基于径向基函数神经网络的语音识别

提出一种基于径向基函数神经网络的改进聚类方法,并将此改进的神经网络应用于语音识别领域,建立一个非特定人的孤立词语音识别系统.此聚类方法采取有监督的学习方式,将训练样本的形心作为隐节点的质心,训练样本的分类数作为隐节点的个数.利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别.结果表明,采用此算法的径向基函数的神经网络具有更好的分类能力,训练速度和识别率均优于传统的径向基函数网络.     

基于RBF网络的制冷压缩机热力性能计算

在对制冷压缩机的热力性能进行建模和仿真计算时,运用多层感知器网络虽然可以收到较传统热力计算模型更好的效果,但也存在着诸多缺点,通过引径向基函数（RBF）网络替代多层感知器网络,较好地克服了这些缺点,仿真结果表明了该方法的有效性和相对于多层感知器建模方法的优越性。     

基于径向基神经网络的非线性自适应除噪

提出一种适用于非线性自适应除噪（ＡＮＣ）的神经网络方法．当参考通道中噪声是主通道噪声的非线性变换时,采用线性ＡＮＣ往往效果不好,此时应采用非线性ＡＮＣ．由于径向基函数网络有良好的非线性函数逼近性能,因而可采用基于径向基函数网络的非线性ＡＮＣ．模拟结果表明,该方法具有很强的噪声抑制能力．     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

一种基于径向基函数神经网络的语音降噪方法

采用径向基函数神经网络在时域上对含噪语音信号进行降噪处理.针对语音信号的短时平稳性以及噪声的随机性,对语音信号进行分帧预处理;用分帧后的纯净语音信号作为径向基函数网络的教师信号,并利用Matlab神经网络工具箱设计和训练网络.实验结果表明,径向基函数网络作为语音信号滤波器,可有效地抑制语音信号中的白噪声,具有良好的降噪性能.     

基于神经网络的非线性自适应除噪研究

提出一种适用于非线性自适应除噪（ANC）的神经网络方法。当参考通道中的噪声是主通道噪声的非线性变换时，采用线性ANC往往效果不好，此时应采用非线性ANC。由于径向基函数网络具有良好的非线性函数逼近性能，因而可采用基于径向基函数网络的非线性自适应除噪。模拟结果表明，这种方法具有明显的抑制噪声能力。     

组合径向基函数神经网络的硬件实现

为了提高径向基函数(RBF)神经网络的泛化能力,提出了一种组合径向基函数神经网络,并通过对英文字母的识别进行了仿真验证。基于CMOS电路设计了该组合径向基函数神经网络,所有单元电路均采用HJTC 0.18μm CMOS数模混合工艺设计制造。通过PCB板实现了一个2×3的组合RBF神经网络,并对"一"和"1"的识别问题进行了验证。实验结果表明:该组合RBF神经网络电路结构简单,便于扩展和调节,提高了整个网络的泛化能力,为硬件实现更为复杂的组合径向基函数神经网络提供了可能。     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径...     

基于RBF神经网络的烧结终点预测模型

本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心,接着应用递推最小二乘法训练网络的权值。通过现场采集数据对该模型进行仿真,其实验结果表明,该模型具有较好的学习能力和泛化能力,为烧结终点的预测提供了一种新的解决方法。     

径向基概率神经网络的结构优化算法研究

径向基概率神经网络（RBPNN）是在径向基函数神经网络（RBFNN）和概率神经网络（PNN）的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络（FNN）模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。     

带递归的模糊感知器有限收敛性

模糊感知器的主要功能是通过权值的学习来判别样本所属的类别.对一种基于模糊逻辑运算的带递归的模糊感知器进行了研究,其网络结构类似于内部运算基于加法-乘法的传统感知器,并加入了动态递归项.设定网络的初始权值均为常数0,证明了若训练样本的输入向量维数为2,在样本模糊可分条件下,学习算法有限收敛,即有限步后权值的训练停止;若训练样本的输入向量维数大于2,在稍强的条件下,学习算法也有限收敛.     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

基于机器学习的低弹性模量钛合金建模和预测的研究

针对钛合金弹性模量快速预测的需要，采用合金设计公式对原始合金数据进行转换，利用转换所得的Mo当量、d-电子结合次数和d-电子结合能作为数据集；采用多层感知器、随机森林网络和卷积神经网络三种机器学习方法，基于数据驱动方式搭建钛合金成分与弹性模量的关系模型。结果表明，相比随机森林网络模型和卷积神经网络模型，多层感知器模型具有更优的预测性能和预测精度。此外，多层感知器模型的预测能力符合预期，其相关指数评分达到0.66，均方根误差为7.54 GPa；说明多层感知器适用于医用钛合金的数据挖掘和研发。     

消除电网工频信号干扰的陷波电路设计

工频干扰存在于各种数据采集系统中,直接影响被测信号的测量精度.针对电网频率波动的实际情况,基于双T型阻容有源陷波电路,设计了可以滤除频带在49.5～50.5Hz之间工频干扰的陷波电路.详细地分析了所设计陷波电路的陷波深度与被测信号失真的关系,并给出了其幅相特性.提出的陷波电路信噪比可达60dB以上.通过仿真试验验证了设计的陷波电路具有较好的滤波效果.     

利用相似日小波变换和多层感知机的短期光伏功率预测

为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多层感知机的非线性拟合能力结合起来,以有效地提高预报的可靠性.首先,选取相似日数据并归一化,并用小波变换对数据进行预处理;其次,训练多层感知机模型学习气象因素与光伏功率之间的映射关系;最后,基于沙漠知...     

3G移动通信系统共存干扰分析与滤波电路设计

讨论了3G移动通信技术的发展,并就我国TD-SCDMA标准的技术特点作了分析.由于WCDMA与TD-SCDMA混合组网时,临近频率存在系统干扰问题.在对此问题进行分析和研究的基础上,提出了解决的方法,并设计了两款滤波电路用于减少系统间的信号干扰.     

神经网络在图象复原中的应用

介绍了传统图象复原方法的一些缺陷和神经网络的优良特性，讨论了神经网络在图象复原中的应用，并对基于Hopfield神经网络和多层感知器的两类图象复原方法进行了较深入的探索。     

跳频同址干扰的自适应IIR抵消方法

频率选择性跳频同址干扰是一个典型的宽带时变干扰,使用IIR滤波器以较少的阶数即可与这样的长脉冲响应系统匹配,但其不能保证全局收敛和稳定性因而影响其实际应用。提出一种基于自适应方程误差结构IIR-SHARF算法的干扰抵消器,新算法具有良好的全局收敛性和稳定性,仿真结果表明该算法对具有长脉冲响应特性的跳频同址干扰抑制效果较好。     

一类神经网络多层感知器的全硬件实现

针对模式分类问题，给出了一种神经网络多层感知器数字电路硬件实现方法，该方法在硬件电路中不含有数字乘法器，从而有助于克服目前神经网络数字器件难以单片集成的缺限．采用该方法研制出了具体的硬件线路板，应用于一实际的分类问题，取得了良好的效果     

基于Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.