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.     

基于遗传自适应RBFN的歼击机故障分类方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度地分类一直是个核心问题.提出了将自适应RBF神经网络与遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点,或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类.遗传算法用于寻找最优的网络宽度值.两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的简省的网络.用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的分类.     

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.     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法，该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数，从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明，该改进算法使误差下降更快，减少了训练次数，可以获得精简的网络结构，从而使网络具有较高的泛化能力．     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

基于AQPSO算法优化的RBF网络模型及应用研究

提出了自适应量子粒子群优化(adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO)算法,用于训练RBF(radial basis function)网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改进了RBF网络的泛化能力.利用上证指数数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在股票数据预测中具有一定的实用价值.     

基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法

针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法．该算法不仅能动态调节T-S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力．仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T-S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力．     

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.     

P2P网络环境下自适应的动态信任评估模型

针对类似于P2P文件共享系统的大规模分布式系统中的动态信任评估问题,提出了一种基于遗传算法的自适应的动态信任评估模型.该模型中节点间的信任关系随历史行为及其它相关信任评估信息的动态变化而变化,模型能自主地随着网络环境的变化动态生成信任评估规则,并不断地更新这些规则.实验结果表明,在网络环境发生动态变化时,文中模型比其它信任评估模型具有更强的动态自适应能力.     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.     

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。     

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.     

协同演化免疫算法提取水库调度规则研究

从复杂适应系统角度探讨了水库调度的复杂性,分析比较了水库调度规则提取过程与人体免疫反应中抗体种群协同演化的相似性,提出了基于协同演化人工免疫系统(CoEISM)水库调度规则提取模型,并应用于某水库供水调度规则提取,所获规则对训练与检验样本识别率分别为92.5%和84.4%,缺水指数为2.23(1014m6),与神经网络(RBF)提取结果相当。进一步研究表明,CoEISM用于水库调度规则提取是可行、有效的,不仅所获规则易于理解,能提供更为丰富的决策信息;而且调度规则自适应调整有利于调度人员做出适应调度环境变化的水库蓄泄决策。     

基于生物免疫特性的主机免疫模型

针对传统计算机安全防护理论的不足,提出了一种采用生物免疫思想解决主机安全问题的方法.该方法确定了主机免疫系统的目标,即实现自适应分布式主机安全防护,设计了主机免疫系统的结构框架,对各组成部分进行定义和描述,同时给出了生物免疫系统与主机免疫模型组件映射关系表,在此基础上提出了系统的数学模型并讨论了模型的重要特征,重点对分布式特性、协同刺激和多样性进行了分析.讨论与仿真结果表明,该设计基本达到主机免疫系统模型的5项设计目标.     

自适应DNA免疫算法在化工软测量中的应用

将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合,构成T-S模糊RBF神经网络,提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。该方法采用基于抗体浓度和克隆选择的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。将该方法应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,仿真结果表明了DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统优化设计中的有效性,并可获得较高精度的模型。     

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．     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

结合扰动集成RBF的故障识别方法

为提高旋转机械故障识别精度,将神经网络与集成学习方法进行结合,提出结合扰动方式的集成RBF故障模式识别方法.首先,通过ReliefF算法计算所提取出的转子故障特征数据集各个特征的权重,并且将权重值进行降序排列,从而筛选出权重趋大的系列特征构成低维特征数据集;其次,将较大权重作为无放回轮盘赌法的输入,对权重所对应的低维特征数据集进行特征扰动,产生系列化低维数据子集并将其划分为训练集和测试集;然后,采用Bagging算法中的自助采样法对训练集进行样本扰动,以此形成新的训练集并用于训练对应个数的RBF神经网络,完成差异性子分类器的构建;最终,对各个神经网络的测试数据辨识结果通过相对多数投票法进行结合,得到故障识别结果.实验结果表明,对于转子系统的故障识别,该方法相较于未集成RBF神经网络、集成BP神经网络具有较高的识别精度,并且拥有较好的泛化性能.