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基于RBF神经网络曲线重构的算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于径向基(RBF)函数神经网络的曲线重构学习方法,即由描述物体轮廓特征的样本点作为RBF神经网络的学习样本,利用RBF神经网络强大的函教逼近能力对样本点进行学习和训练,从而仿真出包含这些样本点的原始曲线,同时对于曲线一些样本点缺少的情况下,仍然能构通过调整参数训练得到这些样本点的原始拟和曲线.实验表明,基于径向基(RBF)函数的神经网络具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力. 相似文献
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一种新型的广义RBF神经网络及其训练方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新型的广义RBF神经网络模型,将径向基输出权值改为权函数,采用高次函数取代线性加权.给出网络学习方法,并通过仿真分析研究隐单元宽度、权函数幂次等参数的选取对网络逼近精度以及训练时间的影响.结果表明,和传统的RBF神经网络相比,该网络具有良好的逼近能力和较快的计算速度,在系统辨识和控制中具有广阔的应用前景. 相似文献
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介绍了一种三层径向基函数神经网络,其学习算法采用正交最小二乘算法.首先根据正交最小二乘算法得到径向基函数神经网络的结构;然后对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.为了验证径向基函数神经网络所具有的对任意非线性映射的任意逼近能力和自学习、自适应能力,以两关节机械手为辨识对象来进行实验研究.实验结果表明,该径向基函数神经网络具有良好的模型学习和逼近能力,并且学习速度快、收敛性好、鲁棒性强,尤其适合于具有连续线性与非线性对象的复杂系统的控制实时性要求. 相似文献
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新型广义径向基函数神经网络结构研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新型的广义径向基函数(RBF)神经网络,并研究了该网络的学习方法.不同于传统三层结构的RBF网络,广义RBF网络增加了基函数输出加权层,并在输出层采用超曲面去逼近任意的非线性曲面.实例仿真结果表明,与传统的RBF网络相比,该网络具有良好的逼近性能,收敛速度快,可逼近任意多变量非线性函数. 相似文献
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基于RBF神经网络的时间序列预测 总被引:17,自引:0,他引:17
前馈神经网络在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF)网络等等。相对于其他前馈神经网络,RBF网络学习速度快,函数逼近能力强,因而在时间序列预测方面具有很好的应用前景。 相似文献
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人工神经网络在函数逼近中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用径向基函数网络研究了人工神经网络在函数逼近中的应用。分析了网络结构对逼近性能的影响。利用MATLAB神经网络工具箱进行仿真。实验结果表明,神经网络具有很好的函数逼近性能,其中RBF网络的逼近性能更优。 相似文献
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基于广义径向基函数的神经网络分类预测 总被引:1,自引:0,他引:1
径向基函数网络是神经网络中一种广泛使用的设计方法.它把神经网络的设计看作是一个高维空间的曲线逼近问题.相对于其他的神经网络方法.径向基函数神经网络除了具有一般神经网络的优点,如多维非线性映射能力、泛化能力、并行信息处理能力等,还具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点.针对一个实际分类问题,利用广义径向基函数网络的思想训练一个网络并实现对测试数据集的分类预测.本算法采用k-均值聚类算法训练广义径向基函数网络中心,使用奇异值分解计算输出层权值.对该网络的实现细节及待改进之处进行简要分析.实验表明广义径向基函数神经网络的思想具有很强的聚类分析能力,学习算法简单方便等优点. 相似文献