一种优化的RBF神经网络在调制识别中的应用

提出了一种基于径向基函数 (RBF) 神经网络的通信信号调制识别方法, 该方法采用模糊 C-均值 (FCM) 聚类算法对数据进行聚类, 并获取基函数的参数, 采用梯度下降法训练网络权值. 利用最优停止法对网络进行了优化, 避免了过学习现象, 提高了 RBF 网络的训练速度和泛化能力, 以实际信号数据对该网络进行性能检验, 实验结果表明了该 RBF 网络具有较高的识别精度.     

基于交叉验证的改进RBF分类器设计

本文提出了一种利用k均值聚类算法确定RBF神经网络径向基函数数目、函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定,而网络参数的优化采用梯度下降法的网络设计方法.为了解决学习样本数据的有限性、RBF网络泛化能力较差和容易出现过拟合等问题,在网络训练中采用了基于交叉验证的归一化网络训练方法.通过仿真实验表明该方法训练所得的网络泛化能力及分类的准确率明显提高,并有效避免了过拟合问题.     

改进的粒子群算法对RBF神经网络的优化

为了改进神经网络模型结构和参数的设置方法,提出了一种改进的粒子群优化径向基函数（RBF）神经网络的方法。该方法通过动态调整粒子群算法中的惯性权重因子,提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。实验结果表明：基于改进的PSO算法训练的神经网络在函数逼近性能上优于自组织选取中心算法与标准PSO算法,提高了网络泛化能力和优化效果,有效地增强了网络对非线性问题的处理能力。     

基于混合进化算法的RBF神经网络时间序列预测

提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数（RBF）神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RBF网络结构和参数同时进行训练和优化,对网络节点数和参数进行混合编码.仿真实验结果表明该RBF网络具有较强的泛化能力.     

改进的GGAP-RBF算法及其在函数逼近中的应用

在GGAP-RBF算法的基础上,提出RBF神经网络的一种改进算法,结合网络中隐层神经元径向基函数的宽度自适应调整算法和重合度阈值的动态调整方法.通过函数逼近领域中的3个Benchmark问题,改进算法与RAN、RANEKF、MRAN、IRAN和GGAP-RBF(GAP-RBF)算法做比较.仿真结果表明在需要较少隐层神经元和训练时间前提下,改进算法训练的网络有较好的泛化能力.     

优化的RBF网络在特征选择中的应用研究

提出了一个自适应量子粒子群优化算法,用于训练RBF网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择.实验结果表明,采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,能够选择出较优秀的特征子集.     

一种优化的RBF神经网络模型用于网络流量预测

采用径向基RBF神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。采用传统的学习算法对RBF网络训练时,对网络流量数据容易出现过拟合现象,提出了自适应量子粒子群优化AQPSO算法,用于训练RBF神经网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改善了RBF神经网络的泛化能力。实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF神经网络模型具有泛化能力强、稳定性良好的特点,在网络流量预测中有一定的实用价值。     

径向基函数神经网络的一种两级学习方法

建立RBF(radial basis function)神经网络模型关键在于确定网络隐中心向量、基宽度参数和隐节点数.为设计结构简单,且具有良好泛化性能径向基网络结构,本文提出了一种RBF网络的两级学习新设计方法.该方法在下级由正则化正交最小二乘法与D-最优试验设计结合算法自动构建结构节俭的RBF网络模型;在上级通过粒子群优化算法优选结合算法中影响网络泛化性能的3个学习参数,即基宽度参数、正则化系数和D-最优代价系数的最佳参数组合.仿真实例表明了该方法的有效性.     

椭球基函数神经网络的混合学习算法

提出一种训练椭球基函数神经网络(EBFNN)的混合学习算法.此算法首先使用期望最大化算法初始化EBFNN中椭球基函数节点的参数,而网络的连接权重和偏差项则用线性最小二乘方法进行初始化.然后用梯度下降法对EBFNN中所有参数同时进行优化.与其他3个相关的模型相比,用混合学习方法训练的梯度下降椭球基函数神经网络(GDEBFNN)能够取得更优的分类性能.此外,与支持向量机对比表明,GDEBFNN取得与之接近的泛化能力.与基于Adaboost的决策树模型比较表明,GDEBFNN可以取得更优的泛化性能.     

基于留一准则的多尺度径向基函数网络

针对传统径向基函数(RBF)网络难以确定迭代停止条件的缺点,提出采用最小化留一误差来训练多尺度RBF网络的算法。分别使用全局k均值聚类算法和经验选择方法,构造RBF节点的中心和尺度参数备选项集合,利用正交前向选择方法逐步最小化留一误差,从而确定网络的每一项中心和尺度参数。实验结果显示,该算法能够自动终止新网络节点选择,不需要额外的迭代终止条件,与传统的RBF网络相比,能够产生稀疏性更高且泛化能力更好的径向基网络。     

计算机教学方法的探讨

第三次科技革命是人类文明史上继蒸汽技术革命和电力技术革命之后科技领域里的又一次重大飞跃。它以原子能、电子计算机和空间技术的广泛应用为主要标志,涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命。这次科技革命不仅极大地推动了人类社会经济、政治、文化领域的变革,而且也影响了人类生活方式和思维方式,使人类社会生活和人的现代化向更高境界发展。正是从这个意义上讲,第三次科技革命是迄今为止人类历史上规模最大、影响最为深远的一次科技革命,是人类文明史上不容忽视的一个重大事件。[1]21世纪是个计算机与通讯不断完善的阶段。计算机作为一门大学的基础课程,应当承担它应当担负的历史使命。如何进行计算机这门学科的建设就成为一个必要的、重要的议题。笔者都是大学的教师。由于亲自在第一线进行计算机教学工作,得到一些心得体会,这里与大家共同分享和讨论。     

基于故障检测次序的供料单元故障诊断

针对气动PLC自动生产线中供料单元,在一次供料过程时,上电后却无法运作,通过观察其故障现象,分析其故障原因,提出设定故障检查次序,综合利用假设验证法、替换法、经验法和测量法等故障诊断方法,排除设备的故障,继而通过实践证明合理设定故障检查次序对设备故障排除的重要性.     

软件工程需求建模方法的比较与分析

对目前软件工程领域中需求建模的五种常见方法进行了概述，并分别使用这五种方法的代表建模语言为一个银行账目系统的实例进行建模，通过这个实例对各种方法进行了比较与分析，并得出了关于各种方法特点的结论。     

基于欧姆龙PLC设备的故障诊断解析方法

本文针对PLC控制的电动机在正反转时发生故障,通过观察故障现象和分析其故障原因,提出设定故障检查次序,综合利用假设验证法、替换法、对比法和测量法等故障诊断方法,排除设备的故障,通过实践证明合理设定故障检查次序对设备故障排除的重要性.     

高效的线搜索寻优方法

在涉及计算机寻优等许多工程领域,都需要使用多元函数的最优化。线搜索是多元函数的最优化中已知搜索方向求最优步长的关键技术。为了提出一种高效的线搜索算法,对线搜索进行详细研究,提出一种新的线搜索寻优方法--类康托法。主要方法是去除了Fibonacci法中两个试探点必须保留一个的限制,每次把搜索区间三等分,根据试探点的导数值,来决定去除哪两个子区间。通过理论和实例的证明,结果发现类康托法比0.618法和Fibonacci法更高效,计算速度更快。其中最重要的结论是类康托法为这两种方法收敛速度的高阶无穷小。特别是在精度要求很高的时候,类康托法比这两种算法具有更明显的优势。此外,该方法具有较强的适用性,不但能用于凸函数,也能用于凹函数。     

Combinations of collocation and finite-element methods for Poisson''s equation

In this paper, we provide a framework of combinations of collocation method (CM) with the finite-element method (FEM). The key idea is to link the Galerkin method to the least squares method which is then approximated by integration approximation, and led to the CM. The new important uniformly V⁰_h-elliptic inequality is proved. Interestingly, the integration approximation plays a role only in satisfying the uniformly V⁰_h-elliptic inequality. For the combinations of the finite-element and collocation methods (FEM-CM), the optimal convergence rates can be achieved. The advantage of the CM is to formulate easily linear algebraic equations, where the associated matrices are positive definite but nonsymmetric. We may also solve the algebraic equations of FEM and the collocation equations directly by the least squares method, thus, to greatly improve numerical stability. Numerical experiments are also carried for Poisson's problem to support the analysis. Note that the analysis in this paper is distinct from the existing literature, and it covers a large class of the CM using various admissible functions, such as the radial basis functions, the Sinc functions, etc.     

LDLT分块求解计算方法在有限元分析中的编程实现

针对有限元计算时遇到的大型线性方程组求解问题,提出一种解决方法,即对方程组的系数矩阵采用三角分解法,并用一维变带宽存贮,同时与分块法相结合,实现内存与外存数据的交换。这种方法节省内存,提高计算效率,且解决了内存资源不足的问题。实例表明这个算法是很有效的。     

A comparative analysis of algorithms for fast computation of Zernike moments

This paper details a comparative analysis on time taken by the present and proposed methods to compute the Zernike moments, Z_pq. The present method comprises of Direct, Belkasim's, Prata's, Kintner's and Coefficient methods. We propose a new technique, denoted as q-recursive method, specifically for fast computation of Zernike moments. It uses radial polynomials of fixed order p with a varying index q to compute Zernike moments. Fast computation is achieved because it uses polynomials of higher index q to derive the polynomials of lower index q and it does not use any factorial terms. Individual order of moments can be calculated independently without employing lower- or higher-order moments. This is especially useful in cases where only selected orders of Zernike moments are needed as pattern features. The performance of the present and proposed methods are experimentally analyzed by calculating Zernike moments of orders 0 to p and specific order p using binary and grayscale images. In both the cases, the q-recursive method takes the shortest time to compute Zernike moments.     

时滞对象的自抗扰控制

时滞系统的控制在自动化领域具有重要意义。在剖析时滞系统控制的Smith预估法的本质的基础上,提出利用具有强大噪声抑制能力的"跟踪微分器"来实现"相位超前"、"相位滞后"等功能,从而解决时滞系统控制问题的新办法,其中包括把时滞算子近似成单位1的无视时滞法;把时滞算子近似成一阶惯性环节的提高阶次法;模仿Simith预估法把相位超前的虚拟输出当作被控量来进行无时滞对象控制的输出超前法;及引入虚似控制量的输入超前法等。相应的仿真研究表明,这些新方法都能控制好大时滞系统的控制问题,时滞大小已不再成为"难控"和"易控"的标准。     

基于黑盒测试的软件测试策略研究与实践*

在软件测试的系统测试、验收测试等测试阶段中,传统的黑盒测试基本方法主要应用在细节测试方法中,但它不能给面向宏观的测试策略的设计提供有效的指导作用。为了弥补这方面的不足,从测试用例分布、测试角度确定和测试人力资源分布三个方面提出了几个有效的软件测试方法策略,并结合具体的软件测试项目验证了这些方法策略的应用效果。实践表明好的宏观软件测试策略将有效地改善测试的效果。