基于径向基函数神经网络的语音识别

提出一种基于径向基函数神经网络的改进聚类方法,并将此改进的神经网络应用于语音识别领域,建立一个非特定人的孤立词语音识别系统.此聚类方法采取有监督的学习方式,将训练样本的形心作为隐节点的质心,训练样本的分类数作为隐节点的个数.利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别.结果表明,采用此算法的径向基函数的神经网络具有更好的分类能力,训练速度和识别率均优于传统的径向基函数网络.     

径向基函数神经网络在散乱数据插值中的应用,

针对径向基函数（RBF）神经网络的特点,结合网络设计工作,对计算机辅助几何设计（简称CAGD）中的散乱数据插值和曲面上离散点集的光滑插值问题,采用RBF神经网络进行求解,从应用结果来看,RBF网络适合于解决曲面离散点集的光滑插值问题,比传统的样条方法更有效,更方便,具有较好的使用价值,并且可以很容易地推广到求解高维散乱数据插值问题之中。     

基于径向Hermite基函数的散乱数据隐式拟合

提出一种新方法拟合给定的散乱数据点集,该方法只需利用散乱数据点的法矢信息,而无需求解方程组,且不需要额外的内、外部约束点.对于给定的三维散乱数据点和相应的法向量,新方法可以产生一个隐式函数,其零水平集插值给定散乱数据点和相应的法向量.     

用径向基函数隐式拟合点云数据

提出一种新方法拟合散乱点云数据.拟合曲面由一个三变量模型的零水平集定义,该三变量模型是基于径向基函数散乱数据的一个隐式最小二乘拟合.数值实验结果表明,新方法比基于径向基函数的插值曲面方法快,并且容易实现.     

基于径向基函数概率神经网络的心律失常自动识别

讨论了基于径向基函数（ＲＢＦ）的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程,并且与ＢＰ算法的径向基神经网络进行了对比,同时也测试了网络的容错能力,结果表明,基于ＲＢＦ的概率神经网络,学习速度大大提高,同时减小了ＢＰ陷入局部极小的问题,有一定的抗噪声能力,基于ＲＢＦ的概率神经网络模型在心律失常自动识别中获得了很好的应用。     

基于径向基函数神经网络的工程造价估算

提出了一种更有效的前向网络——径向基函数(RBF)神经网络,以多、高层办公楼为例,建立了工程造价的估算模型,运用MATLAB语言程序实现,同时采用同样的样本对BP网络进行训练,两者结果比较表明,这种方法弥补了BP网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,从而大大提高了其实用性,是对造价估算方式的又一新的尝试。     

基于径向基函数神经网络的热轧产品性能预测

针对热连轧带钢生产过程中钢材内部一系列复杂的相变与物理变化以及涉及到的海量数据,可利用数据挖掘基本方法建立模型,提取规则,实现热连轧带钢生产的性能预测与评价功能。本文使用径向基函数神经网络建立模型,实现热轧产品性能预测。径向基函数神经网络在逼近能力、学习速度等方面都优于传统BP神经网络,本文将根据二者网络结构说明径向基函数神经网络的优越性。     

基于径向基函数神经网络的入侵检测系统模型

通过分析当前运用较多的入侵检测模型的缺陷,提出了一种基于径向基函数(Radial Basic Functions)神经网络的入侵检测系统模型。该模型既克服了传统的基于规则库的入侵检测系统所存在的管理问题,又克服了传统的系统仅能判断入侵行为是否异常,而不能识别入侵行为属于哪种类型的缺陷,从而使系统能够达到实时监测网络及主机状态,来防范不可预知性入侵。该模型具有良好的易用性和可扩展性,是一种开发安全管理系统的有效手段。     

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络

提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络．利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力，并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置，同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2个神经元来约简隐含层的神经元，以达到简化径向基神经网络结构的目的．实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络，结果表明，所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40％，学习的准确率可提高1%以上，而且网络结构更加精简．     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

多项式基函数神经网络模型

从函数逼近理论出发，用一组正交基函数作为三层前向神经网络各隐含单元的输出特性，以其加权和作为网络的非线性输出，构成一种单输入单输出正交基函数神经网络模型。建立了多输入的多项式基函数神经网络，并给出了非线性静态特性拟合，ＸＯＲ特性和动态特性拟合计算机仿真结果。     

基于径向基神经网络的焊接材料计算机辅助设计系统

以RBF神经网络理论为基础,设计实现了焊接材料计算机辅助设计系统。应用该系统能建立影响因子与性能指标之间的人工神经网络模型,并以此为基础建立了性能预测、配方预报、分析等功能模块,对焊接材料研发人员探索影响因子与性能指标之间关系具有较大的实际意义。     

基于OLS的径向基函数神经网络实现多种数字信号调制方式自动识别

基于决策论的信号调制样式自动识别方法具有简单易行、适合在线分析的优点,针对一些参数的计算进行了改进,并提出了基于该方法,利用正交最小二乘法(OLS)的径向基函数(RBF)神经网络,实现数字信号调制样式自动识别的方法.提高了该方法的识别能力,对信噪比(SNR)为6～30 dB的测试信号识别得到了较好的结果.识别的数字信号为2ASK、4ASK、2PSK、4PSK(QPSK)、2FSK、4FSK与16QAM.     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.     

基于RBF神经网络的高层建筑火灾风险评价

火灾风险评价是减小和控制高层建筑火灾的重要前提,本文设计了应用于高层建筑火灾风险评价的径向基函数网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对高层建筑火灾风险评价进行实例分析,通过对实验仿真结果与实际结果的比较分析,表明径向基函数网络模型在高层建筑火灾风险评价的可行性,为高层建筑火灾风险评价方法的研究提供一种新的尝试,为减小和控制高层建筑火灾的发生在理论上、方法上提供有益的指导。     

基于径向基函数神经网络的栅格图像非线性畸变校正

为了减小光电成像测量系统中存在的非线性畸变,提高测量精度,提出了一种基于径向基函数神经网络的图像畸变校正方法。提取带有桶形畸变的栅格图像中的栅格交叉点作为控制点,利用光学成像关系推算出栅格交叉点的理想无畸变位置,构成径向基函数神经网络的训练集。经过训练,可以确定径向基函数神经网络结构的优化参数。针对栅格图像进行了畸变校正实验,并与多项式变形法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地校正图像畸变,效果优于多项式变形法。     

基于自组织选取中心的广义RBF神经网络学习算法

根据RBF网络要学习的3个参数:基函数的中心、方差和权值,提出了广义RBF网络自组织选取中心的学习算法.该算法首先学习隐层基函数的中心与方差,然后学习输出层权值,仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于权值直接确定的任意基函数神经网络建模

以生物学和逼近论为理论基础,将任意一组线性无关的基函数作为各隐含神经元的激励函数,结合网络权值直接确定法建立了一个新的神经网络模型.仿真实验表明,该网络权值一步确定,收敛速度快,非线性逼近效果好.