基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测

提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好.     

基于Matlab的自行火炮液压管件应力分析

液压管件作为某型自行火炮液压系统的一类重要元件,其机械性能在很大程度上影响整个液压系统的工作寿命.采用建模和仿真技术研究其应力分布,提出依据广义胡克定律建立液压管件在高强度载荷作用下的力学模型的方法,利用Matlab进行仿真分析,结合仿真结果对液压管件径向及切向应力的分布规律进行了探讨,对于液压管件的疲劳分析以及力学性能研究具有一定的参考价值.     

基于谱相关和RBFNN的调制识别算法

根据谱相关函数理论,对常用通信信号的谱相关函数和谱相关平面图的分析,提取4个可用于调制信号识别的谱相关特征参数.分类器算法采用改进的RBF神经网络.利用提出的联合特征参数和分类器算法能动态识别信号的调制方式.仿真结果表明,该算法在不增加算法复杂度的前提下,在低信噪比下能够取得较高的正确识别率.     

电火花加工智能控制系统的建模及仿真

为增强电火花加工过程的稳定性,基于模糊RBF神经网络智能控制,同时利用模糊控制的解耦性,以在电火花加工过程中统计的空载率、正常放电率、不正常放电率(包括电弧及短路放电)、相对于脉冲周期和他抬刀周期的正常放电率为输入,设计了以伺服参考电压、脉冲间隔和抬刀周期为输出的电火花加工模糊RBF神经控制器,并利用MATLAB对设计的模糊RBF神经控制器进行了建模及仿真.仿真结果表明了模糊RBF神经网络控制系统在电火花加工中对于稳定加工状态的有效性.     

水溶液衍射实验的数据处理及解析

用θ-θ型X射线衍射仪测定323 K Na2SO4·20H2O溶液.叙述用Origin和KURVLR程序处理散射数据,获取溶液结构函数和径向分布函数的方法和步骤.用Gaussian多峰拟合法去卷积径向分布函数曲线上的弥散峰,拟合曲线与实验曲线吻合,其结果可解析径向分布函数.根据Na2SO4晶体结构和文献报道的水分子、Na+和SO42-水合结构确定曲线上各散射峰对应的作用项.     

RBF网络和RBF核支持向量机比较研究

RBF网络是模式识别中应用最为广泛的一和神经网络.RBF核函数型支持向量机是一种性能卓越的新型学习机.将这两种学习机进行对比分析,以期在实际应用中做出更好的选择.首先,在理论上分析了这两种学习机在分类原理上的异同.接着,将它们应用于人脸识别,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标.最后,提出了在应用这两种学习机进行模式识别时应注意的方面.实验结果表明,按照本文提出的两种训练模式,RBF型支持向量机在识别准确率上比RBF网络高出2%到4%.这说明RBF型支持向量机的性能要优于RBF网络.但是RBF网络易于实现,在样本数日足够多的情况下也不不失为一种好的算法.     

涡轮叶尖压力边小翼肋条对泄漏流场的数值模拟

结合基于压力修正的采用雷诺应力湍流模型加壁面函数的气维计算流体力学程序,通过在叶尖压力面表面边缘加小翼肋条的被动控制方法以期减小叶尖间隙泄漏流动带来的损失,文章对某一轴流涡轮转子叶尖间隙泄漏流场的被动控制进行了数值模拟研究,并详细分析了在不同肋条宽度下泄漏流场细节,最后计算了涡轮效率;结果表明:涡轮叶尖单压力边小翼肋条总体上减小叶尖表面压差,使得吸力面后半部分泄漏流速度减小,从而减小泄漏流动损失,但会增大通道内流动损失,涡轮转子效率下降;小翼肋条宽度有一个最佳值,小间隙下增大肋条宽度使得效率减小,大间隙下肋条宽度增大却增大涡轮转子效率;压力边小翼肋条改变了叶尖压力边附近的流场,对吸力边附近泄漏流动结构没有大的影响.     

基于高阶谱分析的混合电路故障诊断专家系统的设计

混合电路故障诊断是当前对电路故障诊断的一个热点问题,文中从分析混合电路特点入手,利用高阶谱中的双谱技术分析、处理和提取电路状态的故障信息特征,然后设计和采用以径向基神经网络作为故障模式的训练和识别器,建立一个故障诊断专家系统,最后以一个功率电路作为例子进行了仿真验证,结果表明,对电路的故障诊断准确率达到95%以上。     

基于K0honen网络和OLS算法的RBFNN中心选择方法

提出了一种优化选择径向基神经网络数据中心的算法,该算法结合了Kohonen网络的模式分类能力,将初步分类结果用作RBFNN的初始数据中心,然后采用OLS算法进行优化,对比仿真实验表明该算法效果比单独使用OLS算法生成的RBFNN性能更好。     

警惕“Google Earth”带来的信息安全隐患

Google Earth以其强大而诱人的虚拟地球信息服务功能吸引着众多用户的同时,也不可避免地对传统信息安全观带来了巨大冲击,应当引起高度关注.本文对Google Earth的使用与信息安全防范问题进行了初步思考.