基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法，同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明，改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度，同时具有无须事先确定RBF中心的优点，将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。     

一种改进的RBF神经网络学习算法

提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性     

大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制

根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式，提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中，RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识，神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构，并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性，可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。     

基于模糊集的神经网络景象匹配算法

将神经网络思想引入到景象匹配,提出了基于模糊集的神经网络景象匹配算法。该算法将图像模糊集作为特征空间,尝试了在模糊域中采用神经网络学习算法进行精确寻优。实验结果表明,设计的算法不但较好的满足了景象匹配系统对算法的性能要求,而且比传统算法具有更高的抗干扰能力。     

MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化（MPSO-RBF）方法，并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合，克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验，并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比，结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好，可以达到更优的辨识精度。最后，通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例，同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。     

电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制

针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。     

复数RBF神经网络自适应均衡算法研究

在研究基于实数径向基函数 (RBF)神经网络均衡器结构的基础上 ,提出了几种新的适用于QAM信号的复数RBF神经网络自适应均衡器结构 ,并给出了相应的自适应算法。新的均衡器是充分利用了所得到的信号信息及RBF的特性而分别构成的。理论分析和计算机仿真结果都表明 ,基于新的均衡器的算法比基于实数RBF神经网络的均衡算法具有更好的收敛性能     

一种结构噪声抑制的非线性滤波器算法及模型

针对线性滤波器难以滤除超声回波信号中结构噪声的问题,从分析超声回波结构噪声和缺陷信号的产生、传播衰减及频率响应模型出发,推导了一种基于神经网络NARX(Nonlinear Auto-Regressive Exogenous Input)结构的非线性滤波器模型及其改进RTRL(Real Time Recurrent Learning)算法,该算法模型动态地建立了超声回波与缺陷信号之间的数学映射关系,利用该映射关系实现对缺陷信号中结构噪声抑制。仿真实验证实了该算法模型建立的正确性和有效性。     

基于随机模糊神经网络的噪声混沌时间序列建模与预测

提出了一种基于随机模糊神经网络对噪声混沌时间序列进行建模与预测的方法,并介绍了一种基于非单值逻辑随机模糊神经网络(SFNN)的结构和学习算法.在此基础上,应用该网络对含随机噪声的麦克-格拉斯混沌时间序列进行了仿真,仿真结果表明,在噪声较大的情况下,SFNN比FNN方法有更好的预测效果.     

基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

Fuzzy neural network image filter based on GA

A new nonlinear image filter using fuzzy neural network based on genetic algorithm is proposed. The learning of network parameters is performed by genetic algorithm with the efficient binary encoding scheme. In the following, fuzzy reasoning embedded in the network aims at restoring noisy pixels without degrading the quality of fine details. It is shown by experiments that the filter is very effective in removing impulse noise and significantly outperforms conventional filters.     

自适应T-S型模糊径向基函数网络

针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。     

A Practical Radial Basic Function Network and Its Applications

1 .INTRODUCTIONRecently ,artificialneuralnetworks (ANNs)havebe comeimportanttoolsinmanyfields,suchasstatisti caldataanalysis,patternrecognition ,signalprocess ing,automaticcontrol,forecastingandartificialin telligence.Thebasicproblemintheabovefieldsisfunctionapproximation .Atpresent,therearetwomainmethodsforfunctionestimation ,oneisthetra ditionalmethodnamed“parametricapproach”or“model basedapproach”andtheotherisANNmethodnamed“nonparametricapproach”foritsmanygeneralproperties.With…     

时间序列处理中一阶分形模糊滤波器效果分析

一阶分形模糊控制滤波器是一种自适应滤波器,根据噪声的分形特征量变化改变滤波器的控制参数,自动调整其滤波特性,可以应用于时间序列的处理中。分析了一阶分形模糊控制滤波器的频率-幅度特性,白噪声和有色噪声分形盒维数的变化;讨论了滤波器中时间序列的短时分形盒维数的定义及分形模糊控制函数形式及选用方式。针对一个低频信号混杂不同有色噪声的时间序列的滤波处理算例表明分形模糊控制滤波器能够提高信噪比,相对固定滤波器具有较小的均值误差;但是其过于简单的结构和对时间序列分形特征量应用的不准确影响其性能。提出改变分形模糊滤波器结构、利用噪声多重分形特征量并采用神经网络、查表法确定模拟控制函数等来改善分形滤波器性能的方法。     

Self-organizing fuzzy clustering neural network and application to electronic countermeasures effectiveness evaluation

A self-organizing fuzzy clustering neural network by combining the self-organizing Kohonen clustering network with the fuzzy theory is proposed. This network model is designed for the effectiveness evaluation of electronic countermeasures, which not only exerts the advantages of the fuzzy theory, but also has a good ability in machine learning and data analysis. The subjective value of sample versus class is computed by the fuzzy computing theory, and the classified results obtained by self-organizing learning of Kohonen neural network are represented on output layer. Meanwhile, the fuzzy competition learning algorithm keeps the similar information between samples and overcomes the disadvantages of neural network which has fewer samples. The simulation result indicates that the proposed algorithm is feasible and effective.     

非线性伺服机构的神经网络建模

本文研究了利用径向基神经网络辨识某伺服机构的问题，本文采用了具有自适应步长的Ｋ－均值聚类算法对网络中心进行调整，学习算法中的局部卡尔曼滤波器考虑了径向基网络的空间和参数局部特性，有效地提高了算法的收敛性与学习速度；仿真结果表明了ＲＢＰ网络对伺服机构建模的有效性。     

一种自适应音频数字水印算法的研究与仿真

提出了一种自适应扩展回声音频数字水印算法。利用PN序列将音频信号的单回声内核进行扩展后作为水印信号,结合了回声隐藏的鲁棒性和扩频技术的保密性等特点,从而提高了水印算法的安全可靠性。基于心理声学模型设计二维模糊控制器,实现了水印嵌入强度的自适应。采用ABX主观测试和相关度水印检测测试对算法进行了仿真试验,通过将嵌入水印后的音频信号进行低通滤波、加入噪声以及重采样等方法来模仿音频信号在实际网络环境下可能遭受的各种攻击和干扰,仿真实验证明,算法具有良好的鲁棒性和不可知觉性。     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。