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.     

基于RBF神经网络的时间序列预测

分析了RBF神经网络的结构和学习算法,利用RBF神经网络和Matlab神经网络工具箱建立人口数量预测模型,并应用该模型对中国人口数量进行了预测.     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于RBF神经网络知识的智能故障诊断系统研究与实践

该文分析了径向基函数RBF神经网络的原理、结构模型、学习算法,并以某系统的电源模块故障为例,给出了RBF神经网络故障诊断系统的结构,并建立RBF网络模型进行学习、训练与仿真,结果证明此种故障诊断方法可以改进BP神经网络的一系列缺点,切实可行,具有较强的实用价值。     

基于RBF神经网络的复杂系统的建模与优化

针对BP神经网络算法在用于函数逼近时,存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出基于RBF(径向基函数,Radail Basis Function)神经网络的建模与优化方法,并以典型复杂系统联合制碱工业过程为例,利用神经网络算法的强大学习能力建立RBF神经网络模型,并进行优化研究。以联合制碱工业过程中的煅烧工段为例进行了仿真研究,仿真结果显示RBF神经网络的优越性,效果令人满意。     

径向基函数网络(RBF)在股市预测中的应用

如何对股票价格进行预测是投资者所关注的内容。利用RBF神经网络对股票价格进行预测,将反映股票价格的开盘价、收盘价、最高价、最低价作为神经网络的输入变量,利用RBF神经网络自适应算法对网络进行训练,建立起神经网络模型。研究表明,该方法具有一定的预测能力。     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线连续函数有较好的逼近效果,对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较,并采用实际数据进行训练,说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络.最后,以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型,并进行了模型检验,证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度.     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

基于RBF神经网络的冠心病识别模型

RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷,提出以RBF神经网络为识别模型,采用最近邻聚类学习算法,建立一种冠心病模式识别诊断系统.仿真实验表明,该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合,具有预测识别率高的优点,可作为该病诊断的一种有效的辅助手段.     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构，建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型,并探讨了其应用和发展趋势。     

基于RBF神经网络的客户分类模型

运用径向基函数（RBF）神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值．仿真结果证明了该方法的有效性．     

基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报

采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型，通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性，并在应用过程中解决了过拟合问题。     

基于PSO的RBF神经网络短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于粒子群算法(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的短期负荷预测模型.由粒子群算法对RBF神经网络的训练进行优化,提高了模型的可信度和可靠性.结果表明,该方法具有较高的预测精度,有一定的应用前景.     

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.     

基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法，并将其应用到股票价格预测，同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明，相比于传统的RBF神经网络算法，菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。     

减聚类在电力系统中长期负荷预测中的应用

分析了电力系统中长期负荷特性以及RBF神经网络的非线性功能,引入一种减聚类算法来选取网络隐层节点中心,并将该方法在Matlab下进行了仿真。将预测结果与实际负荷值、灰色理论模型得到的结果进行对比分析,结果表明采用减聚类算法的RBF神经网络模型在隐层节点选择上更加精确,用其建立的模型具有较好的预测精度,具有一定的实用价值。     

基于RBF神经网络的Web服务QoS短期预测

针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函数建立QoS预测网络模型,通过计算机仿真验证了RBF神经网络在Web服务QoS预测中是可行且有效的。     

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RBF网络的液压伺服系统故障诊断研究

针对液压伺服系统故障的特点,提出融合液压系统状态信息作为系统特征向量,以RBF神经网络作为模式分类算法的智能诊断方法,并论述采用RBF神经网络作为液压伺服系统故障诊断分类算法的可行性与优势。最后以仿真电液位置伺服系统为例,建立相关的RBF网络,验证以上的陈述。