基于粒子群与梯度下降的混合RBF训练算法

基于梯度下降法的RBF网络训练算法收敛速度较慢、易陷入局部最优,并且算法性能受初始值的影响较大.基于粒子群的RBF网络训练算法能够克服梯度下降法易陷入局部最优的缺点,但局部寻优能力不如梯度下降法.分析两种算法的优缺点,提出一种粒子群算法与梯度下降法结合的组合训练方法并用于RBF神经网络的训练.通过实验证明所提出的组合算...     

基于RBF神经网络的激光雷达图像滤波融合算法

单一算法对激光雷达图像的滤波很难达到实用的理想效果,本文分析了激光雷达图像的噪声特点和各种滤波算法的优势,提出一种基于RBF神经网络的激光雷达图像滤波融合算法,仿真的结果显示了该算法能够在噪声抑制和信息熵保持两个方面都能达到很好的效果.     

基于RBF神经网络的自适应均衡器研究

在研究基于径向基函数(ＲＢＦ)神经网络的均衡器结构以及传统自适应均衡算法的基础上,提出了两种新的基于ＲＢＦ神经网络的自适应均衡器,并给出了相应的自适应均衡算法。新的均衡器是将判决反馈引入到ＲＢＦ神经网络中以及将Ａｄａｌｉｎｅ网络与ＲＢＦ网络有机的结合而分别构成的,仿真结果表明这两种新算法比基于ＲＢＦ神经网络的自适应均衡算法都具有更好的收敛性能。     

基于改进RBF神经网络的电力负荷预测

为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF)神经网络,对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。     

基于RBF神经网络的相关干涉仪测向方法

提出了一种新的基于径向基(RBF)神经网络的相关干涉仪测向方法,实现了自组织学习选取中心、正交最小二乘法及基于遗传算法的进化优选算法等训练方法,经训练后的RBF神经网络可用于多源信号波达角(DOA)估计。仿真结果表明,在一定范围内,该方法对信道噪声不敏感,测向精度与传统相关干涉仪相当,且测向处理时间和测向设备的存储量大大降低。     

基于时频分析和RBF神经网络的调制识别

提出了利用Wigner-Ville分布区分FSK、PSK、FM和BSS信号的自动调制样式识别方法，利用Wigner-Ville分布提取调制信号的瞬时频率特征，用径向基(RBF)神经网络根据提取的特征参数识别这四种信号，计算机仿真结果证实了该方法的有效性和正确性。     

基于RBF神经网络的空袭目标威胁评估模型研究

为了辅助作战指挥员对空袭目标威胁程度做出正确判断,对作战提供正确决策,将径向基函数（RBF）神经网络应用于防空指挥控制系统中,给出了涉及空袭目标威胁评估的因素及其数学模型,建立了基于RBF神经网络的空袭目标威胁评估算法。同时,通过专家给出的训练样本在Matlab环境下对该模型进行了仿真计算,结果表明该模型方法评估结果准确、快速。     

RBF神经网络的梯度下降训练方法中的学习步长优化

梯度下降法是训练ＲＢＦ神经网络的一种有效方法。和其他基于下降法的算法一样,ＲＢＦ神经网络的梯度下降训练方法中也存在学习步长的取值问题。本文基于误差能量函数对学习步长的二阶Ｔａｙｌｏｒ展开,构造了一种优化学习步长的方法,进行了较详细的推导：实验表明,本方法可有效地加速梯度下降法的收敛速度、提高其性能。该方法的思想可以用于其他基于下降法的学习步长的优化中。     

最小二乘算法在RBF神经网络中的应用

RBF神经网络构造的关键问题是网络中心的选取，最小二乘算法采用正交化方法，独立计算回归算子对输出的贡献，可以使中心的选择步骤简单有效。文章给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例，结果证明，由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质，所以网络调整时对已有模式的扰动达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效，而且性能优越，并有较强的实用性，在许多领域有广泛应用。     

四旋翼飞行器的神经网络PID控制算法研究

针对四旋翼飞行器的强耦合、欠驱动、非线性且无法精确建模等问题,设计一种能够自主调节飞行器控制参数,且在工程实践中易于实现的径向基神经网络PID控制算法。该算法以高斯激活函数为主体,采用梯度下降法训练网络的中心矢量及权值参数,得出网络输入/输出之间的非线性关系,最后用于修正位置环PID的控制参数。搭建四旋翼飞行器实物平台,通过实验研究算法的控制性能。实验结果表明,神经网络PID控制算法控制效果优良,不依赖系统的精确建立且具有较强的鲁棒性及自适应能力。     

基于CAN总线的微机继电保护系统

介绍了一种基于CAN总线的电力系统微机继电保护系统设计,设计了该微机保护系统总体结构,分析了传统模拟式继电保护装置的不足,给出了系统的硬件设计与软件设计流程。系统串行通信采用CAN现场总线技术,提高了通信的快速性、可靠性。     

新型继电保护实验平台建设

继电保护实验是电气类专业的重要教学内容.笔者针对目前普遍存在继电保护实验技术设备落后,不能很好适应继电保护教学和技术发展需要的情况,研究了继电保护实验的特点,并建设了具有良好扩展性、技术较为先进且满足教学实验需要的新型继电保护实验平台.本平台包含传统继电器保护、微机保护等多个实验内容,并采用网络化结构,通过RS485总线实现保护试验台和工控机间的信息交换,可实现部分SCADA功能.     

图论在继电保护计算机整定中的应用

在继电促计算机的整定计算中,利用网络图论,可合理选择开点,准确找出所有保护的主后备关系简称P／B关系,正确确定保护整 定计算的顺序。     

一种基于因子分析改进的RBF神经网络算法

针对RBF神经网络在处理大规模多维数据时,网络结构不易设计、收敛时间较长、训练次数较多等不足,在原有的RBF神经网络模型的基础上,结合因子分析算法可以对大规模数据进行降维处理的优点,提出一种FA-RBF神经网络算法.利用该算法首先可以先对输入的数据进行降维处理,将处理后的数据作为神经网络的输入进行网络的训练和仿真.FA-RBF算法可以有效地简化网络结构、提高收敛速度、节省训练时间.将该算法用于私家车保有量的预测中,预测结果显示FA-RBF算法较之于PCA-RBF和RBF神经网络算法,其预测精度有所提高,训练时间及误差平方和都明显降低.     

基于改进RBF神经网络的ADPCM语音编码算法研究

以G．721ADPCM语音编码算法为研究对象，在语音编码的预测中引入神经网络模型来克服传统线性滤波方法中存在的不足，研究了基于RBF神经网络的ADPCM语音编码系统的结构。通过k均值聚类算法来确定RBF神经网络的中心和宽度，用最小二乘法确定RBF网络权值的方法改进了ADPCM语音编码算法。实验证明．其平均信噪比较原ADPCM编码算法有1-2dB的提高。     

基于改进RBF神经网络的TDOA/AOA定位算法

为了减小NLOS传播的影响,提出基于改进RBF网络的TDOA/AOA定位算法.模拟退火算法与k-均值聚类算法相结合的RBF网络训练算法,利用模拟退火算法全局寻优能力改变k-均值算法易陷入局部极值的缺点.仿真结果表明,该算法减小了NLOS传播的影响,在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于WLS算法和k-均值聚类的RBF网络定位算法.     

基于MQPSO—LQPSO的RBF神经网络训练方法

带有局部搜索的量子粒子群算法是一种较为成功的改进型量子粒子群算法。将该算法用于RBF神经网络的结构优化和参数优化,在确定网络参数的同时也确定了网络的结构。在函数逼近上的仿真实验表明,这种优化是有效的。     

基于PSO优化RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿

针对微电子机械系统(MEMS)陀螺温度变化影响其零偏误差的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的陀螺零偏补偿方法.通过RBF神经网络对预处理后的陀螺零偏的温度误差建立模型,用PSO 搜索RBF神经网络的最优参数来提高其泛化能力后,将PSO-RBF神经网络最优参数用于补偿陀螺零偏.实验结果证明了该算法的有效性,经PSO-RBF神经网络算法补偿后,MEMS陀螺零偏的最大误差从0.046(°)/s减小到0.003 4(°)/s,标准差从0.042 7(°)/s减小到0.001 3(°)/s,有效提升了陀螺的零偏稳定性.     

基于模拟退火遗传算法的RBF网络的优化

提出了引入模拟退火的遗传算法对径向基函数(RBF)网络中心参数进行优化的算法,算法中选择实数编码,采用引入模拟退火过程的多点交叉和区域内随机波动的变异方法.用此算法作了两个仿真实验:一是对典型的混沌时间序列的预测,二是对被干扰了的图象进行去干扰.结果表明:这种基于模拟退火遗传算法对RBF网络参数的优化是行之有效的.     

一种RBF神经网络的自适应学习算法

建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数量。最终形成的网络不仅结构简单,精度高,而且具有较好的泛化能力。