GA-ANN算法在产品质量估计中的应用

针对反向传播（ＢＰ）算法,径向基函数（ＲＢＦ）算法的不足,提出了基于遗传算法（ＧＡ）确定神经网络构或权值的进化神经网络算法（简称ＧＡ－ＡＮＮ算法）。在产品质量估计仿真研究中表明,该算法不需试凑而取得较好的网络结构和参数。     

高速公路交通流RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制,提出了一种改进的快速ＲＢＦ神经网络算法对交通流进行建模,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷,该算法是采用ＡＰＣ－Ⅲ单路径矛类算法确定ＲＢＦ神经网络结构参数的一种快速ＲＢＦ神经网络算法,网络训练速度快,效果良好,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义,文中进行了计算机仿真研究,     

基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别

讨论了基于径向基函数（ＲＢＦ）的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程,并且与ＢＰ算法的径向基神经网络进行了对比,同时也测试了网络的容错能力,结果表明,基于ＲＢＦ的概率神经网络,学习速度大大提高,同时减小了ＢＰ陷入局部极小的问题,有一定的抗噪声能力,基于ＲＢＦ的概率神经网络模型在心律失常自动识别中获得了很好的应用。     

基于RBF神经网络的股市建模与预测

提出一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测建模方法,并采用递阶遗传算法训练ＲＢＦ网络的参数、权重和结构,对上证综指和个股（伊利股份）的建模与预测结果表明,该训练方法使ＲＢＦ神经网络具有很强的学习与泛化能力,它在股市这样一个复杂的非线性随机系统建模中具有很高应用价值。     

软测量技术及其在加氢裂化分馏塔中的应用

在总结现有各种软测量技术的基础上,指出统计分析方法中的部分最小二乘法和神经网络方法中的径向基函数网络,是经实际应用证明有效的方法。提出了一种将ＰＬＳ和ＲＢＦＮ结合的方法,并将ＰＬＳ,ＲＢＦＮ,ＰＬＳ－ＲＢＦＮ３种算法分别用于加氢裂化分馏塔航煤点软测量模型的建立,其泛化结果表明基于ＰＬ－ＳＲＢＦＮ算法建立的软测量模型具有更好的预测精度。     

一种复合型前馈神经网络结构

ＢＰ网络是一全局逼近的网络,通常,在对样本数据的选取要求上,它不如ＲＢＦ网络同,即ＢＰ网络 训练样本数据的代表性不强时 表现出对非线性函数较强的逼近性能,鉴于此,作者提出一种复合型前馈神经经网络结构,在此结构中,笔者采用了ＢＰ神经网络对训练数据进行预处理而得到径向基函数（ＲＢＦ）网络的初始中心矢量点集的方法,该方法使得ＲＢＦ网络中心矢量点集由传统的随机确定改为它的优化选取,由它确定的ＲＢＦ网络的中     

一种复合型前馈神经网络结构

ＢＰ网络是一全局逼近的网络,通常,在对样本数据的选取要求上,它不如ＲＢＦ网络高,即ＢＰ网络在训练样本数据的代表性不强时也可表现出对非线性函数较强的逼近性能,鉴于此,作者提出了一种复合型前馈神经网络结构在此结构中,笔者采用了ＢＰ神经网络对训练数据进行预处理而得到径向基函数（ＲＢＦ）网络的初始中心矢量点集的方法该方法使得ＲＢＦ网络中心矢量点集由传统的随机确定改为对它的优化选取,由它确定的ＲＢＦ网络的中心矢量具有相当的柔性,从而增强了径向基函数（ＲＢＦ）神经网络整体的泛化性及鲁棒性,最终使得该复合型神经网络具有了很好的精度和泛化性仿真结果表明了本文所提网络的有效性     

改进的RBF神经元网络及其应用

总结和改进了ＲＢＦ网络的结构和学习算法，并利用改进的ＲＢＦ网络对化工中的精馏塔系统进行建模研究，仿真可知效果较好．     

T-S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法．仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数．     

T—S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法。仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数。     

基于RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络,仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定。     

遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型

针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法(GA)设计径向基函数(RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理,实现步骤及网络泛化性能检验,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。     

模糊 RBF 网络简化模型研究

在一定的前提条件下,提出一种简化的模糊ＲＢＦ网络模型．该网络由输入层、模糊化层、模糊联结层、合成联结层和输出层组成．同时,还给出网络的构造方法和自学习方法．仿真结果表明此网络对非线性、多变量函数具有良好的逼近能力．     

RBF网络参数优化方法及其在开关磁阻电机建模中的应用

 基于全局搜索的进化算法——粒子群算法（QPSO）和一种局部搜索算法——结构化的非线性参数优化方法（SNPOM）,提出了一种混合的优化算法估计RBF神经网络中的参数——网络中心、线性参数、非线性参数,初始化一定数目的种群作为SNPOM的初始值,得到其适应值,通过选择、交叉、替换策略更新种群,完成网络中心初始值的寻优。再用SNPOM方法进一步优化,以提高SNPOM算法的全局搜索能力。仿真结果表明,混合优化方法比单独采用SNPOM法更优,且优于其他算法。并针对开关磁阻电机（SRM）高度非线性的开发重点和难点,用RBF网络进行SRM建模,将QPSO-SNPOM算法应用于RBF模型参数优化中,仿真实验结果表明,该算法较SNPOM算法精度更高、泛化能力更强,较遗传混合算法更快,训练后的RBF模型完全满足开关磁阻电机特性。     

非线性、大滞后系统神经网络辨识研究

基于神经网络的非线性、大滞后系统辨识是当前研究的热点之一,介绍了神经网络辨识的基本原理,研究了BP与RBF神经网络两种典型网络的设计和算法,最后通过MATLAB进行了仿真分析与比较。仿真结果表明:一致性方面RBF优于BP神经网络,RBF神经网络收敛速度更快,辨识效果更好;泛化性能方面RBF网络较差,不如BP网络。由此得出两种网络各自的优缺点,在实际应用中可以此作为神经网络模型辨识的参考。     

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络

提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络．利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力，并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置，同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2个神经元来约简隐含层的神经元，以达到简化径向基神经网络结构的目的．实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络，结果表明，所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40％，学习的准确率可提高1%以上，而且网络结构更加精简．     

一种RBFN和FLD融合的说话人识别方法

提出一种新的可用于说话人识别的径向基函数网络(RBFN)阵列．RBFN网设计思想是在确定网络中心点之后采用最小线性方差作为目标函数解得最优权重,该方法并不能得到最优分类效果．使用Fisher目标函数,替代RBF中的误差目标函数来求取最优权重,用与文本无关的闭集说话人识别系统对该算法进行了验证,实验结果表明,该方法提高了RBF分类能力,比传统的RBF、算法以及ROLS算法具有更高的识别率,并在识别效果接近GMM方法的情况下计算量大幅度减少。     

基于混合递归算法优化的PID控制器

针对RBF神经网络PID控制器,使用递阶遗传算法和梯度下降法的混合算法来优化隐含层到输出层的权值、隐层节点的中心和核宽度.仿真显示,精度高,性能优于梯度下降法.