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基于Bagging算法和遗传神经网络的交通事件检测 总被引:1,自引:0,他引:1
朱红斌 《计算机应用与软件》2010,27(1):234-236
提出一种集成遗传神经网络的交通事件检测方法,以上下游的流量和占有率作为特征,RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测。在RBF神经网络的训练过程中,采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。为了提高神经网络的分类能力,采用Bagging算法,进行网络集成。通过Matlab仿真实验,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。 相似文献
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稀土萃取分离过程的自动控制一直是稀土工业急待解决的关键难题,要实现稀土萃取分离过程的自动控制,首先必须解决串级萃取槽中各稀土组分含量的在线检测,而传统的检测又有很大的问题,软测量技术在稀土萃取过程控制中的应用研究开始活跃起来。该文是基于RBF网络的稀土萃取过程组分含量进行软测量建模的研究。 相似文献
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针对通信信号的特点,提出了一种应用于信号特征筛选的改进遗传算法。该方法首先确定了最能表现信号调制间差别的特征子集即优秀基因库,然后在遗传过程中通过选择、淘汰引起优秀基因库大小的变化,最后通过引进不同大小的库外特征量,保证每代遗传过程中的交叉和变异概率随环境的变化而自适应的变化,最终筛选出一高质量的特征子集,并结合RBF神经网络分类器得到更好的识别效果。通过仿真实验验证了该方法不但具有求解全局问题的鲁棒性、收敛性,而且具有更快的收敛速度和更强的全局收敛性。 相似文献
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MEI Rong WU QingXian & JIANG ChangSheng Automation College Nanjing University of Aeronautics Astronautics Nanjing China Criminal Investigation Department Nanjing Forest Police College Nanjing 《中国科学:信息科学(英文版)》2010,(6):1201-1215
In this paper, a novel robust adaptive control scheme for a class of uncertain nonlinear systems is proposed using disturbance observer and backstepping method.Firstly, a disturbance observer is developed using radial basis function(RBF) neural network.The parameter updated law of the RBF neural network is given for monitoring subsystem disturbance well.The robust adaptive control scheme is then presented with backstepping method based on the designed disturbance observer.Semiglobal uniform ultimate bounded... 相似文献
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RBF神经网络是一种性能良好的前向网络,它具有最佳逼近性能。本文中基于RBF神经网络,以单神经元PID作为控制器NNC,RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的雅谷比信息辨识。传统的系统辨识方法包括以脉冲响应、最小二乘法为基础和最大似然法等,普遍存在难以克服的不足。本文的辨识方法及模型参考自适应控制方法具有计算速度快、推广和逼近、收敛特性良好等诸多优点,通过本文中的实例仿真,可以看出运用基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制的系统输出可以达到对输入精确的跟踪效果。 相似文献
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RBF 神经网络的递阶遗传训练新方法 总被引:44,自引:1,他引:43
针对RBF网络的特点,提出一种递阶遗传算法,不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。 相似文献
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