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应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度. 相似文献
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基于免疫聚类和遗传算法的RBF网络设计方法 总被引:7,自引:0,他引:7
基于人工免疫机制和遗传算法,提出了一种训练径向基函数(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人工免疫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;采用遗传算法训练RBF网络,能够使优化过程趋于全局最优.将该方法用于多用户检测问题的实验结果表明,采用这种混合算法训练的RBF网络结构精简,具有很好的抗多址干扰的性能. 相似文献
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基于RBFNN和GA的重叠峰分辨新技术 总被引:3,自引:0,他引:3
根据光谱线型函数和色谱峰型函数的(近似)径向对称性和紧支性,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络(RBFNN),在RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法(GA),从而使RBFNN具有了结构自学习和参数优化的能力.最后将具有结构自学习能力的RBFNN成功地引入至谱图的重叠峰解析辨识研究中,试图建立一种适应光谱和色谱谱图重叠峰解析辨识的统一架构,并达到了预期的目的.为了提高解析辨识的成功率,避免遗传算法的盲目搜索,文章还将参数的约束关系作为罚函数引入至遗传算法的适应值函数中,极大地限制了解的空间,减少了病态解发生的概率. 相似文献
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基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度. 相似文献
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地应力测量及分析研究,对地应力活动方式、构造体系的研究以及岩土工程与结构的设计和稳定性,都具有重大的理论意义和实用价值.BP神经网络算法比较成熟,已被广泛应用,但一般BP神经网络算法存在训练学习速度较慢、样本泛化能力差的问题,通过引入动态学习因子和惯性因子以及模拟辅助样本,对神经网络进行了改进.通过调节动态学习因子和惯性因子以及对样本集数据处理等手段,对样本的学习、训练进行优化处理,通过实例验证,将优化好的网络样本训练结果与一般结果进行比较,结果表明对三层BP神经网络进行的优化,在提高计算精度的同时也提高了网络的收敛速率,证明改进的算法能够很好用于地应力分析. 相似文献
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针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN(基于聚类分析径向基函数神经网络)非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率. 相似文献
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提出一种基于深度学习的文本情感分析方法,将整个卷积神经网络的模型作为一种自动学习器,对输入词语的预表达特征进行学习,引入深度学习领域的递归自编码作为输出层情感分类器,实现语义情感信息的深度提取.设置实验对比卷积神经网络和递归自编码模型的参数,找出了实验过程的最佳参数组合,实验对比了CNN、RSC、CNN-RSC三种不同的算法.实验结果表明:基于CNN-RSC的组合优化算法在对文本情感特征的自动学习上有着较好的效果,在准确度和训练时间以及分类性能上均优于其他两种算法. 相似文献
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针对现有非线性预测控制方法在线递推控制律时求解非线性方程的困难,提出一种基于树和种子算法(tree and seed algorithm, TSA)的非线性神经网络预测控制算法.该算法采用径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络建立非线性系统的过程模型,并将该模型作为预测模型,可以有效逼近系统的过程特性.在此基础上,通过该模型递推非线性系统的预测输出值,并设计具有约束的二次型性能指标.利用TSA优化该性能指标,不断在线搜索非线性预测控制系统的最优控制律,避免采用直接递推的方式求解复杂非线性优化问题,减轻了系统的计算负担.生化发酵过程仿真对比结果表明,该算法具有很强的跟踪和抗干扰能力. 相似文献
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自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。 相似文献
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杨钟瑾 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(3):39-44
介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
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研究基于神经网络算法的谐波参数估计方法.采用递推最小二乘法(RLSM)作为学习算法,提高神经网络的收敛速度并避免局部极小问题.为验证该算法的有效性,给出利用该算法进行间谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,提出的间谐波分析方法具有计算精度高、训练速度快的特点,因此在电力系统间谐波分析中具有较大的应用价值. 相似文献
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介绍了径向基函数(RBF)神经网络的工作原理和训练算法.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了投资预测模型,并进行了仿真试验.与BP模型相比,该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点.结果表明,用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果. 相似文献