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一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法 总被引:4,自引:0,他引:4
将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法 相似文献
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径向基函数神经网络的遥感图象分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。 相似文献
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提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法。它具有较高的学习效率,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数。利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测,取得了较好的效果。 相似文献
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遗传算法在神经网络控制中的应用与实现 总被引:33,自引:2,他引:31
比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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通过神经网络技术对柔性机构复杂的非线性动态响应进行辨识,建立了柔性机构运动参数的辨识模型。利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优异的非线性逼近能力,建立了柔性机构动态响应的辨识模型。将机构的驱动力矩、阻尼力矩和非线性运动参数分别作为RBF神经网络的输入样本和期望输出样本。建立了RBF神经网络的拓扑结构,利用样本数据对其进行训练。通过空间站柔性展开机构模型进行动态响应的辨识,结果表明辨识的收敛速度快,精度高。该方法为复杂大系统的建模和分析提供了一种理想的途径。 相似文献
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基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了基于最优决策理论的最佳分类器用神经网络实现的方法,并对通信信号的调制类型进行自动识别。这种方法以使类域最大分离为目标,利用神经网络良好的非线性和自适应性,把最优准则下的自学习功能引入训练过程,结合快速训练和修剪算法,克服了一般神经网络分类器的不足,实验证明其性能良好。 相似文献
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在分析RBF神经网络基本结构的基础上,提出一种基于RBF神经网络求解非高斯概率密度近似为高斯概率密度和的方法.该方法通过选取高斯函数作为神经网络的径向基函数,提取训练好的网络参数,运用这些参数构建混合成分的函数模型.理论分析与仿真证明,与传统采用EM近似算法相比,该算法具有求解跟初值的选取无关、能避免发散、收敛快的特点. 相似文献
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MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于遗传算法的进化神经网络 总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network,GMFNN),用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度,改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,有效地提高多层前向神经网络的收敛精度,并可获得更为简洁的网络结构。 相似文献
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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… 相似文献
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样条权函数神经网络的一种新型算法 总被引:6,自引:0,他引:6
张代远 《系统工程与电子技术》2006,28(9):1434-1437
针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法(反向误差传播算法“BP”或径向基函数算法“RBF”)的常数。通过求解两组线性方程组,就可以确定具体三次样条权函数形式。不存在传统梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。仿真实验说明此算法比传统算法(如BP、RBF)精度高、速度快。 相似文献
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一种改进的RBF神经网络学习算法 总被引:30,自引:0,他引:30
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 相似文献