了预测模型。计算实例表明,该模型较一般级联神经网络模型收敛更快速、高效,预测精度有了很大提高。 相似文献
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发电机进相能力的RBF神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
发电机进相运行是调节电网电压、改善电能质量的一种经济性、技术性皆优的先进手段。由于发电机是一个多变量、强耦合的非线性系统,基于传统分析方法难以精确建立其进相能力分析模型,本文提出基于径向基函数(RBF)神经网络的发电机进相能力模型,以发电机有功功率和无功功率为输入,以发电机功角、电网电压为输出,采用江苏电网某600MW发电机进相试验数据训练和测试RBF网络,并探讨了基宽、神经元数的选择对RBF网络收敛精度的影响。研究表明本文所建立的发电机进相RBF模型具有速度快、精度高的优点,具有良好的泛化能力,其性能优于BP神经网络模型。本文提出的方法能有效克服传统进相分析方法的局限性,适用于发电机进相运行实时控制,有推广应用价值。 相似文献
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针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。 相似文献
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电力负荷的径向基函数神经网络模型预测 总被引:1,自引:0,他引:1
由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。 相似文献