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本文将径向基函数神经网络的方法运用到体质评估系统的设计中,获得了对于系统专家知识逼近性能更好的咨询结果 相似文献
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针对传统基于神经网络的板形模式识别方法具有网络精度较低、在线识别速度慢和网络模型建模复杂等技术问题,提出了一种基于智能优化型径向基神经网络的板形模式识别方法.在基于训练数据进行神经网络建模过程中,采用一种改进的粒子群优化控制算法进行网络架构节点数目和网络参数值的离线优化,因而所得方法具有网络结构简单、泛化能力强等优点.仿真实验结果表明,该方法是一种有效板形模式识别方法,有利于提高板形控制精度. 相似文献
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神经网络技术是在生物神经网络功能的启示下发展起来的。本文探讨了神经网络的运作机理,并利用径向基神经网络对具有高度非线性特征的小球藻培养过程进行仿真。结果表明,所确定的网络模型,其训练历史和泛化能力较为理想,可用于指导实际操作。 相似文献
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船舶电机轴承的故障发生的也比较频繁,需要更便捷快速的诊断方法,现在,通过总结过去的电机诊断方式,能够找到最快最好的方法来满足对于轴承故障的发现的快速性,为解决问题赢得时间。目前,能够找到的故障的种类有轴承故障、转子故障、定子故障、气隙偏心故障等等。故障诊断工艺在上世纪七十年代就有较为系统的论述。而在后来的几十年来论述的内容不断扩大。方式方法变得越来越多。 相似文献
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文章提出了改进神经网络算法,建立了径向基函数神经网络模型,包括梯度下降方法求解权重参数,增大邻域半径的均值聚类方法求取隐函数中心值,利用相邻聚类中心获得核宽度,通过量子遗传算法删除冗余权重和神经元;提取了蔬菜图像的特征,并给出了算法流程。仿真试验表明,试验算法对蔬菜图像的形状特征平均识别率为97.56%,纹理特征平均识别率为95.60%,颜色特征平均识别率为93.25%,训练时间平均为5.83s、识别时间平均为2.18s,优于其他算法。 相似文献
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提出了一种模糊神经网络的锭子轴承故障诊断方法。以锭子轴承振动信号中相应频率的振幅为特征参数,诊断锭子轴承常见的几种故障。采用混合算法对网络进行训练,发挥模糊神经网络强大的自学习能力和知识表达能力的优点。试验结果显示能够提高故障诊断的精度和效率。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的颜色空间转换研究 总被引:4,自引:0,他引:4
先进的ICC色彩管理技术,是以色彩空间变化为核心的新型色彩控制方法,其中CMYK与Lab颜色空间转换在色彩管理中具有广阔的理论研究价值和实用价值。本文首先采用ECI2002标准色靶数据,均匀选取建模数据及检验数据,并进行归一化处理;然后基于径向基函数(RBF)神经网络,建立CMYK到Lab及Lab到CMYK的颜色空间转换模型;最后对转换模型精度进行评价。研究表明:RBF神经网络适合于CMYK与Lab间的颜色空间转换,其建模简单方便,网络训练速度快,转换精度高。随着建模方法的改进,该方法用于颜色空间转换将会有广阔的发展空间。 相似文献
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