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.     

基于遗传优化神经网络的网络入侵特征检测

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明：遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数,同时提高了网络入侵检测正确率。     

基于免疫RBF神经网络的语音情感识别

本文针对语音情感识别中BP神经网络收敛速度慢和正确率低的问题,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法。在语音情感特征提取的基础上,采用免疫RBF神经网络进行情感识别,同时还训练了一个BP网络进行对比实验,得到了比较理想的识别结果。     

基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型

为了提高了人体行为识别的正确率,提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型（ICanny-RBF）。采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理,提取人体行为轮廓,提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量,训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型,并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心,采用Weizmann数据集进行仿真实验。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率。     

基于参数动态调整的多目标差分进化算法

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能力和全局探索能力,获得收敛性、多样性和均匀性较好的最优解.实验结果表明,基于参数动态调整的AMODE算法能够有效改善多目标差分进化算法的逼近能力(IGD)和均匀性(SP),具有较好的优化效果.     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出一种基于减聚类、K-means算法及改进的粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法. 该算法首先使用减聚类确定隐层节点数和K-means初始聚类中心; 然后通过K-means算法求取RBF网络所有参数, 作为PSO的初始粒子群; 为了提高PSO算法的收敛性和稳定性, 对基本PSO算法进行了优化改进, 最后使用改进的PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数. 对IRIS数据集分类识别的仿真结果表明, 改进的混合算法具有更高的分类准确率和更好的稳定性.     

一种RBF神经网络在语音识别中的应用

主要内容是建立一种基于RBF神经网络的语音识别系统,探讨RBF神经网络在语音识别中的应用.利用有序聚类算法对语音信号进行时间归整,构建一个RBF神经网络,采用自适应的方法确定网络隐节点的个数,用线性最小二乘法确定隐层到输出层的权值,用语音信号的LPCC参数的训练和识别.在Matlab中完成实验,语音信号的识别率达到85%,并且还有很大的提升空间.实验表明RBF神经网络在语音识别中有发展的前景.     

用进化RBF神经网络控制Rossler混沌系统

本文提出一种基于改进进化规划 (IEP)的 RBF神经网络控制 Rossler混沌系统的新方法 .IEP采用两层编码的染色体结构 ,上层结构基因串是二进制编码 ,可进行交叉和变异的遗传操作 ,下层参数基因串是实数编码 ,只进行 EP的变异操作 ;此外 ,使用联赛选择法和遗忘策略 ,该学习算法能同时获得 RBF神经网络的拓扑结构和参数 .把 Rossler混沌系统控制到所需周期轨道上去的实验结果 ,证明了算法的有效性     

RBF网络的鲁棒最小二乘学习算法

首先,针对径向基函数(RBF)神经网络参数学习中最小二乘法(LS)难以获得较高鲁棒性的问题,假定训练数据扰动上界可知,并基于鲁棒最小二乘原理,提出一种RBF网的最优鲁棒参数学习算法;然后分析指出,扰动上界可依据训练数据集自适应学习估计;最后通过实验分析结果表明了所提算法具有较高的参数鲁棒学习能力.与LS相似,新算法无额外参数,易于实际应用.     

极限学习机在岩性识别中的应用

基于传统支持向量机(SVM)训练速度慢、参数选择难等问题,提出了基于极限学习机(ELM)的岩性识别.该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(SLFNs)学习算法,不但可以简化参数选择过程,而且可以提高网络的训练速度.在确定了最优参数的基础上,建立了ELM的岩性分类模型,并且将ELM的分类结果与SVM进行对比.实验结果表明,ELM以较少的神经元个数获得与SVM相当的分类正确率,并且ELM参数选择比SVM简便,有效降低了训练速度,表明了ELM应用于岩性识别的可行性和算法的有效性.     

基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸识别算法研究

提出一种基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸特征提取与识别方法,来解决人脸识别中的高维、小样本问题。该方法采用奇异值分解、奇异值降维压缩、奇异值矢量标准化和奇异值矢量排序,最后得到用于识别的奇异值特征矢量。运用基于径向基函数神经网络分类器进行人脸分类识别。在ORL数据库上进行实验和数据分析表明,该方法无论是在分类的错误率上还是在学习的效率上都能表现出极好的性能。     

Prediction of reservoir sensitivity using RBF neural network with trainable radial basis function

Reservoir sensitivity prediction is an important basis for designing reservoir protection program scientifically and exploiting oil and gas resources efficiently. Researchers have long endeavored to establish a method to predict reservoir sensitivity, but all of the methods have some limitations. Radial basis function (RBF) neural network, which provided a powerful technique to model non-linear mapping and the learning algorithm for RBF neural networks, corresponds to the solution of a linear problem, therefore it is unnecessary to establish an accurate model or organize rules in large number, and it enjoys the advantages such as simple network structure, fast convergence rate, and strong approximation ability, etc. However, different radial basis function has different non-linear mapping ability, and different data require different radial basis functions. Nowadays, the choice of radial basis function in the network is based on experience or test result only, which exerts a great adverse impact on the network performance. In this study, a new RBF neural network with trainable radial basis function was proposed by the linear combination of common radial basis functions. The input parameters of the network were the influence factors of reservoir sensitivity such as porosity and permeability, etc. The output parameter was the corresponding sensitivity index. The network was trained and tested with the data collected from our own experiments. The results showed that the new RBF neural network is effective and improved, of which the accuracy is obviously higher than the network with single radial basis function for the prediction of reservoir sensitivity.     

Three-dimensional medical image recognition of cancer of the liver by a revised radial basis function (RBF) neural network algorithm

In this study, we propose a revised radial basis function (RBF) neural network algorithm and apply this algorithm to computer-aided diagnosis (CAD) of the liver. First, the revised RBF neural network algorithm is applied to recognition of the liver regions, and the recognition results are compared with those obtained using the conventional RBF neural network and the conventional multilayered neural network trained using the back-propagation algorithm. It is shown that the revised RBF neural network is accurate, and is a useful method because the parameters are automatically determined. Then, the revised RBF neural network is applied to CAD of the liver cancer called hepatocellular carcinoma (HCC).     

权值与结构双确定法的RBF神经网络分类器

为了解决径向基函数(RBF)神经网络权值与结构难以确定的问题,基于权值直接确定法,及隐层神经元中心、方差、数目与神经网络性能的关系,提出一种边增边删型的网络权值与结构双确定法。在此方法基础之上,构建一种RBF神经网络分类器并探讨其分类性能和抗噪能力。计算机数值实验结果验证所提出的边增边删型的权值与结构双确定法能够快速、有效地确定网络的中心、方差和网络最优的权值与结构,所构造的模式分类器具有优越的分类性能和抗噪能力。     

基于随机森林的直升机飞行状态识别方法

针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根据特征参数将飞行状态分为8个小类;然后利用随机森林识别率较高的特点,对每一小类进行随机森林分类器设计;最后利用训练样本训练每个随机森林分类器,并将训练好的随机森林分类器识别直升机全起落飞行状态。以某型直升机实飞数据作为实验数据,将该方法与RBF神经网络法和SVM法进行对比实验,结果表明在小样本情况下该方法识别率有明显提高,识别速度也有所提高,可为直升机寿命预测提供依据。     

基于HMM与RBF的混合语音识别新方法

提出了一种隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）和径向基函数神经网络（ＲＢＦ）相结合的语音识别新方法。该方法首先利用ＨＭＭ生成最佳语音状态序列,然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时间规正,最后通过ＲＢＦ神经网络进行分类识别。理论和实验结果表明,该系统比ＨＭＭ具有更好的识别效果,特别对提高易混淆词的识别性能尤为显著。     

A fuzzy hybrid learning algorithm for radial basis function neural network with application in human face recognition

This paper presents a fuzzy hybrid learning algorithm (FHLA) for the radial basis function neural network (RBFNN). The method determines the number of hidden neurons in the RBFNN structure by using cluster validity indices with majority rule while the characteristics of the hidden neurons are initialized based on advanced fuzzy clustering. The FHLA combines the gradient method and the linear least-squared method for adjusting the RBF parameters and the neural network connection weights. The RBFNN with the proposed FHLA is used as a classifier in a face recognition system. The inputs to the RBFNN are the feature vectors obtained by combining shape information and principal component analysis. The designed RBFNN with the proposed FHLA, while providing a faster convergence in the training phase, requires a hidden layer with fewer neurons and less sensitivity to the training and testing patterns. The efficiency of the proposed method is demonstrated on the ORL and Yale face databases, and comparison with other algorithms indicates that the FHLA yields excellent recognition rate in human face recognition.     

改进麻雀搜索算法的RBF神经网络水质预测

针对污水处理过程中化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)难以在线测量的问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的软测量模型.首先,用污水处理厂实测数据挑选出与COD相关的过程变量作为输入变量;其次,基于RBF神经网络建立出水COD软测量模型,利用自适应遗传算法改进的麻雀搜索算法(adaptive genetic algorithm improved sparrow search algorithm, AGAISSA)优化RBF神经网络的中心值、宽度值以及权值,通过改进麻雀位置更新公式以及引入遗传算法中的自适应交叉和变异操作保证了软测量模型的精度;最后,将RBF神经网络的软测量模型应用于污水处理厂实测数据加以验证,结果表明:AGAISSA优化RBF神经网络模型能够对出水COD进行准确的预测,具有较高的预测精度.