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本文提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级数据融合方法。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题。基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法的研究,可有效地判断工业现场传感器的工作状态。实验结果表明该方法可正确定位并准确分离出木材含水率检测系统中失效传感器。 相似文献
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针对目前入侵检测系统不能有效检测未知攻击行为、学习能力较差的问题,根据RBF神经网络的自学习、收敛速度快的特性,将RBF神经网络与入侵检测技术相结合,提出了一种RBF入侵检测模型,并对模型各个组成部分进行了分析,最后采用DAR-PA入侵检测数据库中的部分数据,在Matlab下进行了仿真实验。实验结果表明,此模型具有较高的检测率和较低的误报率,可有效地检测出已知和未知攻击行为,有一定的应用价值。 相似文献
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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. 相似文献
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RBF神经网络的混合微粒群学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度. 相似文献
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永磁同步电机的自适应反演滑模变结构控制 总被引:2,自引:1,他引:1
针对永磁同步电机提出一种基于反演的PMSM自适应滑模控制方案.设计基于反演的滑模变结构位置控制器,通过RBF神经网络实现系统参数变化和外部负载扰动等引起的不确定上界值的在线辨识,减小滑模控制器的控制量,并引入饱和函数来减弱系统的"抖动"现象.理论分析和仿真结果对比表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制对参数变化和外部负载扰动具有很好的鲁棒性,永磁同步电动机获得了很好的跟踪效果. 相似文献