共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
针对热电偶的测量精度问题,建立了热电偶传感器的数学模型。此数学模型采用RBF神经网络,利用带遗忘因子的梯度下降算法进行网络参数的调整,并给出了建模步骤。实际结果表明,该模型具有较高的精度。 相似文献
2.
基于RBF神经网络的网络流量建模及预测 总被引:8,自引:1,他引:7
随着计算机网络的迅速发展,目前的网络规模极为庞大和复杂,网络流量预测对于网络管理具有至关重要的意义。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立了一个基于RBF神经网络的流量模型,给出了RBF神经网络的结构设计及基于正交最小二乘的学习算法,并基于该流量模型对网络流量进行预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的自适应性。 相似文献
3.
4.
5.
传感器测量条件的变化会导致其输入输出特性偏离其原有的标定特性,从而产生测量误差.针对此问题,提出利用RBF神经网络进行传感器测量误差补偿,并设计基于智能传感器系统的实现补偿的方法. 相似文献
6.
7.
利用径向基函数(RBF)神经网络的特点,采用神经网络对活性污泥法水处理系统进行建模,提出了一种RBF网络学习的新算法,即将改进的减聚类算法和动态最近邻聚类算法相结合的算法.仿真结果表明,该算法先进有效,用其建立的模型具有较强的实用性,为实现水处理系统的在线实时预测控制提供了可行的途径. 相似文献
8.
9.
用RBF神经网络分别建立了锅炉效率的预测模型和NO_x排放的预测模型,用遗传算法优化RBF网络的参数,不经过反复的试验就能快速地得到比较精确的模型。 相似文献
10.
采用傅立叶变换的方法提取图形的特征,并用两种确定RBF网络结构的方法进行了分类试验,在MPEG-7使用的数据集Kimia上的测试结果表明两种方法确定的RBF神经网络都能提供较满意的结果,并且用聚类方法确定的网络在网络规模和分类准确率上优于用递增方法确定的神经网络。 相似文献
11.
基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了基于聚类分析的RBF(Radial Basis Function)网络建模方法:利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数,运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性,提出了用该方法建模应用于中医证候诊断,改进了BP(Back Propagation)网络用于中医证候诊断建模的不足之处,并拓宽了RBF神经网络的应用。最后,用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。 相似文献
12.
针对换热器的复杂非线性特征,利用一种模糊RBF神经网络结构,对其网络学习算法进行部分改进,并用于解决换热器的建模问题。采用模糊RBF神经网络不仅符合人的思维推理方式,也提高了神经网络的学习泛化能力,在改进的学习算法中通过学习率的值的不断变化和添加动量项,可以使学习速度加快,提高了辨识换热器模型的准确性。通过与传统的学习算法的仿真比较,验证了所提出的改进学习算法在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。 相似文献
13.
为了快速有效地组织和分析海量的XML文本信息,XML文本的自动分类必不可少.文中提出了一种基于RBF神经网络的分类方法,并运用改进型的CHI统计量方法进行特征提取,对传统的加权公式进行了一些改进,再运用资源优化神经网络(RON)进行训练,做了必要的实验分析.实验结果表明该分离器有较高的分类质量,提高了分类的效率,有较高的分类准确性,满足了XML文本自动分类的要求. 相似文献
14.
15.
针对机械臂受内部摩擦和时变扰动等不确定性因素的影响,其轨迹跟踪控制系统的跟踪精度会下降,且影响系统的稳定性,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应控制方法。首先,利用RBF神经网络采用离线训练和在线学习的方式对机械臂的动力学模型进行辨识;其次针对机械臂控制系统中的摩擦,设计RBF神经网络自适应控制算法对其进行逼近得到补偿控制量。针对时变扰动和神经网络逼近误差设计鲁棒项,以克服众多不确定性因素带来的影响,同时通过构造李亚普诺夫函数对所设计的控制系统进行稳定性分析;最后,仿真实验结果证明提出的控制方法具有较高的跟踪精度、抗干扰能力和较强的鲁棒性。 相似文献
16.
网络流量分类广泛应用于网络资源分配、流量调度、入侵检测系统等研究领域。随着加密协议的普及和网络流量快速发展,基于深度学习的流量分类器由于其自动提取特征的特性和较高的分类准确性,逐渐受到科研人员的重视,但是面向网络流量分类的可信程度方面却不曾有研究。本文提出一种基于RBF神经网络对加密网络流量进行可信分类的方法。所提算法建立在RBF网络的思想上并采用一种新的损失函数和质心更新方案来进行训练,通过使用梯度惩罚强制检测输入的变化,能够有效地检测分布外的数据。在2个公共的ISCX VPN-nonVPN和USTC-TFC2016流量数据集上,与同类算法相比,所提算法取得了最好的分布外检测结果,在AUROC指标上达到98.55%。实验结果表明所提算法在具有较高分类性能的同时,能够有效地检测出分布外的流量数据,从而提高流量分类的可信性。 相似文献
17.
重力固体潮信号主要是由于太阳、月亮等天体轨道相对位置变化而产生的,同时受地质、水文、大气等地理条件变化的影响,所以既是一个有规律、周期性变化的信号,也包含反映地质、水文、大气等地理条件变化的异常信息。通过对重力固体潮信号的建模,可反映、预测重力固体潮信号中周期性变化的基本规律,通过对比其理论计算值,可进一步提取重力固体潮信号中的异常变化信息。基于一种具有强鲁棒性、纯随机搜索的新群体智能优化算法,改进径向基神经网络学习算法,避免学习算法进入局部最优,提高网络训练的有效性和所建网络模型的可靠性。在实验中,利用重力固体潮信号训练改进的径向基神经网络,得到了重力固体潮信号的有效径向基神经网络模型。利用上述模型预测重力固体潮信号的估计值,并与传统径向基神经网络模型、AR模型预测结果进行对比,表明改进训练算法的径向基网络模型预测的结果更加精确,说明改进训练算法在重力固体潮信号的径向基网络建模中是有效的,可推广应用于其它时间信号序列的建模与预测中。 相似文献
18.