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Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于神经网络树和人工蜂群优化的数据聚类

针对高维数据引起的"维数灾难"问题,设计了一种基于神经网络树和人工蜂群优化的高维数据聚类算法.首先,设计了改进的二元人工蜂群优化算法,以封装式方法最大化径向基函数网络的准确率,以过滤式方法最小化特征的冗余度;然后,基于每个特征子集的样本集训练径向基函数网络,构建以径向基函数网络为节点的神经树;最终,采用门网络将连接的类...     

大坝变形蚁群聚类径向基函数神经网络安全监控预测模型

本文研究了蚁群聚类法和径向基函数神经网络的基本原理,结合大坝变形安全监控的要求,探讨了大坝变形监测数据聚类处理方法,构建了径向基神经网络隐层基函数,由此表征了大坝变形规律的影响因素与变形之间的非线性映射关系.通过上述研究,建立了大坝变形蚁群聚类径向基函数神经网络(ACC-RBF)安全监控模型.实例分析表明,所提出的模型比传统的径向基神经网络模型预测精度更高.     

基于RBF神经网络的客户分类模型

运用径向基函数（RBF）神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值．仿真结果证明了该方法的有效性．     

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.     

河网洪水预报径向基函数人工神经网络方法

讨论了神经网络在河网水流数值模拟中的运用现状,并基于河网水流数值计算模拟的特点,将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网水流．模型采用混合学习算法,选用高斯核函数作为隐藏层基函数,充分发挥其表示形武筒单、径向对称、光滑性好和解析性好的优势,并采用k-均值聚类算法来确定径向基函数的参数,运用最小二乘法求解权值．建立了珠江三角洲河网的洪水预报模型,计算表明,预测结果与实测数据吻合较好,该模型具有运算速度快、简便易用且预报精度较高等特点．     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

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。     

一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

网联车混行条件下交通流量融合方法

未来智能网联车与非网联车混行将带来更多的多源交通数据；为了提高数据的可靠性，结合传统交通数据获取方式提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的多源交通数据融合方法。首先选取不同来源的数据构建多源数据集并设置对照数据，利用Elbow Method方法和K-Means算法对多源数据集进行聚类，再以聚类中心坐标为参考构建相应径向基神经网络，最后在神经网络训练过程中引入粒子群算法，以融合结果与对照数据的差值作为粒子群算法迭代的目标函数，帮助求解神经网络中的参数。使用MATLAB实现神经网络并选取一组多源交通流量进行测试，同时再把这组交通流量数据用卡尔曼滤波算法融合，将两种方法的融合结果进行对比。结果表明：相比于传统卡尔曼滤波，使用粒子群优化的径向基神经网络对混行条件下的多源交通流量进行融合时数据误差均降低60%以上。     

基于QPSO-RBFNN的短期电力负荷预测模型

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了一种量子行为粒子群优化(Quantumbehaved particle swarm optimization,QPSO)算法和径向基函数神经网络(Radical basis function neural network,RBFNN)相结合的电力负荷短期预测模型。通过K-均值聚类算法确定RBFNN的基函数中心,并用粒子群优化算法优化神经网络权值,在加快RBFNN收敛速度的同时提高预测精度。以实际负荷数据进行预测验证,预测负荷的均方根误差小于0.01,验证了模型的合理性和有效性。     

基于改进kmeans聚类方法的RBF神经网络设计

提出了一种利用改进的kmeans聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定的RBF网络设计方法．通过对函数逼近的仿真实验,表明该RBF网络比Kmeans聚类算法设计的RBF网络更加稳定高效．     

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。     

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...     

径向基概率神经网络的结构优化算法研究

径向基概率神经网络（RBPNN）是在径向基函数神经网络（RBFNN）和概率神经网络（PNN）的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络（FNN）模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。     

一种基于覆盖超球算法的径向基概率神经网络结构优化

介绍了径向基概率神经网络(RBPNN)的一种启发式结构优化算法.该算法首先提出一种移动平均中心超球覆盖算法,并用于初选径向基概率神经网络的隐中心矢量,然后使用遗传算法进一步优选隐中心矢量,同时优化核函数控制参数.实验结果表明,该算法在实际应用中能够加快优化速度,降低计算复杂度,有效地简化RBPNN模型的结构.     

基于菌群优化算法优化生产车间传感网能耗

为了降低制造车间传感网能耗,采用基于菌群优化的径向基函数神经网络算法对传感网数据进行融合,去除冗余感知数据并降低数据维度;首先分析传感网节点的分簇及数据传输方式,然后建立基于径向基函数神经网络的生产车间传感网数据融合模型,引入菌群算法,利用菌群算法的趋化、复制和迁徙操作对神经网络的权重进行优化,获得稳定的径向基函数神经...     

基于改进的神经网络最近邻聚类算法在结晶器液位系统中的应用

针对连铸机的结晶液位采用拉速控制导致控制过程不稳定而影响铸坯质量的问题,提出了基于神经网络的模型辨识及智能PID控制方法,它主要基于径向基函数(即RBF)神经网络,通过改进的最近邻聚类学习算法在线辨识相关的结晶器系统模型.基于径向基函数辨识网络,将辨识所得雅克比閜应用到智能PID控制器的权值调整之中.结果表明,该算法可...     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径...