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。     

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。     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

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.     

新的组合激活函数BP网络模型研究

作者提出了一种新的BP神经网络模型，其隐层激活函数采用中心参数可调的Gaussian函数，输出层采用斜度可调的Sigmoid函数，从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数，将Gaussian函数良好的局部性和Sigmoid函数良好的全局性相结合，提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明，与传统BP网络模型相比，新网络模型在学习能力和泛化推广能力方面都有明显提高。     

基于小波网络的非线性逼近方法

利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,结合神经网络构造了一种多尺度正交小波网络模型,利用最小二乘法对网络参数进行确定,对非线性函数进行了逼近的仿真研究,与前向BP神经网络进行了仿真比较。结果表明,这种新的小波网络具有良好的函数逼近能力,收敛速度快且逼近精度高。     

饱和粘土本构关系的神经网络模型

基于不同应力中径下饱和粘土的三轴试验和反问题理论，提出了用改进BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络这两种方法来建立粘土的本构模型。实例分析表明，两种模型对具体本构关系都能够很好逼近和预测，比较起来，径向基函数神经网络模型的稳定性好，且逼近速度快，而改进BP神经网络稳定性好，但逼近速度过慢。     

基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法

针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法．该算法不仅能动态调节T-S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力．仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T-S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力．     

分解型分类数据挖掘算法研究及改进

神经网络由于具有良好的非线性映射能力和对任意函数的准确逼近能力，用于分类问题中的分类规则提取往往能获得很高的精度．本文针对一种分解型基于前馈网络的数据挖掘算法做了深入研究，给出了算法流程．根据其结构复杂的特点对前端输入做出了优化，并基于JOONE（Java Object Oriented Neural Network）构造了RBF（Radial Basis Function）径向基分类神经网络，且通过UCI数据集验证了该方法的有效性．     

基于神经网络的复杂过程系统模型辨识

针对复杂生产过程中的一阶和二阶液位系统,利用MATLAB软件的神经网络工具箱,分别应用BP和径向基两种神经网络模型进行系统辨识,得到系统模型．通过结果比较,得出两种神经网络的应用特点：对于一阶非线性液位过程,径向基神经网络创建的数学模型性能较好;对于二阶线性液位过程,BP神经网络的建模效果较好;尽管BP神经网络的模型训练过程有学习收敛慢、局部最小点、层数和单元数不易确定的缺点,但其函数逼近的精确度对二阶线性的辨识具有独特优势．     

Performance Comparison of Neural Networks for HRTFs Approximation

In order to approach to head-related transfer functions (HRTFs), this paper employs and compares three kinds of one-input neural network models, namely, multi-layer perceptron (MLP) networks, radial basis function (RBF) networks and wavelet neural networks (WNN) so as to select the best network model for further HRTFs approximation. Experimental results demonstrate that wavelet neural networks are more efficient and useful.     

Performance Comparison of Neural Networks for HRTFs Approximation

In order to approach to head-related transfer functions (HRTFs), this paper employs and compares three kinds of one-input neural network models, namely, multi-layer perceptron (MLP) networks, radial basis function (RBF) networks and wavelet neural networks (WNN) so as to select the best network model for further HRTFs approximation. Experimental results demonstrate that wavelet neural networks are more efficient and useful.     

航空发动机鲁棒自适应反演控制

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的多输入多输出反演控制方法。采用径向基神经网络逼近系统中的不确定性,在控制中引入自适应鲁棒项,以克服系统中不确定性的影响。在递推过程中,虚拟控制量和实际控制量的求取始终基于Lyapunov稳定性原理,从而保证了闭环系统的一致渐近有界。最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于RBF神经网络的晶体生产组织评价

在晶体的生产组织过程中,采用相关分析法确定影响评价的主要因素,建立一种基于RBF网络的生产组织评价模型,利用最邻近聚类算法,确定基函数中心点,将该模型与BP网络模型进行比较,结果表明:RBF网络在学习时间和评估精度上优越于BP网络。     

挠性卫星姿态快速稳定智能控制

针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性.     

基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报

采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型，通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性，并在应用过程中解决了过拟合问题。     

提高RBF网络推广能力的一种新方法

用ＲＢＦ网络为非线性映建模，其学习算法对应于求解线性问题，因而学习速度快。然而在样本数据含有加性噪声的情况下，拟合函数会出现迅速振荡，使推广能力受取限制。     

用径向基神经网络预测丙戊酸钠血药浓度

应用径向基(RBF)神经网络建立预测丙戊酸钠(VPA)的血药浓度的模型.以患者的性别、年龄、给药间隔、给药剂量、肝功能、肾功能等为输入变量,VPA血药浓度为输出变量,训练RBF网络,获得两者问的关系.当SPREAD值为0.1时,网络模型的预测效果和泛化能力较好.RBF网络用于预测VPA血药浓度的研究是可行的和有效的.