一种新型的RBF网络多用户检测器

本文提出了一种用于设计径向基函数(RBF)网络的递阶免疫算法,并将采用这种递阶免疫算法设计的RBF网络用于DS-CDMA系统的多用户检测.该方法利用递阶免疫算法确定RBF网络隐层(非线性层)的结构和参数,采用最小二乘算法计算RBF网络的输出层权值.递阶免疫算法针对RBF网络的特点引入免疫算子,能够有效提高群体的适应度,加快算法的收敛速度.仿真结果表明,基于这种RBF网络的多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和克服远近效应的能力.     

RBF网的动态设计方法

提出一种RBF网的动态设计算法(DYNRBF方法), 该算法有效地融合了ROLS算法和RAN网络的优点, 不仅能动态调节RBF网的隐节点数, 还能使网络的数据中心自适应变化. 该方法所设计的RBF网不仅具有较好的泛化能力, 当训练样本集变化时也具有好的鲁棒性.     

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。     

带优选聚类算法的 RBF 网络辨识器及应用

以RBF神经网络为模型框架，解决非线性系统的辨识问题。针对RBF网络的结构辨识问题，提出一种优选聚类算法，并用该算法，依据输入样本优选确定RBF神经网络的隐含层节点个数，采用新型二阶递推学习算法估计RBF网络中的参数和权值。上述混合算法，同时解决了RBF网络结构和参数辨识问题，大大提高了RBF网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。     

基于RBF网络的断路器电流自适应保护研究

针对传统断路器电流保护方法存在受系统运行方式影响、整定困难、智能化低等问题,提出了基于RBF的断路器电流自适应保护算法,并给出了算法的模型;该算法融合了RBF神经网络的故障检测和电流自适应保护;首先通过RBF网络检测负载线路的电流故障,然后用电流自适应算法进行保护;在对神经网络进行训练时,利用PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化以此来提高网络的泛化能力和学习能力;然后采用优化后的PSO-RBF神经网络对电流故障进行诊断;实验表明,该算法较大地提高了断路器智能化管理水平。     

免疫粒子群优化RBF神经网络的变压器故障诊断

电力变压器运行的可靠性直接关系到电力系统的安全性及供电的可靠性。为提高变压器内部绝缘故障诊断的准确率,通过分析变压器油中溶解气体组分含量和变压器内部绝缘故障,提出了一种免疫粒子群优化RBF神经网络的变压器故障诊断算法。介绍了基于人工免疫网络算法确定RBF网络隐层中心数目和初始位置的方法,以及基于粒子群算法优化RBF网络权重的方法。仿真结果表明,该算法能有效诊断变压器故障类型,提高故障诊断的准确率。     

基于神经元特性的径向基函数神经网络自组织设计方法

针对径向基神经函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题, 本文介绍了一种基于神经元特性的RBF神经网 络自组织设计方法, 该方法将神经元的激活活性、显著性、相关性相结合设计RBF(ASC–RBF)神经网络. 首先利用 神经元的激活活性, 实现隐含层神经元的自适应增加, 结合神经元的显著性以及神经元之间的相关性, 实现神经元 的自适应替换和合并, 完成网络自组织设计并提高网络的紧凑性, 然后利用二阶梯度算法对网络参数进行修正学 习, 保证了RBF网络的精度; 另外, 针对网络结构自组织机制给出了稳定性分析; 最后通过两个基准非线性系统建模 仿真实验以及实际污水处理过程水质参数预测实验验证, 证明该算法的有效性. 对比实验结果表明, ASC–RBF神经 网络与现有的自组织网络相比, 在保证泛化性能的同时, 该网络的训练速度更快, 而且有更紧凑的网络结构.     

基于LM算法的在线自适应RBF网结构优化算法

针对LM算法不能在线训练RBF网络以及RBF网络结构设计算法中存在的问题,提出一种基于LM算法的在线自适应RBF网络结构优化算法.该算法引入滑动窗口和在线优化网络结构的思想,滑动窗口的引入既使得LM算法能够在线训练RBF网络,又使得网络对学习参数的变化具有更好的鲁棒性,并且易于收敛.在线优化网络结构使得网络在学习过程中能够根据训练样本的训练误差和隐节点的相关信息,在线自适应调整网络结构,跟踪非线性时变系统的变化,使网络维持最为紧凑的结构,以保证网络的泛化性能.最后通过仿真实验验证了所提出算法的性能.     

径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法

从径向基函数网络的硬件实现和实时应用的角度出发，给出了RBF网络的一种新型混合递推学习算法．该算法既具有良好的数值性质又易于并行实现．把RBF网络用于非线性系统在线辨识，仿真结果显示了本文方法的有效性．     

粗糙集意义下的一种RBF神经网络设计方法

提出一种集成粗糙集理论的RBF网络设计方法.由布尔逻辑推理方法进行属性离散化,得到初始决策模式集,通过差异度对初始决策模式的相似度进行衡量并实现聚类,以聚类决策模式构造RBF网络.为加快训练速度,分别对隐层参数和输出权值采用BP算法和线性最小二乘滤波法进行训练.实验结果表明,该方法设计的RBF网络结构简洁,泛化性能良好,混合学习算法的收敛速度优于单纯的BP算法.     

基于FPGA及RBF神经网络的电磁无损检测技术

电磁无损检测技术是无损检测领域的一个研究重点,针对电磁无损检测技术中的超声波处理,提出了一种基于FPFA的参数优化的RBF神经网络;首先,通过FPGA编程实现对电磁超声波信号的采集,设计了放大电路将原始的电磁超声波进行放大处理已满足RBF神经网络的需求;提出一种采用K-means聚类算法来计算RBF中径向基函数的中心和宽度的参数优化RBF算法,K-means聚类算法的初始聚类中心难以确定会导致RBF算法的参数无法优化,提出KL散度,采用数据密度分析法来计算K-means算法的聚类中心;试验表明,改进后的K-means算法的聚类误差的数量级为10~(-12),传统K-means算法的聚类误差为10~(-13),改进后的K-means算法的聚类结果更准;参数优化后的RBF神经神级网络对具有1.02 mm缺陷长度的发动机涡轮叶片的缺陷长度预测结果为0.9~1.1 mm,传统的RBF神经网络的预测结果为0.7~1.2 mm,参数优化后的RBF神经网络的预测结果更准确。     

属性重要性评分方法的改进

研究信息系统的属性重要性评分方法,通过引入敏感系数构建神经网络模型,提出属性重要性评分算法,将信息系统的各条件属性和决策属性构造一个径向基函数(RBF)神经网络。经训练和学习后,综合考虑各属性间的关系,动态调整RBF网络的拓扑结构,评分各属性的重要性。以红籽西瓜性状数据作为样本数据和测试数据进行实例分析,验证该方法的有效性。     

基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计

以设计最小径向基函数（RBF）神经网络结构为着眼点,提出一种在线RBF网络结构设计算法.该算法将在线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF网络参数学习过程相结合,使得网络既能在线适应实时对象的变化又能维持紧凑的结构,有效地解决了RBF神经网络结构自组织问题.该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数,大大提高了网络的学习速度.通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真,表明所提出的算法具有良好的动态特性响应能力和逼近能力.     

改进递归最小二乘RBF神经网络溶解氧预测

为提高溶解氧预测的准确性,将基于改进型递归最小二乘算法优化的径向基函数（ RBF）神经网络方法应用于溶解氧预测。利用K均值聚类算法进行隐层单元中心选择;利用改进型递归最小二乘算法优化RBF神经网络隐含层到输出层的权值。仿真结果表明：该方法对溶解氧的预测具有较好的非线性拟合能力,预测精度优于RBF神经网络和递归最小二乘算法优化的RBF神经网络。     

运用PSO算法的自递归RBF网络建模与应用

普通三层RBF网络已经是一种较好的神经网络，为了进一步提高RBF网络的性能，在普通三层RBF网络的基础上，构建出一种运用PSO算法的自递归RBF网络。学习算法采用以梯度学习算法配合PSO算法对参数进行调整。与采用动量-梯度学习算法，且为结构为三层的RBF网络相比，提的运用PSO算法的自递归RBF网络可以在神经元较少的情况下，具有更好的泛化能力、鲁棒性和准确性。最后通过仿真实验，对算法的有效性进行了验证。     

.基于多级神经网络的被动声定位算法研究*

为了解决精确数学模型难以建立且求解位置方程时的非线性问题和多阵列数据融合问题,提出基于多级神经网络的被动声定位算法。该算法通过第一级RBF神经网络对声源进行初次定位,并剔除无效数据;再将有效数据输入第二级RBF神经网络,得到置信度更高的声源坐标。仿真结果表明,基于多级神经网络的被动声定位算法定位精度高、速度快,鲁棒性好,其定位性能优于单RBF神经网络和常规算法,甚至在个别传感器失效时,仍然能够取得较好的定位效果。     

Research on an online self-organizing radial basis function neural network

A new growing and pruning algorithm is proposed for radial basis function (RBF) neural network structure design in this paper, which is named as self-organizing RBF (SORBF). The structure of the RBF neural network is introduced in this paper first, and then the growing and pruning algorithm is used to design the structure of the RBF neural network automatically. The growing and pruning approach is based on the radius of the receptive field of the RBF nodes. Meanwhile, the parameters adjusting algorithms are proposed for the whole RBF neural network. The performance of the proposed method is evaluated through functions approximation and dynamic system identification. Then, the method is used to capture the biochemical oxygen demand (BOD) concentration in a wastewater treatment system. Experimental results show that the proposed method is efficient for network structure optimization, and it achieves better performance than some of the existing algorithms.     

基于径向基函数神经网络的混沌背景谐波提取

为提高强混沌背景下谐波信号的提取能力,给出混沌系统的单步预测模型,提出了一种新的径向基函数神经网络模型.由混沌吸引子的维数来确定网络的输入,并给出了基于卡尔曼滤波器的动态学习算法,利用学习算法可以在网络训练时同时确定径向基神经网络隐层中心和输出层权值,提高了网络的收敛速度和预测性能.通过对Bossler混沌背景下低信噪比谐波信号的提取进行计算机认真实验,并且实验表明信噪比最低达一27dB时,仍能有效提取出谐波信号,验证了算法的有效性和可行性.     

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.