基于遗传自适应RBFN的歼击机故障分类方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度地分类一直是个核心问题.提出了将自适应RBF神经网络与遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点,或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类.遗传算法用于寻找最优的网络宽度值.两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的简省的网络.用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的分类.     

改进型RBF神经网络在系统建模中的应用

提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值。以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,使用改进的算法建立系统的神经网络模型,结果证明了该方法的有效性。     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

大坝服役性态安全监控的GA-RBF组合模型

RBF神经网络具有很强的非线性拟合能力,但是在搜索最优解的时候易在局部最优处停滞.遗传算法是模拟自然界生物繁衍进化的算法,具有高效的全局搜索能力.本文提出了一种新的大坝服役性态监控模型.我们用遗传算法优化选择RBF网络隐层节点的各类参数,诸如网络隐层的中心值、宽度和权值.这样既可以避免陷入局部最优又能加快收敛速度.本文将遗传优化的RBF神经网络模型应用于某混凝土双曲拱坝的位移监测资料分析.比较发现,该方法可以很好的对大坝服役性态进行预测,取得很高的预测精度.     

基于自适应遗传算法的RBF神经网络优化算法

针对传统遗传算法收敛速度慢的缺点,本文将改进后的遗传算法应用于RBF神经网络,对隐层中心和宽度值进行同步优化,并在复杂非线性函数的逼近实验中证明了本文算法相比传统遗传算法在搜索全局最小点的速度上得到了很大提高.     

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

文章研究一种基于RBF神经网络建立预测模型方法,其主要采用有监督学习的SG(Stochastic gradient)法对RBF神经网络进行训练,并通过遗传算法优化隐层节点的中心值,用优化的中心值再次训练网络,优化网络参数,得到全局最优解。     

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.     

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

文章研究一种基于RBF神经网络建立预测模型方法，其主要采用有监督学习的SG(Stochastic graclient)法对RBF神经网络进行训练，并通过遗传算法优化隐层节点的中心值，用优化的中心值再次训练网络，优化网络参数，得到全局最优解。     

变焦遗传算法优化RBF神经网络在稻瘟病预测中的应用

针对水稻稻瘟病的非线性特性,利用改进后的变焦遗传算法(ZGA)来优化RBF神经网络连接隐层节点的权值和阈值。它综合了变焦遗传算法的收敛速度快、精度高和RBF神经网络逼近精度高、学习速率快等特点建立系统预测模型。经过对2002—2011年间水稻稻瘟病的预测分析,得出此方案的预测精度高达96.57%,验证了其预测模型的有效性。     

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.     

A RBF Network Learning Scheme Using Immune Algorithm Based on Information Entropy

A hybrid learning method combining immune algorithm and least square method is proposed to design the radial basis function(RBF) networks. The immune algorithm based on information entropy is used to determine the structure and parameters of RBF nonlinear hidden layer, and weights of RBF linear output layer are computed with least square method. By introducing the diversity control and immune memory mechanism, the algorithm improves the efficiency and overcomes the immature problem in genetic algorithm. Computer simulations demonstrate that the RBF networks designed in this method have fast convergence speed with good performances.     

基于改进GA的WRBF神经网络设计与应用

针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络--小波径向基网络(Wavelet radial basis network,WRBF).该网络在结构上,第一隐层对输入样本进行小波映射,实现对输入空间的压缩;第二隐层对第一隐层输出进行第二次非线性映射;在网络的训练方法上,利用多阶染色体混合编码实现两隐层间的选择性连接,并对遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行改进,利用改进的GA同时优化网络结构和参数.通过对多输入单输出系统和热能表系数模型进行实验,结果表明:改进的GA减小了早熟收敛的发生,所设计的网络具有较高的建模精度.     

基于混合编码方式的RBF网络遗传训练算法

采用混合编码方式构造染色体结构,对RBF网络的结构和参数进行编码,可以在遗传算法的一个优化过程中同时训练网络的结构和参数,简化了问题的求解过程·仿真表明,利用该算法训练RBF网络,能使网络具有简单的结构形式、较高的拟合精度和较强的泛化能力·     

基于改进免疫算法的两级径向基函数网络学习方法

结合改进的免疫算法和最小二乘法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法。该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数，能够有效克服进化算法的未成熟收敛现象。改进的免疫算法针对RBF网络的特点，采用基于矢量距离的亲和度计算方法，克服了原有基于信息熵计算方法存在的计算复杂、参数难于确定的缺陷。将这种方法设计的RBF网络用于Mackey-Glass混沌序列预测的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于模块化神经网络的船舶航迹航速预测

为提高船舶航迹航速预测精度,提出一种模块化神经网络MNN(modular neural network)船舶航迹航速预测方法。首先,利用归一化互信息与专家知识确定预测目标的辅助变量从而分解任务;然后,将RBF(radial basis function)神经网络和Elman神经网络用于子网络搭建,使用减法聚类算法确定初始子网络结构,在此基础上提出误差反馈方法将RBF神经网络训练的最大误差所对应的样本作为隐含层新增神经元并通过粒子群算法PSO(particle swarm optimization)优化RBF神经网络学习参数,运用性能函数动态调整Elman神经网络隐含层神经元数目以此构造模块化神经网络对目标进行预测;最后,实验结果表明模块化神经网络预测精度与网络结构均优于传统BP与RBF神经网络,证明了所提方法的有效性。     

径向基概率神经网络结构的遗传优化

运用遗传算法(GA)来优化设计径向基概率神经网络(RBPNN)结构，优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数．提出的染色体编码方式，充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布，同时还包含了相适应的棱函数控耕参数信息．新构造的适应度函数不仅有效地控制了网络输出的误差精度，而且还能够使得RBPNN结构优化趋于最简．将IRIS分类问题用于检验该算法的有效性并与ROLSA和MKM进行了比较研究，结果表明，GA的优化效率最高，而且GA优化后的RBPNN在推广能力方面也没有明显下降．     

河网洪水预报径向基函数人工神经网络方法

讨论了神经网络在河网水流数值模拟中的运用现状,并基于河网水流数值计算模拟的特点,将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网水流．模型采用混合学习算法,选用高斯核函数作为隐藏层基函数,充分发挥其表示形武筒单、径向对称、光滑性好和解析性好的优势,并采用k-均值聚类算法来确定径向基函数的参数,运用最小二乘法求解权值．建立了珠江三角洲河网的洪水预报模型,计算表明,预测结果与实测数据吻合较好,该模型具有运算速度快、简便易用且预报精度较高等特点．     

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。     

改进的PSO-RBF神经网络在联合制碱中的应用

联合制碱过程是一类典型的复杂工业过程,具有时变、非线性、不确定性等特征,在线控制模型难以建立。针对联合制碱复杂工业过程控制精度不高、鲁棒性差等问题,提出一种改进的PSO-RBF神经网络控制算法。将粒子群优化算法和径向基神经网络相结合,使用改良的粒子群优化算法对RBF神经网络的隐含层基函数中心、宽度和输出层的连接权值进行寻优,建立基于改进的PSO算法优化后的RBF神经网络模型。将改进的PSO-RBF神经网络控制模型应用到联合制碱的关键工序碳化过程中,并与先前应用的模糊神经网络控制模型进行比较,经仿真研究验证表明,在联合制碱碳化过程中应用改进的PSO-RBF神经网络控制算法,其控制精度和系统鲁棒性得到了有效的提高,为解决一类复杂工业过程的建模与优化控制方法研究提供了有效的技术途径。