RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统。BP网络应用广泛,但也有许多不足之处。因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法。分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理。用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确。并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度。     

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。     

基于RBF神经网络的图像特征处理

径向基函数网络(RBFN)是当前人工神经网络技术研究的热点之一,并以其优良的性能广泛应用于各个领域。针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,文章提出用RBF神经网络进行图像特征提取,并给出了RBF神经网络构建过程及选Gauss函数为径向基函数的优势,最后设计并完成实验。模拟实验结果表明了训练好的RBF网络对边缘特征提取的有效性,也证实了选择良好的高斯函数宽度,可以得到较优的网络。     

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究

经典的Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设,当假设模型与样本实际分布情况不相符时,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题,例如变标签问题时,距离判别、Fisher判别、k－近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层LBF网络对提高改进的RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明,与前向三层RBF网络和前向三层LBF网络相比,该IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点,有利于实现实时分析。     

多分类问题的RBF 二叉神经树网络方法

神经网络是一种普遍使用的分类方法。当类别数目较大时 ,神经网络结构复杂、训练时间激增、分类性能下降。基于两类问题的树网络多分类方法将两分类方法和判决树相结合 ,利用两分类方法来减少神经网络的训练时间 ,利用树型分类器来提高识别率。提出了一种多分类问题的二叉神经树网络结构和训练算法。利用两分类网络的训练结果对类别进行排序处理 ,并应用排序后的类别序号构成树型分类器 ,使可分性最差的类别的识别率提高最大 ,从而提高了整体分类性能。使用径向基函数 ( RBF)网络作为节点网络 ,使节点网络结构适应两类间的可分性 ,从而最终优化了神经树网络的结构。仿真实验表明该方法的分类性能优于现有方法     

改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究

研究了前向两层径基函数（RBF）网络和前向两层线性基本函数（LBF0网络的发类机理及其结构与初始参数优化确定方法,提出了Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点,从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为0．5,进而提出了由两层RBF网络和两层LBF网络组成的前向RBF神经网络－－IRBF神经网络。     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力．     

引入收益因素的RBF神经网络及其应用

考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素，提出了一种改进的径向基函数(RBF：Radial basis function)神经网络方法。在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息，并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市综合指数进行预测的结果表明，该方法在提高投资收益的意义下，提高了神经网络模型在金融领域的预测性能。     

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。     

基于RBF神经网络的采场回采工艺改进试验

某铁矿地下采场回采中存在生产效率低、炸药单耗大和大块率高的问题.为此,提出了水平炮孔前进式开采的改进方案,进行了以排距、孔距、周边孔距为因素的L9(33)的爆破正交试验,建立了以排距、孔距、周边孔距为输入层因子,炸药单耗和大块率为输出层因子的RBF神经网络模型;从安全和经济的角度提出了爆破综合期望指数公式,结合模型预测结果进行最终优选,优选结果为:排距1m,孔间距14m,周边孔距1m.经过现场验证,现生产能力为原来的4倍,增加了可充填的采场数目,顶板暴露时间缩短,生产效率提高约75%,炸药单耗减少62%,大块率降低74%.     

面向循证医学网络文献的SVM分类方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法.首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法.基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率.     

BP神经网络在数据挖掘分类中的应用

结合人工神经网络对噪声数据具有高承受能力,且对未经训练的数据具有分类模拟能力的特点,讨论了在数据挖掘领域中利用BP网络进行数据分类的实现过程,描述并分析了BP算法.然后,针对银行业务中客户信用政策给出了实例分析,用该算法建立了一个分类模型,根据存款金额、贷款次数、及时还贷率等数据信息实现对客户信用等级的分类.     

基于代理的数据挖掘在Web预取中的应用研究

由于接入Internet的用户数量剧增以及Web服务和网络固有的延迟，使得网络越来越拥护，用户的服务质量得不到很好的保证。为此提出了一个基于Agent(代理）的Web预取系统，此系统利用了数据挖掘技术来挖掘用户的兴趣关联规则，并且充分考虑了用户当前的兴趣状况，可根据用户的兴趣习惯很好地预测用户即将发生的行为，进而预取从目前页面连结出去的最有价值（用户最感兴趣）的几个页面，从而达到提高网络浏览速度和提供主动服务的目的。     

RBF神经网络在煤的热解特性研究中的应用

在MATLAB5．3环境下，利用神经网络工具箱中的RBF神经网络算法，通过煤的元素分析和工业分析对煤的热解特性进行了研究，对热解析温度T1，最大反应速度对应的温度T1max，热解前期热解量G1以及热解完成时间 t进行了预报，预测结果表明用RBF神经网络来研究煤的热解特性，可以达到较高精度，是一种很好的研究方法。     

RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

以频谱能量和轴心轨迹特征作为机械故障的特征量,通过RBF神经网络对机械故障进行诊断,使用Matlab软件编程并得出识别结果.与BP神经网络、Elman神经网络相比,RBF神经网络在机械故障诊断中具有训练次数少,速度快,准确度高,识别误差小的优点.     

径向基函数神经网络在多河段水质模拟中应用

为了更好地模拟与预测河流水质,运用人工神经网络的原理与方法,在分析河流多河段水质模型基础上,建立了RBF人工神经网络水质模型,应用滏阳河邯郸市区段实测水质数据对模型进行训练与检验,结果表明,该模型应用于水质模拟精度高,是可行的.     

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法，以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。