基于RBF的传感器在线故障诊断和信号恢复

介绍利用径向基神经网络构造了一种在线故障诊断及信号恢复方法,给出了网络的连接结构和学习算法。采用RBF神经网络进行传感器在线故障诊断和信号恢复,其仿真结果表明,该方法具有收敛速度快、信号恢复准确度高、泛化能力强的特点,且可以诊断多种复杂工作系统的传感器在线故障信号,同时进行信号的恢复。实现传感器状态监测、故障诊断、分离和信号恢复。     

基于改进的RBF神经网络在线辨识算法及其应用

针对径向基函数(RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题，对径向基函数网络的拓扑结构作了改进，并给出了改进的径向基函数(MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法，最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象(CSTR)进行了应用研究，结果表明方法有效。     

水文时间序列趋势预测挖掘系统研究

讨论了时间序列趋势预测研究的现状和典型方法，并在时间序列预测中引入神经网络方法。介绍了水文时间序列趋势预测挖掘系统的设计与实现，详细分析了系统采用的时间序列预测的神经网络方法。     

基于径向基函数多步离散数据插值的人脸变形研究

文章介绍了如何把基于径向基函数多步离散数据插值的方法用在人脸变形技术上,该方法是在对脸部定义的特征点进行分层的基础上,和已知特征点位移的条件下,利用一种基于迭代的插值方法求出特征点周围的网格点位移,从而进行人脸变形。这种方法既保证了脸部局部区域变形的精确性和平滑性,又减少了运算的复杂度。在人脸动画方面该算法也得到了广泛的应用。     

一种改进的RBF神经网络及其在短期交通量预测中的应用

文中提出了一种改进的RBF神经网络最近邻聚类学习算法，并将其应用于短期交通量预测中，实验结果表明，改进算法的拟合效果明显优于常规最近邻聚类学习算法的拟合效果，可以明显提高RBF神经网络的性能。     

螺旋动静压滑动轴承的应用

介绍一种新结构动静压滑动轴承，进行了应用试验研究，从而揭示出这类轴承产生综合优良性能的机理，最后，地应用效果与发展前景进行了分析。     

冲击式水轮发电机转子平衡技术的改进与应用

目前水轮发电机转子平衡采用幅相影响系数法。在高速机组平衡精度高和有水力干扰情况下,对平衡技术做了改进:通过振动时域波形分析直接测得平衡位置的相位角;按测得的相位角放置试重块,由开机测得的幅值影响系数确定配重块重量。从而快捷有效地完成了羊湖电厂冲击式水轮发电机转子平衡工作。     

采样算子调整的径向基网络增量映射学习算法

为了提高增量映射学习(IPL)算法的效率,调整了径向基神经网络基函数的中心及方差,以达到调整采样算子的目的,同时,通过神经元函数相关性的计算,确定添加新神经元时,相关函数的阈值,为系统结构调整提供相应依据.新方法步骤相对简单,所以算法速度较快;仿真结果表明,由于系统参数得到调整,对于同一问题,改进IPL算法得到的径向基神经网络结构较一般算法得到的网络结构简单,输出结果也较为精确.     

电控汽油机怠速模糊RBF神经网络控制

针对电控汽油机怠速控制要求,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络控制方案,在MATLAB环境下进行了控制仿真,获得了比PID、模糊、模糊BP神经网络更好的控制性能。     

Ф150mm水平轧机轴承密封结构的改进

为了防止氧化铁皮和冷却水进入轧机轴承，对高线轧机粗轧机组Ф450mm水平轧机轴承密封结构进行了改进。改进后轧辊承密封结构采用2种密封组合，即径向间隙迷宫密封和骨架油封，提高了密封效果，使轧机事故减少，成本降低，经济效益显著。