RBF网络在柴油机故障诊断领域中的应用与实现

阐述了神经网络的模型、算法和分类，主要分析径向基传递函数、径向基函数分布常数以及高斯函数的宽度系数，探讨MATLAB环境下采用径向基函数网络实现对柴油机故障诊断的方法，并与BP网络性能进行比较，表明RBF网络学习速度快，适于在线实时监测与诊断。     

基于径向基函数神经网络的水轮发电机组效率曲线计算方法

提出用径向基函数(RBF)神经网络进行水轮发电机组效率曲线计算的方法，并建立了径向基函数神经网络模型，以有限水头下原型效率试验数据为样本进行训练，所得的网络可快速准确地计算任意水头下的效率特性曲线。与BP神经网络模型的对比结果表明，该方法避免了BP神经网络的局部极小及收敛速度慢等缺点，在精度、训练速度等方面优于BP神经网络。     

基于人工种经网络的乳腺癌诊断模型

针对具体的乳腺癌诊断分类问题，研究了多层径向基函数(RBP)网络的分类机理和初始化优化参数，采用动量法和学习率自适应调整两种策略方法，建立了基于BP神经网络和径向基(RBF)神经网络的乳腺癌两种诊断模型。讨论了径向基神经网络的分类机理，同时对数据作了预处理。径向基(RBF)神经网络具有较强的非线性并行处理能力和容错能力。仿真结果表明，所设计的RBF网络模型性能稳定，训练时间短，分类效果较好。     

RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统。BP网络应用广泛,但也有许多不足之处。因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法。分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理。用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确。并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度。     

RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统.BP网络应用广泛,但也有许多不足之处.因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法.分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理.用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确.并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度.     

饱和粘土本构关系的神经网络模型

基于不同应力中径下饱和粘土的三轴试验和反问题理论，提出了用改进BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络这两种方法来建立粘土的本构模型。实例分析表明，两种模型对具体本构关系都能够很好逼近和预测，比较起来，径向基函数神经网络模型的稳定性好，且逼近速度快，而改进BP神经网络稳定性好，但逼近速度过慢。     

径向基神经网络在入侵检测中的应用

与广泛使用的BP网络模型相比,径向基函数神经网络具有训练时间短且不易收敛到局部最小的优点.将3种径向基神经网络应用到入侵检测中,用于入侵模式识别的分类和预测,从而提高入侵检测系统的检测率并降低误报率.     

基于人工神经网络的连续油管疲劳寿命预测

利用人工神经网络理论预测带有表面缺陷的连续油管的低周疲劳寿命。基于自组织特征映射神经网络(SOFM)与径向基函数神经网络(RBF),考虑连续油管表面缺陷的影响,建立连续油管寿命预测的混合网络模型。该模型利用SOFM神经网络的自组织聚类能力对样本进行分类,并将其分类中心及对应的权值向量传递给RBF神经网络,作为RBF神经网络径向基函数的中心,再利用RBF神经网络非线性逼近能力预测连续油管寿命。结果表明,SOFM和RBF混合神经网络的预测结果在精度与稳定性上优于BP神经网络。     

基于RBF神经网络的图像特征处理

径向基函数网络(RBFN)是当前人工神经网络技术研究的热点之一,并以其优良的性能广泛应用于各个领域。针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,文章提出用RBF神经网络进行图像特征提取,并给出了RBF神经网络构建过程及选Gauss函数为径向基函数的优势,最后设计并完成实验。模拟实验结果表明了训练好的RBF网络对边缘特征提取的有效性,也证实了选择良好的高斯函数宽度,可以得到较优的网络。     

基于径向基网络的表面肌电信号处理

利用AR模型对实验所采集到的原始二通道表面肌电信号（SEMG）加以分析,提取AR系数作为特征值,将其作为训练样本输入到RBF神经网络进行训练,用此网络对前臂的伸臂和曲臂两种运动模式的表面肌电信号进行模式分类。实验表明,基于径向基函数RBF神经网络分类准确率比BP神经网络更高,具有较强的鲁棒性和自适应能力,可以有效识别肌肉的单动作模式。     

BP神经元网络在Web文本分类中的应用

Web文本分类是Web文本挖掘的一项重要技术,它是一种基于主题分类的指导,能够使用户在快速地找到想要的资源和知识。文本分类过程中,首先采用向量空间模型对Web文本进行特征提取,然后将得到的数据集分成样本数据集和测试数据集,将样本数据集输入BP神经元网络进行分类,网络经过训练后,输入测试数据集进行验证。实验结果证明BP神经元网络在文本分类领域有着较好的实用价值。     

BP神经网络在数据挖掘分类中的应用

结合人工神经网络对噪声数据具有高承受能力,且对未经训练的数据具有分类模拟能力的特点,讨论了在数据挖掘领域中利用BP网络进行数据分类的实现过程,描述并分析了BP算法.然后,针对银行业务中客户信用政策给出了实例分析,用该算法建立了一个分类模型,根据存款金额、贷款次数、及时还贷率等数据信息实现对客户信用等级的分类.     

基于改进型BP神经网络的音频多分类

音频信号作为多媒体信息的重要载体之一, 为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)参数作为特征向量,采用基于改进型传输函数的误差反向传播神经(back propagation, BP)网络模型对6种音频进行分类.实验证明,该方法在音频分类精度方面性能良好,改进的传输函数具有收敛速度快的优点.相对于传统BP算法,该方法不仅缩短了训练时间,而且进一步提高了分类精度,其分类准确率达到90%以上.     

基于人工神经网络的突出矿井分级方法

应用人工神经网络理论与方法建立了突出矿井分级的BP网络模型 ,并用该模型对部分突出矿井进行了突出危险等级划分尝试。结果表明 ,该方法较为简便、分级可判性强 ,用于突出矿井分级是可行的。     

A Deep Web Query Interfaces Classification Method Based on RBF Neural Network

This paper proposes a new approach for classification for query interfaces of Deep Web, which extracts features from the form＇s text data on the query interfaces, assisted with the synonym library, and uses radial basic function neural network （RBFNN） algorithm to classify the query interfaces. The applied RBFNN is a kind of effective feed-forward artificial neural network, which has a simple networking structure but features with strength of excellent nonlinear approximation, fast convergence and global convergence. A TEL_8 query interfaces＇ data set from UIUC on-line database is used in our experiments, which consists of 477 query interfaces in 8 typical domains. Experimental results proved that the proposed approach can efficiently classify the query interfaces with an accuracy of 95.67%.     

基于SVM的日文网页分类

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注。提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类。最后通过实验进行了验证。     

一种基于分类的改进BP神经网络图像压缩方法

探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比.同时,对3层BP神经网络进行优化,提高了网络的收敛速率,实验结果证明本算法在取得较大的压缩比的同时能保证图像的恢复质量.     

基于AR模型和BP网络的表面EMG信号模式分类

提出了一种以AR模型和BP网络相结合的表面肌电信号处理方法 .首先 ,将采集到的肌电信号进行预处理 ,提取AR系数作为其特征值 ;其次 ,设计了一个三层的BP神经网络 ,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行运动模式的分类 .实验表明 ,这种方法不仅减少了计算工作量 ,同时取得了比较理想的识别效果 .     

基于神经网络的多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用

基于模糊神经网络的多传感器信息融合,提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别,为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。