一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

采用混合算法优化神经网络滑模控制的机器人跟踪误差

为了避免机器人关节角位移受外界影响,提高运动轨迹的跟踪精度,采用混合算法优化神经网络滑模控制器,并对优化后的控制器进行仿真验证.建立机器人平面简图模型,利用拉格朗日定理推导出机器人关节运动方程式,采用神经网络算法构建RBF神经网络自适应滑模控制系统.为了增强控制系统的稳定性,削弱外界波形对机器人运动轨迹的干扰,利用粒子群算法和差分进化算法在线优化RBF神经网络滑模控制律参数,设计了改进RBF神经网络滑模可调参数的自适应控制律,保证机器人控制系统的稳定性.通过MATLAB软件进行仿真实验,并且与优化前机器人关节角位移输出误差形成对比.仿真结果显示：随着干扰波形幅度的增大,采用神经网络滑模控制器,机器人关节输出角位移误差逐渐增大,系统不稳定,而采用混合算法优化神经网络滑模控制器,系统反应速度较快,机器人关节输出角位移误差较小.机器人采用混合算法优化神经网络控制器,能够提高控制系统的抗干扰能力,稳定性较好、输出精度较高.     

基于MPSO-RBF混合优化的过热汽温神经网络自适应控制

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,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.针对具有较大惯性和滞后的非线性系统构造出一个基于MPSO-RBF混合优化方法的带输入迟延链的复合神经网络自适应控制系统(MPSO-NNC),针对某超临界600MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制进行了仿真试验,并与GA-RBF和Smith预估控制效果进行了对比,结果表明该方法具有更好的性能指标.     

基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法.     

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.     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

基于一类GA—RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题．针对传统的控制方法控制效果差、精度不高，难以达到期望结果的问题，结合RBF神经网络的特点，提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络，同时优化网络的结构和参数，并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型．仿真结果表明，该模型具有在线调整和学习的功能，比传统模型具有更好的计算精度和适应能力，为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法．     

电机驱动系统PWM逆变器故障诊断

电机变频调速系统中,逆变器是故障高发的薄弱环节。设计一种基于小波包分解和RBF神经网络的三相电机驱动系统PWM逆变器故障诊断模型,利用小波包变换提取三相PWM逆变器故障信号特征向量,并将其作为RBF神经网络的输入量;采用狼群—模拟退火算法优化RBF神经网络的结构和参数,利用32组学习样本和6组测试样本分别训练和检验RBF神经网络。仿真实验分析表明,该方法用于三相电机驱动系统PWM逆变器开路故障的诊断,速度快、准确率高。     

基于流形分析与AP算法RBF神经网络分类器

提出了一种基于流形分析与近邻传播（AP）算法的径向基函数（RBF）神经网络分类算法.通过流形分析算法对数据集进行初步处理,然后通过指数函数调整相似度矩阵,再重新进行AP聚类,在此基础上构造RBF神经网络分类器,通过拟合正确率来判断算法是否收敛,并对分类结果运用FMI指标进行评价.实验结果表明：改进算法中RBF网络隐节点数普遍得到增加,使得RBF神经网络拟合精度得以提高;从分类结果可以看出该算法对训练数据集都获得了很好的拟合正确率,对测试数据集也获得了较高的测试正确率.     

一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性,提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机,得到RBF网络较优的初始结构和参数;随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明,混合学习算法学习效率高,网络性能优良,应用于函数逼近时效果优良．     

改进型RBF神经网络在系统建模中的应用

提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值。以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,使用改进的算法建立系统的神经网络模型,结果证明了该方法的有效性。     

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RBF神经网络的热力系统煤种辨识方法

为了保证热力系统稳定运行,提高锅炉安全寿命,控制污染物,该文利用多模型思想,对煤种低位发热值进行初步辨识和精确辨识。初步辨识中,采用改进的K均值聚类算法,快速辨识出煤种类型;精确辨识中,利用初步辨识的结果优化发热量辨识模型,减少模型搜索范围,采用自动调节隐节点和参数的径向基函数(RBF)神经网络算法。仿真结果表明,该辨识方法的辨识误差在1.5%以内,具有良好的辨识精度,在速度上也优于单独的RBF辨识算法,可以应用于热力系统煤种发热量在线辨识。     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

基于混合递归算法优化的PID控制器

针对RBF神经网络PID控制器,使用递阶遗传算法和梯度下降法的混合算法来优化隐含层到输出层的权值、隐层节点的中心和核宽度.仿真显示,精度高,性能优于梯度下降法.     

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HMM与神经网络的声学模型研究

神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.     

小型吊舱式无人艇航向控制

针对小型吊舱式无人艇航向控制系统精度问题,考虑模型中的不确定性和风、浪干扰等未知项,设计一种基于RBF神经网络和迭代滑模算法的自适应控制器.在建立吊舱式无人艇运动数学模型基础上,采用迭代滑模算法提高收敛时间,并通过RBF神经网络权值逼近模型参数不确定项和未知扰动,最终将该算法与迭代滑模算法进行仿真比较.结果表明,所提出...