一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法     

复数RBF神经网络自适应均衡算法研究

在研究基于实数径向基函数 (RBF)神经网络均衡器结构的基础上 ,提出了几种新的适用于QAM信号的复数RBF神经网络自适应均衡器结构 ,并给出了相应的自适应算法。新的均衡器是充分利用了所得到的信号信息及RBF的特性而分别构成的。理论分析和计算机仿真结果都表明 ,基于新的均衡器的算法比基于实数RBF神经网络的均衡算法具有更好的收敛性能     

过热汽温系统的RBF神经网络控制

采用RBF神经网络直接构成神经网络控制器，将在线学习和控制相结合，这种方法不需要增加另一个神经网络对系统进行在线辨识，也不需要预先确定神经网络控制器的结构。通过将该方法应用于电厂过热汽温系统的控制进行仿真研究并与常规PID串级控制系统进行比较，结果表明控制系统的性能得到较大的提高。     

基于RBF网络的模糊if-then规则快速提取

提出了一种基于径向基函数神经网络(RBF网络)的模糊规则提取的新方法。该方法快速、有效且提取的规则清晰。得到的模糊神经网络可用于非线性系统的逼近。     

基于改进递阶遗传算法的RBF神经网络分类器

针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表明改进算法能更好地确定分类器结构,分类准确率更高。     

基于RBF神经网络的柔性机构动态响应辨识模型

通过神经网络技术对柔性机构复杂的非线性动态响应进行辨识,建立了柔性机构运动参数的辨识模型。利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优异的非线性逼近能力,建立了柔性机构动态响应的辨识模型。将机构的驱动力矩、阻尼力矩和非线性运动参数分别作为RBF神经网络的输入样本和期望输出样本。建立了RBF神经网络的拓扑结构,利用样本数据对其进行训练。通过空间站柔性展开机构模型进行动态响应的辨识,结果表明辨识的收敛速度快,精度高。该方法为复杂大系统的建模和分析提供了一种理想的途径。     

基于RBF 神经网络的调制识别

针对通信信号这种非稳定的、信噪比(SNR)变化范围较大的信号,利用遗传算法训练的径向基神经网络分类器对各种调制信号的特征矢量进行分类识别,充分发挥径向基神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局收敛能力,并在遗传算法中加入了梯度下降算子,克服遗传算法收敛速度慢的缺点,加快了遗传算法训练神经网络的速度,使得分类器的识别率和鲁棒性得到明显改善。仿真实验的结果证明了此方法的有效性和可行性。     

一类时滞递归神经网络间的鲁棒自适应同步

针对一类具有不同吸引子的时滞递归神经网络间的同步问题,提出了一个自适应同步控制策略,建立了具有不同吸引子的两个神经网络间全局鲁棒同步的一个新判据。所提出的自适应同步控制策略不仅适用于结构已知的神经网络,而且也适用于不同结构和部分参数已知的神经网络,且对未知参数部分,由自适应更新律来辨识其参数。所提出的同步判据容易验证和控制律容易实现,数值仿真验证了所提方法的有效性。     

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

径向基函数神经网络的遥感图象分类

针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。     

基于主元分析的气体膜分离过程RBFNN建模

构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型,研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上,融入主元分析思想,先对间接测量变量进行主元分析,得到为主导变量提供关键信息的变量,再建立RBF神经网络对目标变量进行研究分析。基于实验数据和RBF神经网络模型,利用MATLAB软件平台对氢回收过程的重要性能参数分析研究,仿真结果证明了此模型的正确性和理论分析的合理性。主元分析的融入简化了气体膜分离过程重要性能参数在线检测的研究过程。     

基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂，难以数学建模。应用一种改进的RBF神经网络对DMFC系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速为神经网络辨识模型的输入量，电池电压／电流密度为输出量，利用1000组实验数据作为训练和测试样本，建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压／电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明RBF神经网络比BP神经网络收敛得快，建模精度高，从而为设计DMFC实时控制系统奠定了基础。     

动态T-S递归模糊神经网络及其应用

提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN).该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法.最后以动态系统的辨识为例,进行实验研究,取得了很好的效果,表明DTRFNN动态模型能很好的对动态系统进行辨识.     

基于神经网络的固体氧化物燃料电池电堆建模

针对现有的固体氧化物燃料电池(SOFC)模型过于复杂,难以满足工程上对SOFC系统实时控制设计的需要,提出了利用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络实现对SOFC电堆建模。在建模过程中,利用遗传算法优化RBF神经网络的输出权值及高斯基函数的中心向量和基宽向量,采用优化后的参数作为网络初始值,然后利用梯度下降法对各参数进行调整。通过仿真对该建模的有效性和建模精度进行了检验。     

一种基于新型RBF网络的侦察测向系统

针对雷达侦察系统的到达角(AOA)测量问题,提出了一种新型的基于两级径向基函数(RBF)网络的侦察测向系统。根据RBF网络的特点,本文采用了一种基于免疫算法的混合方法确定RBF网络测向系统的参数。该方法利用免疫算法的全局搜索能力优化RBF网络隐层的结构和参数,并采用最小二乘算法计算RBF网络线性输出层的权值。计算机仿真表明,基于这种RBF网络的测向系统达到了很高的精度。     

回归神经网络辩识电液伺服系统模型与仿真

建立了一种回归神经网络辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了基于回归神经网络内部状态反馈的辩识算法,利用辩识实验获得的过程输入/输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明:神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。