基于RBF神经网络的旋风器阻力系数预测模型

旋风器阻力系数是随旋风器结构参数变化的复杂函数，根据阻力系数与结构因素之间的映射关系建立了基于径向基函数(RBF)神经网络预测模型，并将其用于切流反转式旋风器阻力系数的预测并与常用的BP神经网络模型比较。结果表明，该模型收敛速度快。预测误差小，预测结果与实测结果较为符合。     

利用RBF神经网络实现高斯型函数积分

导出了在一定精度下高斯型函数积分近似表达式,利用径向基函数(RBF)网络具有良好的逼近任意非线性映射的特点,提出了一种改进的RBF网络方法以实现对高斯型函数积分。实验结果表明所提出方法具有较高的逼近计算精度。     

用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

采用量子克隆进化算法(QCEA)对径向基函数(RBF)神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明:经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑...     

RBF神经网络及其在液化气生产数据预测中的应用

针对化工生产中响应值测定滞后的问题，应用径向基函数(RBF，Radial Basis Function)神经网络建立生产数据预测数学模型．将该模型用于液化气生产数据预测，处理结果相对误差均小于5％，表明该模型预测效果良好．     

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     

RBF网络在图书馆流通量预测中的应用RBF网络在图书馆流通量预测中的应用

根据径向基函数（RBF）网络的理论以及图书馆流通量影响因素,提出了基于RBF网络预测图书馆流通量的模型,利用图书借阅的原始统计数据对该模型进行了计算,指出该算法用于预测图书馆流通量是可行和有效的,具有一定的应用参考价值。     

RBF网络在图书馆流通量预测中的应用

根据径向基函数(RBF)网络的理论以及图书馆流通量影响因素,提出了基于RBF网络预测图书馆流通量的模型,利用图书借阅的原始统计数据对该模型进行了计算,指出该算法用于预测图书馆流通量是可行和有效的,具有一定的应用参考价值.     

基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

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。     

改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用

提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions，径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法。并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明，改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法，可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能。     

RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用

文章针对网络化控制系统普遍存在的时延问题,介绍了一种基于径向基函数神经网络自整定PID的控制策略.在Matlab/Simulink环境下搭建了基于TrueTime工具箱的网络控制系统的仿真平台.仿真结果表明:与常规PID控制相比,神经网络自整定PID控制算法可有效地提高系统的鲁棒性和自适应性,且此方法易于实现,便于工程...     

基于RBF神经网络与遗传算法的Agent初始位置优化

以陆地作战训练模型为背景，研究了多Agent系统中Agent初始属性的优化问题，提出了一种径向基函数(RBF：Radial Basis Function)神经网络与遗传算法(GA：Genetic Alorithm)相结合的、对作战训练模型中Agent的初始位置进行优化的方法。与已有的优化方法相比，该方法不仅优化效果得到明显的提高，而且执行效率可以提高20余倍，更适于处理对执行效率要求较高的优化问题。     

基于改进RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定。RBF神经网络参数的初始值直接影响收敛速度,本文通过聚类法优化初始值。仿真结果表明,基于聚类法优化的RBF神经网络收敛速度快,整定效果优于未使用该方法的整定结果。     

基于RBF神经网络模型的臭氧浓度软测量研究

目前的臭氧浓度在线分析测试仪器在臭氧发生器中的应用受到很大限制.通过监测影响臭氧产生浓度的6个参量,基于RBF神经网络模型实现了臭氧浓度软测量.该模型采用梯度下降法确定RBF基函数的中心及输出层权值,可离线和在线校正所建立的神经网络模型.实验证明,软测量模型输出结果与臭氧浓度分析仪测量结果的绝对误差小于5g/m3的达93%以上,绝对误差小于1g/m3的达33%以上,且响应时间小于1s.     

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.     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

RBF人工神经网络拓扑结构定义与解的唯一性证明

以RBF人工神经网络为例,通过引入透明人工神经元的定义,提高了人工神经网络拓扑结构表述方面的一致性,证明了人工神经网络解的唯一性与确定性,提出了训练算法的非随机性和学习速率的最佳选择.     

基于RBF神经网络的软基沉降预测研究

将神经网络理论引入软基沉降预测领域．借助自控领域信号处理的思想，应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测；软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题，将地基压缩层从上到下分成若干段，每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入，将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出，可以预测后期沉降曲线走势．实践表明，建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的，只要有足够多的训练样本，长期预测可以达到比较精确的预测效果．表5，参9．