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。     

基于神经网络的最优非线性滤波的仿真研究

本文将BP神经网络和RBF神经网络应用于非线性滤波器中,利用MATLAB对随机噪声的信号做仿真实验研究,结果证明两种神经网络应用于非线性滤波中的可行性,以及RBF神经网络性能的优越性。     

基于模糊RBF神经网络的管道泄漏检测方法

针对模糊BP神经网络在管道泄露检测与估计中存在网络构建训练速度慢、易陷入局部最优等问题,提出将模糊RBF神经网络方法应用于管道的泄漏检测与估计.首先依据管道泄漏时流量、压力的变化机理,将采集到的实际运行中管道内的流量差与压力差信号模糊化后作为RBF神经网络的输入,以泄漏尺寸大小的置信度作为网络的输出,并结合专家先验知识所得的模糊规则,构建管道泄漏检测的模糊RBF神经网络.进而以实际管道运行数据对其进行离线仿真测试,仿真结果表明模糊RBF神经网络克服了模糊BP神经网络的不足,提高了泄漏估计的精度,使网络构建更加高效、优化.     

一种用于非线性逼近的新型模糊神经网络

针对一般非线性映射的逼近问题，提出用分域逼近的通用算法来实现全局逼近，并据此构造了实现该算法的新型模糊模糊神经网络。通过仿真，将新型模糊神经网络和常用的BP和RBF两种神经网络进行比较。结果表明，该新型模糊神经网络的非线性逼近能力明显优于后两者，且权值具有明显的几何意义，设计难度相对较小，可用于解决复杂非线性函数的逼近问题。     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

基于径向基神经网络的集装箱量预测模型

提出了一种利用RBF神经网络算法对港口集装箱量进行预测的模型,并应用此模型对上海港集装箱运量进行了仿真及示例分析,同时与BP神经网络预测方法进行了比较．结果表明,运用RBF神经网络进行预测,具有较快的运算速度和较高的精度,并有很好的预测能力和应用价值．     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

旋转机械故障诊断中的改进型RBF神经网络算法研究

为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于最近邻聚类学习算法的改进型RBF神经网络模型,并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中.应用结果表明,改进型RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性.     

神经网络算法在公路动态称重中的应用

介绍了神经网络算法,并将其应用于汽车动态称重,通过实验对比了RBF和BP两种网络结构对轴重估计的影响,结果表明RBF网络估计的实时性能优于BP网络。     

基于Gaussian型RBF神经网络的一元函数逼近性能研究

为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力，编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络，并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例，分别用两种神经网络对其进行逼近．仿真结果表明，相对于传统BP神经网络而言，Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快，具有良好的逼近能力，为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段．     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线连续函数有较好的逼近效果,对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较,并采用实际数据进行训练,说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络.最后,以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型,并进行了模型检验,证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度.     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

比较BP神经网络和RBF神经网络在基金净值预测中的应用

基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经网络和RBF神经网络对华夏成长基金进行实证分析,比较2种方法的预测精度.实证结果表明:RBF神经网络的仿真结果与真实值匹配程度较好,具有更高的预测精度.     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

基于高斯函数与分级学习的D-FNN算法研究

D-FNN基本思想是构造一个基于扩展的RBF神经网络,它可以看成是一个TSK模糊系统,也可以看做是基于归一化的高斯RBF神经网络。该文提出的算法,学习前,模糊神经网络不需要预先确定,在学习的过程中,参数估计与结构辨识同时进行,并根据系统精度要求及模糊规则的重要性,自动地产生或者删除一条模糊规则。在学习速度、系统结构和泛化能力方面进行了仿真实验,仿真结果表明D-FNN具有更简洁的结构和优良的性能。     

两种不同神经网络算法预测人口的研究

文章利用MATLAB编程软件,分别建立RBF神经网络和BP神经网络,采用《中国人口统计年鉴》中1999-2003年男性人口总数量作为样本,分别对RBF神经网络和BP神经网络进行训练,并预测后5年后男性人口数量.结果表明这两种方法预测人口均是可行的,效果较好,误差很小.