电液伺服系统的模糊径向基函数网络监督控制

针对电液伺服系统存在未知干扰力及参数时变等问题,提出一种新型的模糊径向基函数(简称RBF)神经网络的在线控制方法。该方法基于RBF网络与模糊推理系统的等价性,将模糊推理的思想引入RBF神经网络,从而为RBF隐层数目和中心位置初始化找到一种有效的途径,并采用Kohonen竞争学习机制在线调节网络参数,构成模糊自组织RBF监督控制策略。对典型电液位置伺服系统的仿真结果表明,该方法实时性强,具有良好的鲁棒性和跟踪性能。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

径向基函数网络泛化能力研究及其应用

通过分析径向基函数网络(RBF网络)结构及影响其泛化能力的因素,提出一种通过网络泛化误差自动调节隐层节点数以得到最佳节点数的方法。将采用这种算法的RBF网络用于对船舶焊接变形过程进行建模并预测其输出。仿真表明这种算法可以显著提高传统RBF网络的泛化能力。     

非线性递推部分最小二乘及其应用

部分最小二乘回归(PLS)可较好地解决变量间的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.本文将递推PLS(RPLS)算法同RBF网络相结合,给出了一种非线性递推PLS方法(NRPLS),可根据在线数据自适应地调整模型结构和参数,使模型适应非线性过程的变化.在确定RBF网络的隐层节点参数时,采用了一种改进的k-means聚类算法,自动确定最优的聚类区数.该递推算法用于聚丙稀熔融指数软测量模型的在线修正,取得了较好的效果.     

基于聚类算法的神经模糊推理系统结构和参数的优化

根据社会网络与模糊逻辑系统的各自特性，在分析了扩展RBF网络与T－S型模糊逻辑系统功能等价性的基础之上，提出了扩展RBF网络与T－S型模糊逻辑系统相互融合的一种新的自适应模糊逻辑系统，考察了系统现有的结构和参数优化方法，提出了采用基于山峰函数的减法聚类算法与由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法来对模糊推理系统进行训练，从而优化自适应模糊推理系统的结构和参数，最后，针对一非线性函数逼近问题进行了验证，仿真取得了很好的效果。系统的逼近精度和收敛速度获得了明显的提高，从而表明本文提出的算法是有效性和可行性。     

一种MPSO-BP-RBF网络模型及其在石油储层预测中的应用

为适应复杂油气储集层非均匀性、非线性及不确定性的响应特征,提高储层预测精度,采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习模型.该模型中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数的个数及相关参数(中心,宽度,输出层权值)进行编码.同时,设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单.应用于储层预测实践中,相对于RBF其他学习算法,该算法隐节点少,精度高,泛化能力强.     

基于均匀圆阵伪协方差矩阵的单快拍测向方法

传统的单快拍测向算法只适用于具有Vandermonde形式的阵列流型, 均匀圆阵的阵列流型不具有Vandermonde矩阵结构, 因此大部分基于线阵的伪协方差矩阵的构造方法无法直接适用于均匀圆阵。针对该问题, 从侦察方的角度对波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法进行了研究, 改进了伪协方差矩阵的构造方法, 提出了一种基于均匀圆阵的单快拍测向算法。通过与模式空间前后向平滑(mode forward-backward spatial smoothing, MODE-FBSS)算法的对比仿真, 验证了算法的有效性, 证实了所提方法的性能优于MODE-FBSS算法。     

基于RBFLN网络的改进RBF神经网络学习算法

提出了一种基于径向基链网络（RBFLN）的改进径向基函数（RBF）网络学习算法．网络结构采用RB—FLN模型,添加输入层对输出层的线性映射,在训练过程中基于最大误差学习样本对资源分配网络（RAN）新性条件进行改动,在不满足新性条件时,采用相似度参数对隐层中心和宽度进行调整;而满足新性条件时,对新增隐层节点也通过类均值的方法做出相应的改进．最后通过对无机建筑材料成分分析的仿真表明该算法可有效地简化网络结构,实现样本正确分类,并获得较好的校验能力．     

WRBF网络的设计及其在混沌时间序列中的应用

结合小波网络良好的时频特性和RBF网络良好的局部特性，设计小波径向基函数网络(WRBF)，该四层网络较三层小波网络和三层RBF网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射，完成对输入信息的压缩，第二隐层实现径向基函数的非线性计算，克服了RBF网络在处理多维样本时神经元的中心点和宽度难以确定及网络结果往往较复杂的弱点。为实现对网络结构和参数的同时优化，提出用二进制一复数混合编码的自适应进化规划，利用双倍体基因拓展染色体的信息量，加快算法的收敛速度，实现全局优化。在算法研究的基础上，利用WRBF网络对混沌时间序列进行预测，验证了方法的有效性。     

基于RBF网络和ARX模型的液压系统故障诊断方法

提出了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络和有源自回归(Auto-Regressive with Extra Inputs,ARX)模型的液压系统的故障诊断方法.作为一种性能优越的网络分类器,RBF网络比传统的反向传播(Back Propagation,BP)网络表现出更好的分类效果,非常适合于故障特征识别.故障诊断方法首先针对目标故障状态建立 ARX模型,提取 ARX 模型的自回归系数作为故障特征向量.然后将故障特征向量作为RBF网络训练样本,建立RBF网络故障分类器,进一步根据RBF网络的输出结果来判断故障的类型.通过建立挖掘机铲斗部分液压系统仿真模型,验证了于基于RBF网络和 ARX 模型的故障诊断方法的有效性.     

宽带LFM信号的压缩感知测向算法

在采用均匀圆阵对宽带线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号进行测向时,由于满足奈奎斯特采样所需采样数据量很大,加重了实时处理系统负担。针对这一问题,在小孔径圆阵环境下提出并构建了基于压缩感知理论的时差测向模型,以较少的观测点实现了信号的波达方向估计。研究结果表明,应用所提的基于压缩感知的分数时延估计法对宽带LFM信号测向时,能够获得与分数时延估计测向算法相似的测向精度,并且大量减少了数据的运算量,提高了算法的时间效率。     

ERBF network with immune clustering

Based on immune clustering and evolutionary programming(EP), a hybrid algorithm to train the RBF network is proposed. An immune fuzzy C-means clustering algorithm (IFCM) is used to adaptively specify the amount and initial positions of the RBF centers according to input data set; then the RBF network is trained with EP that tends to global optima. The application of the hybrid algorithm in multiuser detection problem demonstrates that the RBF network trained with the algorithm has simple network structure with good generalization ability.     

MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究

提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化（MPSO-RBF）方法，并将其应用到非线性系统的辨识中。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。经典型非线性系统仿真试验，并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比，结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好，可以达到更优的辨识精度。最后，通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例，同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。     

基于增强学习解决随机需求车辆路径问题

针对确定随机需求车辆路径问题的最优策略,存在状态空间"维数灾"问题,基于增强学习函数近似原理,首先,设计了一个径向基函数(RBF),其次,在一给定的控制策略下,将最小平方瞬时差分(LSTD)法确定函数的权系数与交叉熵(CE)法确定隐层节点基函数的参数相结合,通过在线调整,使Bellman残差平方和性能指标达到最小,最后,根据得到的径向基函数,确定最优策略。通过仿真试验,验证了所设计方法的有效性。     

基于动态小波神经网络的非线性动态系统辨识

一种隐层由小波基组成的神经网络被用来实现非线性系统的输入输出之间的映射关系.为描述系统的动态特性,在网络中引入了自回归连接结构.本文给出了详细的用小波神经网络进行系统辨识的算法和步骤.本文提出了一种FC+GD算法以提高训练神经网络的收敛速度.最后,将所提出的方法用于CSTR模型的辨识,并与RBF和MLP网络相比较.     

基于RBF网络非线性系统逆控制的一种设计方案

基于逆动力学控制的思想,提出一种RBF神经网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络结构和最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学模型的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性对象,从而使非线性对象的控制问题转换为线性对象的控制问题。仿真实验证明该控制策略不仅能使系统具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力,而且具有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。