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针对已有的RBF神经网络多标签算法未充分考虑多个样本标签之间的关联性,从而导致泛化性能受到一定影响的问题,研究分析了一种改进型RBF神经网络的多标签算法.该算法首先优化隐含层RBF神经网络基函数中心求取算法——k-均值聚类.采用AP聚类自动寻找k值以获得隐含层节点数目,并构造Huff man树来选取初始聚类中心以防k-均值聚类结果陷入局部最优.然后构造体现标签类之间信息的标签计数向量C,并将其与由优化k-均值聚类得到的聚类中心进行线性叠乘,进而改进RBF神经网络基函数中心,建立RBF神经网络.在公共多标签数据集emotion上的实验表明了该算法能够有效地进行多标签分类. 相似文献
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基于熵聚类的RBF神经网络学习算法 总被引:2,自引:2,他引:0
RBF神经网络中心向量的确定是整个网络学习的关键,最常用确定中心向量的方法是K均值聚类算法,对聚类中心的初值选择非常敏感,选择的不好,容易减低网络的训练性能.为克服以上问题,提出了一种熵聚类的方法来自动确定RBF神经网络隐结点的中心个数及其初始值,实现K均值聚类算法的初始化,再用改进的K均值聚类算法调整RBF神经网络的中心和训练宽度.并将上述算法用于函数逼近问题.实验结果表明:改进的算法与常规的K均值聚类算法相比,提高了训练速度和逼近精度. 相似文献
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罗芳琼 《计算机与数字工程》2012,40(4):8-11
根据RBF神经网络最常用的OLS算法、K-均值聚类算法和梯度下降训练学习算法,提出了一种基于正交最小二乘K-均值聚类梯度下降优化的RBF神经网络的混合算法。该算法克服了单一某种训练方法的不足,发挥了混合算法的长处,进行了CPI预测的仿真实验。结果证明:该方法是有效实用。 相似文献
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提出了一种改进的径向基函数(RBF)神经网络,该神经网络以模糊系统模型为基础。首先利用减法聚类算法确定径向基函数的中心数,然后通过模糊C均值聚类算法优化基函数中心与宽度,最后依据样本数据的聚类结果设计RBF神经网络并进行训练。将该神经网络应用于网球队运动员的竞技状态的预测。仿真结果表明:该算法先进有效、具有较高的精度,用其建立的模型具有较强的实用性。 相似文献
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WANG Li-rong 《数字社区&智能家居》2008,(12)
提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值。以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,并用遗传算法寻找最优输入变量组合,实现锅炉燃烧优化。 相似文献
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改进递归最小二乘RBF神经网络溶解氧预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于RBF神经网络的抗噪语音识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用K-均值聚类算法,输出层的学习采用线性最小二乘法;全监督算法中所有参数的调整基于梯度下降法,它是一种有监督学习算法,能够选出性能优良的参数。实验表明,在不同的信噪比下,全监督算法较之聚类算法有更高的识别率。 相似文献
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针对AP聚类RBF神经网络在车辆动态称重应用中精度偏低问题,提出按一定步长,迭代增加偏向参数,以RBF神经网络测试误差为评价指标最终确定偏向参数的改进算法,使RBF神经网络获得合适的隐含层节点数;提出对测试样本进行归类插值分析,利用与测试样本至类代表点间距离最接近的两个训练样本实际连接权值,使RBF神经网络连接权值随测试样本改变的自适应功能.在车速10 km/h~50 km/h,温度16 ℃~29 ℃条件下,对5种不同载重车辆进行工程实测试验,构建车辆动态称重RBF神经网络模型,进行500次循环测试.试验表明,基于AP聚类RBF神经网络的改进算法使称重误差均值控制在0.06%以内,最大实时性均值为0.0223,能有效满足实际工程应用要求. 相似文献
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提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。 相似文献
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张彬 《电脑与微电子技术》2012,(19):3-6
针对常规PID控制器对于复杂的、动态的和不确定的系统控制还存在着许多不足之处,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID自适应控制方法。首先用改进的模糊K一均值聚类算法初始化RBF神经网络的隐层节点中心和基函数宽度,再采用梯度法优化RBF神经网络自适应地整定PID的三个参数。仿真结果表明该学习算法的实用性和有效性。 相似文献
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M. Y. Mashor 《International journal of systems science》2013,44(1):53-63
This paper presents a new recursive hybrid algorithm for training a radial basis function (RBF) network. The algorithm consists of a proposed clustering algorithm to position the RBF centres and the Givens least-squares algorithm to estimate the weights. This paper begins with a discussion about the problems of clustering in positioning RBF centres. Then a new clustering algorithm called adaptive fuzzy c-means clustering algorithm is proposed to reduce the problems. The capability of the proposed algorithm was tested to model three data sets: one simulated and two real data sets. It was found that the algorithm provided good performance. The performance of the algorithm was then compared with adaptive k-means, non-adaptive k-means and non-adaptive fuzzy cmeans clustering algorithms. Overall performance of the RBF network that used the proposed clustering algorithm was found to be much better than those that used other clustering algorithms. Simulation results also revealed that the algorithm was not sensitive to initial centres. 相似文献
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电磁无损检测技术是无损检测领域的一个研究重点,针对电磁无损检测技术中的超声波处理,提出了一种基于FPFA的参数优化的RBF神经网络;首先,通过FPGA编程实现对电磁超声波信号的采集,设计了放大电路将原始的电磁超声波进行放大处理已满足RBF神经网络的需求;提出一种采用K-means聚类算法来计算RBF中径向基函数的中心和宽度的参数优化RBF算法,K-means聚类算法的初始聚类中心难以确定会导致RBF算法的参数无法优化,提出KL散度,采用数据密度分析法来计算K-means算法的聚类中心;试验表明,改进后的K-means算法的聚类误差的数量级为10~(-12),传统K-means算法的聚类误差为10~(-13),改进后的K-means算法的聚类结果更准;参数优化后的RBF神经神级网络对具有1.02 mm缺陷长度的发动机涡轮叶片的缺陷长度预测结果为0.9~1.1 mm,传统的RBF神经网络的预测结果为0.7~1.2 mm,参数优化后的RBF神经网络的预测结果更准确。 相似文献