径向基函数网络在形状识别中的应用

径向基函数神经网络是一种应用相当广泛的神经网络。文章对径向基函数网络的基本原理、网络结构和学习算法进行了介绍,根据径向基函数网络的特点将其应用到形状识别领域,并通过MATLAB平台编程实现其算法。实验结果证明网络初始中心和样本数目的选择对识别结果影响较大;在初始中心选择相同的情况下,实验样本数目越多,识别结果越好;在达到一定数目后,识别正确率趋于稳定。     

基于径向基函数神经网络的栅格图像非线性畸变校正

为了减小光电成像测量系统中存在的非线性畸变,提高测量精度,提出了一种基于径向基函数神经网络的图像畸变校正方法。提取带有桶形畸变的栅格图像中的栅格交叉点作为控制点,利用光学成像关系推算出栅格交叉点的理想无畸变位置,构成径向基函数神经网络的训练集。经过训练,可以确定径向基函数神经网络结构的优化参数。针对栅格图像进行了畸变校正实验,并与多项式变形法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地校正图像畸变,效果优于多项式变形法。     

径向基函数神经网络在散乱数据插值中的应用,

针对径向基函数（RBF）神经网络的特点,结合网络设计工作,对计算机辅助几何设计（简称CAGD）中的散乱数据插值和曲面上离散点集的光滑插值问题,采用RBF神经网络进行求解,从应用结果来看,RBF网络适合于解决曲面离散点集的光滑插值问题,比传统的样条方法更有效,更方便,具有较好的使用价值,并且可以很容易地推广到求解高维散乱数据插值问题之中。     

径向基函数网络在扩频通信干扰抑制中的应用

提出了一种基于径向基函数网络的自适应干扰抑制方法,与传统的基于反向传播算法的感知器神经网络相比,径向基函数网络具有收敛速度快,对环境变化不敏感等优点,计算机仿真结果表明,当干扰为窄带信号时,利用径向基函数网络可以有效地对干扰进行抑制,将该方法与基于传统横向滤波器和感知器神经网络的干扰抑制器进行比较,结果表明该方法具有一定的优越性。     

基于径向基函数网络的二维平面标定方法

二维平面的标定即恢复某平面上点的世界坐标。传统的考虑各种非线性畸变的标定方法十分繁琐，而径向基网络可以实现从输入到输出的任意非线性映射，因此可将径向基网络应用于二维平面的标定。用神经网络来拟合摄像机的反投影过程，经训练建模后，网络输出能够反映训练样本的特征，可以得到较高的标定精度。实验结果证明了该算法的可行性。     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

径向基函数方法在曲面重建中的应用

本文介绍了曲面重建的基本原理,论述了RBF插值的数学原理。并应用RBF方法对散乱点云模型进行了验证,实现了散乱点云的三维重建。但该算法目前效率还比较低,不适合应用于大量散乱数据的三维重构,有待于进一步优化。     

径向基函数神经网络在地下水位预报中的应用

本文在介绍径向基函数神经网络原理的基础上,研究径向基函数神经网络模型在地下水位预报中的应用,以吉林西部地区为例,应用其1990-2012年的月平均地下水位数据,建立径向基函数神经网络模型。为进一步证明预报结果的准确性,把预报结果与自回归模型的预报结果进行比较。结果表明:径向基函数神经网络模型能很好地进行地下水位预报,同自回归模型相比,径向基函数神经网络模型预报的精度更高,预报结果更具有准确性。     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

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。     

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．     

基于Gabor滤波器和RBF网络的人耳识别

人耳这种人体生物特征识别技术已受到广泛的关注。提出一种基于2-D Gabor滤波器和径向基函数(RBF)神经网络的人耳识别方法。应用Gabor滤波器对人耳进行多尺度多方向的特征提取,然后采用RBF神经网络优良的自学习能力和非线性分类能力进行人耳图像的训练和识别。与传统的PCA方法相比,该方法对光照和姿态转换具有很好的鲁棒性,并且对不同的数据库具有较好的泛化能力。在USTB人耳图像库的实验结果显示该方法的有效性。     

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.     

径向基函数神经网络的一种在线学习算法

用在线学习算法和梯度法为学习规则,推导了径向基函数神经网络的在线学习算法,将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理,并用Matlab实现了此算法.最后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法.实验的结果表明了该算法的正确性和有效性.     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.     

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法．该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子，缩小了标准进化算法搜索空间的范围，提高了算法的收敛速度．计算机仿真表明，采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能．     

基于OLS的径向基函数神经网络实现多种数字信号调制方式自动识别

基于决策论的信号调制样式自动识别方法具有简单易行、适合在线分析的优点,针对一些参数的计算进行了改进,并提出了基于该方法,利用正交最小二乘法(OLS)的径向基函数(RBF)神经网络,实现数字信号调制样式自动识别的方法.提高了该方法的识别能力,对信噪比(SNR)为6～30 dB的测试信号识别得到了较好的结果.识别的数字信号为2ASK、4ASK、2PSK、4PSK(QPSK)、2FSK、4FSK与16QAM.