利用RBF网络设计类PID控制器新方法

提出一种利用RBF网络设计PID控制器的优化方法，将进化计算与PID控制器及RBF网络的优点结合在一起，对传统进化方法进行改进，将小生境技术引入算法，有效地克服了早熟收敛，简化了计算，仿真实验验证了方法的有效性．     

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.     

基于微分进化免疫的RBF网络学习算法研究

该文提出一种微分进化算法与免疫算法相结合的方法,将该方法用于优化RBF网络隐节点参数,以改进RBF网络的性能,仿真结果表明收敛速度较快,训练精度较高,有效地改进网络的泛化能力.     

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．     

结合免疫聚类和免疫进化规划的RBF网络设计方法

提出了一种结合免疫聚类和免疫进化规划的径向基函数(RBF)网络设计方法.该方法采用人工免疫聚类机制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,并通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子.该算子可以缩小进化算法搜索空间的范围,提高算法的收敛速度.仿真结果表明,采用本方法设计的RBF网络结构精简,具有较强的泛化能力.     

基于改进kmeans聚类方法的RBF神经网络设计

提出了一种利用改进的kmeans聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定的RBF网络设计方法．通过对函数逼近的仿真实验,表明该RBF网络比Kmeans聚类算法设计的RBF网络更加稳定高效．     

改进RBF网络设计方法及其在软测量建模上的应用

针对流程工业中难以直接测量的变量研究了其软测量方法.采用局部强逼近性能的RBF神经网络对被测变量进行建模;提出用峰值密度函数法确定RBF网络的隐含层节点数;设计样本信息分析算法提取样本特征,结合精度要求,初始化节点的中心向量和接收域宽度,消除了利用随机数等方法初始化训练参数和网络参数所造成的不确定性问题,同时提高了网络的收敛速度和精度;整个过程分别采用改进的梯度法、带有遗忘因子的最小二乘法等算法进行设计.利用改进的RBF网络对原油的直馏宽窄馏分的临界温度变量进行软测量建模、仿真.实验结果表明,基于改进的RBF网络的建模方法,在精度和收敛速度方面均有显著提高.     

基于量子免疫的RBF神经网络在上市公司财务预警中的应用

针对传统的RBF神经网络财务预警模型难以解释变量之间的因果关系,使得训练时间增加、训练精度下降等缺陷,该文提出了一种基于量子免疫的改进的RBF神经网络的财务预警模型.该模型通过改进的量子免疫算法对RBF神经网络的连接权值进行优化,将连接权,隐节点中心以及宽度编码为基因,构成抗体,然后通过遗传迭代使网络参数逐步优化,最终达到最优结果.详细阐述了算法的实现过程以及利用量子免疫算法改进RBF神经网络财务预警模型,然后,分别采用改进RBF神经网络法、传统RBF神经网络法及Logistic回归模型进行实证对比分析,实证证明了改进RBF神经网络模型预警的准确性有较大提高.     

基于免疫的RBF网络在线学习算法研究

提出一种新的基于免疫的RBF网络在线算法.首先是融入增加结点策略和减少结点策略,把传统的免疫RBF网络算法改进成在线学习算法.其次是改进了权值学习算法,径向基函数相当于这一类的概率密度,隐层到输出层权值相当于这一类的值.用这种方法权值不需要训练.试验结果表明,该方法效果理想、速度快,识别率高.     

一种改进的RBF神经网络多目标优化算法

针对RBF网络训练中的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto方法的改进的非支配排序遗传算法INSGA(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).通过对某企业的订单数据进行预测的实验结果表明,它可以有效地解决以训练误差和测试误差为优化准则的RBF网络的参数确定问题,验证了改进的NSGA算法与RBF网络结合的可行性.     

采用人群搜索算法的径向基函数神经网络参数整定方法

针对径向基函数(RBF)神经网络的逼近结构中,对权值、基宽和中心向量的初始值等参数的选取不当,导致系统的鲁棒性变差、收敛精度降低,甚至不再收敛的问题,提出一种基于人群搜索算法的RBF神经网络的参数整定方法.以基于遗传算法和基于粒子群算法的RBF神经网络参数整定方法为对比条件,采用MATLAB软件进行实验与分析.结果表明:应用人群搜索算法去优化RBF神经网络的初始参数,能有效地提升RBF神经网络的逼近精度,验证了该算法的可行性.     

一种解决协同过滤数据稀疏性问题的方法

面对信息量过载的问题,为了使用户尽快的从大量的数据中找到自己需要的信息,即运用协同过滤算法解决数据稀疏性问题,本文提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的解决方法.首先构建RBF神经网络并提出了一种新的确定隐层节点方法.然后利用构建的RBF神经网络预测用户评价矩阵中的空缺值,提高用户相似度计算的准确性.最后通过与经典协同过滤算法的对比实验证明所提算法的实用性,实验结果表明,基于RBF神经网络的协同过滤算法可以有效的解决用户评分数据的稀疏性问题,提高推荐的准确度.     

一种RBF神经网络高精度算法研究及应用

剖析了RBF神经网络基本算法的原理以及激励函数参量与隐层单元数量按经验选取所带来的问题.基于RBF神经网络结构,以网络的权阈值为设计变量,网络误差为目标函数,通过合理的动态变量排序,构建了一种RBF神经网络的新的高精度算法,并编制计算程序.与RBF网络基本算法相比,这种算法是以权阈值为未知变量的真实优化过程,实现了RBF神经网络的高精度计算.从方程论理论出发,给出了网络隐层结构的合理确定方法.通过实例的程序分析,表明了该优化算法具有较高的样本拟合与插值精度,为进一步理论研究与工程应用提供基础.     

基于量子算法的MIMO-OFDM信号检测研究

信号的最优检测在常规条件下是-NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,文中提出了新型的量子智能算法,并应用于MIMO-OFDM系统信号检测中:算法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,在遗传算法优化神经网络时采用量子计算操作.由于QGA(量子遗...     

A RBF Network Learning Scheme Using Immune Algorithm Based on Information Entropy

A hybrid learning method combining immune algorithm and least square method is proposed to design the radial basis function(RBF) networks. The immune algorithm based on information entropy is used to determine the structure and parameters of RBF nonlinear hidden layer, and weights of RBF linear output layer are computed with least square method. By introducing the diversity control and immune memory mechanism, the algorithm improves the efficiency and overcomes the immature problem in genetic algorithm. Computer simulations demonstrate that the RBF networks designed in this method have fast convergence speed with good performances.     

改进的PSO-RBF神经网络在联合制碱中的应用

联合制碱过程是一类典型的复杂工业过程,具有时变、非线性、不确定性等特征,在线控制模型难以建立。针对联合制碱复杂工业过程控制精度不高、鲁棒性差等问题,提出一种改进的PSO-RBF神经网络控制算法。将粒子群优化算法和径向基神经网络相结合,使用改良的粒子群优化算法对RBF神经网络的隐含层基函数中心、宽度和输出层的连接权值进行寻优,建立基于改进的PSO算法优化后的RBF神经网络模型。将改进的PSO-RBF神经网络控制模型应用到联合制碱的关键工序碳化过程中,并与先前应用的模糊神经网络控制模型进行比较,经仿真研究验证表明,在联合制碱碳化过程中应用改进的PSO-RBF神经网络控制算法,其控制精度和系统鲁棒性得到了有效的提高,为解决一类复杂工业过程的建模与优化控制方法研究提供了有效的技术途径。     

基于GERBF神经网络非线性预测的ADPCM算法控制系统中的应用

用神经网络建立非线性预测模型对语音信号进行处理,采用后向预测建模,不增加传输码率。采用一种改进的广义径向基函数网络(GERBF),利用正交最小二乘法训练速度快的优点,降低算法的复杂性。实验表明:基于GERBF预测器的语音编码系统在嵌入维数很少时亦能较好地去除语音信号相关性,其恢复语音质量优于CCITT,建议G.721中的ADPCM算法。     

RBF神经网络主成分分析法在交通量预测中应用

文章基于径向基函数(RBF)神经网络应用于交通量预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降这一问题,提出了一种改进的RBF神经网络主成分分析法。用实例证明,该方法在模拟预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好的效果。     

基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型

结合梯度下降算法和进化算法对RBF神经网络进行改进,建立了基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型.配电网故障诊断实例表明,基于改进的RBF神经网络的配网故障诊断模型具有较高的诊断精度.