基于RBF神经网络的混合气体智能检测系统研究

基于传感器阵列和神经网络构造智能系统用于检测混合气体的低质量分数.传感器阵列获取质量分数为1×10-6～5×10-6范围的H2,C2H4,C2H2混合气体响应和质量分数为5×10-5～3×10-4范围的CO响应.通过RBF神经网络学习改善低质量分数混合气体检测的灵敏度.把传感器响应作为神经网络输入,神经网络输出为H2,C2H4,C2H2和CO的质量分数.实例分析表明,系统能较好地克服低质量分数混合气体检测过程中普遍存在的交叉灵敏度,得到满意的检测结果.     

基于优化RBF神经网络入侵检测研究

本文描述了在入侵检测方面的发展方向，讨论了熵聚类的可行性和具体算法，并将熵聚类与RBF神经网络相结合，提出了改进的ERBF模型，在实验中采用通用数据集KDD CUP验证了模型的实际工作情况，取得了预期的效果，实现了检测目的。     

基于线阵CCD的带材边缘检测系统研究

介绍了基于线阵CCD带材边缘检测系统的软硬件构成、工作原理、结构特点及设计方案,该方案用平行光投射系统来照明,采用可编程逻辑器件CPLD驱动CCD工作并对测量结果进行处理,有效地简化了硬件结构。介绍了一种CCD输出信号的处理电路及其二值化原理,并给出了系统硬件、软件设计方案。并通过实验得到测量结果,实验证明了本系统的可行性和实用性。     

机器视觉技术在汽车纵梁装配工艺孔在线检测中的应用

为了对工业现场中汽车纵梁装配工艺孔进行加工在线检测,采用机器视觉和计算机控制技术,对图像拼接、特征提取和模式识别等算法进行分析和处理,最终实现了纵梁装配工艺孔质量的自动识别,实践证明这种方法具有可行性和实用性。     

基于RBF神经网络发动机进气总压畸变指数预报

本文基于进气总压畸变试验数据混沌特性分析的基础上，建立了基于混沌参数的RBF神经网络预测模型，并将该模型用于对发动机进气总压畸变指数的预测．结果表明该模型可以对进气总压畸变指数随时间的变化规律做出有效预报。从而为进一步对发动机实施有效的、实时的监控提供有力的保障．     

基于增广RBF神经网络的混沌系统辨识

混沌系统的建模与辨识是混沌控制的基础。提出一种动态线性子系统与ＲＢＦ神经网络并联的增广ＲＢＦ神经网络模型,该模型不仅对动态非线性系统具有良好的逼近能力,而且网络学习速度很快。对Ｈｅｎｏｎ系统时间序列的仿真预测结果表明,增广ＲＢＦ网络能有效地用于混沌系统辨识。     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

基于机器视觉的汽车纵梁工艺孔在线检测方法

提出了汽车车架大梁工艺孔的在线检测方法,通过机器视觉技术检测方法来实现,由CDD摄像机采集到的多幅图画进行处理和分析.最终完成了对汽车大梁工艺孔的自动检测.应用机器视觉技术实现了载重汽车车架纵梁装配孔加工质量的在线检测,所研究开发的检测系统样机具有较高的检测精度.     

基于模糊RBF神经网络的管道泄漏检测方法

针对模糊BP神经网络在管道泄露检测与估计中存在网络构建训练速度慢、易陷入局部最优等问题,提出将模糊RBF神经网络方法应用于管道的泄漏检测与估计.首先依据管道泄漏时流量、压力的变化机理,将采集到的实际运行中管道内的流量差与压力差信号模糊化后作为RBF神经网络的输入,以泄漏尺寸大小的置信度作为网络的输出,并结合专家先验知识所得的模糊规则,构建管道泄漏检测的模糊RBF神经网络.进而以实际管道运行数据对其进行离线仿真测试,仿真结果表明模糊RBF神经网络克服了模糊BP神经网络的不足,提高了泄漏估计的精度,使网络构建更加高效、优化.     

基于RBF神经网络多用户检测方法的设计

基于免疫算法和免疫进化网络,提出了一种训练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免疫进化网络,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;采用免疫算法训练RBF网络,使优化过程趋于全局最优.通过计算机仿真证明,将该方法应用于多用户检测中获得了比传统检测器和其他方法训练的RBF网络多用户检测器更好的误码率检测性能.     

基于RBF神经网络的碳含量建模

以副枪检测信息为基础,应用RBF神经网络,建立了转炉炼铁合金终点碳含量的控制模型。     

基于RBF神经网络的粮食生产预测研究

提高中国粮食生产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题.对RBF神经网络的结构、特性和训练算法作了简要的概述.根据粮食产量与其影响因素之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了多因素非线性时间序列预测模型,并进行了仿真试验.结果表明,用RBF神经网络进行粮食生产预测得到了十分满意的结果.     

基于RBF神经网络的公路货运量预测方法研究

本文提出了一种基于RBF神经网络的直接预测法,对公路货运量进行了预测,并利用matlab工具箱予以了实现.对2004和2005年公路货运量预测的结果表明,预测值与国家统计局公布的实际数值有很好的一致性,预测精度也高于其它RBF预测法,有很好的应用性.     

基于RBF神经网络的PID控制在锅炉温度系统中的应用研究

目的提高电厂锅炉温度系统控制的可靠性和安全性,达到精确控制。方法提出一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制器,建立3层神经网络模型。结果在RBF-PID控制过程中,由神经网络RBF在线辨识得到梯度信息,然后根据梯度信息对PID的3个参数进行在线调整,从而改善系统的控制品质。结论仿真结果表明,基于RBF神经网络的PID控制较传统PID控制有较强的鲁棒性,提高了实时性能,获得了更好的控制效果。     

基于RBF人工神经网络的电动机振动故障诊断

针对电动机转子不平衡、不对中、油膜涡动、转子径向碰摩、喘振、轴承座松动等常见的几种振动故障,用RBF网络对提取出的6种故障信息进行分类,判断故障类型,并进行了仿真试验,最后将试验结果与BP网络的诊断结果进行了详细的分析比较.结果表明,RBF网络可以应用于电动机转子振动故障诊断,其诊断速度比BP神经网络快,诊断结果也更为准确.     

基于RBF神经网络的结构动力响应预测

介绍了径向基函数(RBF)神经网络学习速度快,动态仿真性强,具有较强的输入输出映射功能和全局最优逼近的结构特点.针对快速预测结构动力响应有助于克服结构振动控制中时滞效应的特点及BP网络存在的问题,应用RBF网络对结构的位移、加速度进行了预测,并采用BP网络作对比研究.仿真结果表明RBF神经网络训练速度快,精度高,可及时为主动控制建筑结构响应提供较为准确的优化性能指标,从而为实现在线实时控制结构响应提供优良的保证.     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

基于RBFNN的数据通信业务收入发展预测

数据通信业务收入发展状况受多种不确定因素影响，其预测过程是一个复杂的非线性问题，采用传统预测方法难以逼近复杂的非线性映射关系，其预测误差大．为此根据神经网络的非线性特性，提出一种基于RBF神经网络的数据通信业务发展预测模型，对2006—2011年数据通信业务收入发展进行预测，与BP网络训练结果比较，其收敛速度快，训练精度高，具有较强的鲁棒性和容错性，应用效果显著．