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。     

人工免疫的神经网络预报方法及其应用

针对RBF(radial basis function)神经网络在预测铁水含硅量中出现的预测精度低,收敛速度慢的问题,提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络的学习算法.该算法利用人工免疫原理确定高斯基函数的中心和宽度参数,同时将所识别的数据作为抗原,抗体作为抗原的压缩映射并作为神经网络的隐层中心,利用递推最小二乘法(recursion least square, RLS)确定连接权值,提高了RBF神经网络的收敛速度和精度.应用该模型于某大型钢铁厂高炉铁水硅含量预报的实例中, 实验结果表明, 该模型具有更高的预测精度和更短的训练时间.     

基于改进遗传RBF神经网络的双电机驱动伺服系统控制

针对常规遗传算法的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的控制方法.该方法对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.最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真试验,结果表明所提出的控制策略是有效的.     

基于人工免疫的RBF神经网络在钢筋性能预报中的应用

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高.     

基于RBF网络的旋转机械故障诊断方法

针对BP网络在故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于RBF网络的故障诊断方法,介绍了RBF网络的结构和自适应正交最小方差算法（SROSL法）,并应用于旋转机械的故障诊断中,应用结果表明,RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性。     

一种RBFN和FLD融合的说话人识别方法

提出一种新的可用于说话人识别的径向基函数网络(RBFN)阵列．RBFN网设计思想是在确定网络中心点之后采用最小线性方差作为目标函数解得最优权重,该方法并不能得到最优分类效果．使用Fisher目标函数,替代RBF中的误差目标函数来求取最优权重,用与文本无关的闭集说话人识别系统对该算法进行了验证,实验结果表明,该方法提高了RBF分类能力,比传统的RBF、算法以及ROLS算法具有更高的识别率,并在识别效果接近GMM方法的情况下计算量大幅度减少。     

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．     

基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则,提出了基于最小二乘（OLS）递推算法,采用改进的Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的QR分解运算。在满足系统测量精度条件下,使用反向优选算法优化RBF网络结构。仿真结果表明,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题,适用于非线性系统的建模。     

一种基于径向基函数的近似模型构造方法

发展了一种基于径向基函数的近似模型建立方法。首先采用试验设计方法对设计空间进行样本选择,采用数据分析方法对样本集进行聚类分类,得到径向基函数中的相关参数。对于近似模型权系数采用能够适应大规模并行计算并且能够在全局解空间的多个区域内寻优的遗传算法进行求解,而不是采用最小二乘法通过线性方程的求解获得。最后通过对一维非线性和多维高阶非线性函数的逼近测试,以及对近似模型的拟合函数与原函数之间的误差分析,表明本文提出的基于径向基函数的近似模型方法具有良好的拟合与预测精度。     

基于分级偏最小二乘回归的径向基函数神经网络

为提高径向基函数神经网络的泛化性能,提出一种利用分级偏最小二乘回归方法构造径向基函数神经网络的方法,逐步增加网络中的隐节点数直至达到合适的网络规模,消除了训练数据中存在的多重共线性对网络泛化能力的不利影响.所得径向基函数神经网络的泛化能力比偏最小二乘回归构造的径向基函数神经网络提高了约30%.船舶航向跟踪预测控制仿真验证了该算法的可行性和有效性.     

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。     

结合神经元网络和模糊专家系统进行电力短期负荷预测

结合人工神经元网络（ＡＮＮ）和模糊专家系统进行负荷预测．给出了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构,并采用正交最小平方法（ＯＬＳ）选取ＲＢＦ中心．先用ＡＮＮ进行基本负荷预测,然后考虑天气变化和假日因素所引起的负荷变化,利用模糊专家系统进行负荷调整．文中还把日期划分为５类．测试结果表明,该方法具有较高的精度和较快的速度．     

径向基网络的主动噪声控制系统

针对传统的LMS在信号处理中的不足，提出利用RBF网络实现自适应滤波，并将其应用于管道噪声控制．仿真结果表明，与LMS算法和WLMS算法相比，此方法具有良好的非线性噪声抑制能力．     

基于RBF神经网络多用户检测方法的设计

基于免疫算法和免疫进化网络,提出了一种训练RBF网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的免疫进化网络,根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用免疫算法训练RBF网络,使优化过程趋于全局最优.通过计算机仿真证明,将该方法应用于多用户检测中获得了比传统检测器和其他方法训练的RBF网络多用户检测器更好的误码率检测性能.     

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。     

基于Volterra基函数网络的自适应逆控制方法

提出了一种基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ基函数（ＶＰＢＦ）网络的非线性系统自适应逆控制方法。对象和逆控制器各用一个ＶＰＢＦ网络表示,应用正交最小二乘算法进行离线网络结构确定和权值初始化,构造了一种动态归一化非线性最小均方（ＤＮＮＬＭＳ）权值更新算法,以进行网络权值的在线学习。仿真结果表明,该方法具有算法简单、学习速度快、鲁棒性能好等优点。     

遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型

针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法(GA)设计径向基函数(RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理,实现步骤及网络泛化性能检验,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。     

RBF神经网络多用户检测ROLS-AWS算法的研究

为了对抗多址干扰和远近效应，研究将RBF(经向基函数，Radial Basis Function)神经网络中的递归正交最小二乘(ROLS-AWS)算法应用于多用户检测中。给出在同步高斯信道条件下运用三层神经网络解调扩频信号的原理框图，分析了基于RBF网络的多用户检测接收机。为了改进RBF网络的运算速度，在基于RBF网络的多用户检测接收机中采用ROLS-AWS算法。计算机仿真结果表明：使用所提算法的RBF网络接收机的抗多址干扰、远近效应以及训练速度的性能上都明显优于传统接收机、基于BP神经网络和不使用该算法的普通RBF神经网络多用户接收机。     

基于RBF神经网络的晶体生产组织评价

在晶体的生产组织过程中,采用相关分析法确定影响评价的主要因素,建立一种基于RBF网络的生产组织评价模型,利用最邻近聚类算法,确定基函数中心点,将该模型与BP网络模型进行比较,结果表明:RBF网络在学习时间和评估精度上优越于BP网络。