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.     

基于径向基函数神经网络的海南省社会经济数据分析

本文提出了基于径向基函数神经网络的预测方法,综合分析了近年来海南省经济数据的特点,考虑了决策变量之间的耦合和不确定关系,并解释了变量构建决策因子矩阵,同时将预测函数作为目标矩阵,使用神经网络方法训练权重,仿真结果证明:分析可行有效,可对经济走向做出合理的预测.     

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。     

基于分级偏最小二乘回归的径向基函数神经网络

为提高径向基函数神经网络的泛化性能,提出一种利用分级偏最小二乘回归方法构造径向基函数神经网络的方法,逐步增加网络中的隐节点数直至达到合适的网络规模,消除了训练数据中存在的多重共线性对网络泛化能力的不利影响.所得径向基函数神经网络的泛化能力比偏最小二乘回归构造的径向基函数神经网络提高了约30%.船舶航向跟踪预测控制仿真验证了该算法的可行性和有效性.     

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。     

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。     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

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.     

径向基函数神经网络在地下水位预报中的应用

本文在介绍径向基函数神经网络原理的基础上,研究径向基函数神经网络模型在地下水位预报中的应用,以吉林西部地区为例,应用其1990-2012年的月平均地下水位数据,建立径向基函数神经网络模型。为进一步证明预报结果的准确性,把预报结果与自回归模型的预报结果进行比较。结果表明:径向基函数神经网络模型能很好地进行地下水位预报,同自回归模型相比,径向基函数神经网络模型预报的精度更高,预报结果更具有准确性。     

基于混沌理论与径向基函数神经网络的混沌时间序列预测

根据混沌时间序列的特性 ,给出了将混沌理论与径向基函数神经网络相结合对其预测的方法 .首先在虚假邻域概念基础上 ,提出了可同时确定合适的嵌入维数与时间延迟的方法 ,从而可据此确定径向基函数神经网络的输入 ;然后 ,用径向基函数神经网络进行学习及预测 .最后 ,给出一个实例 .     

基于径向基函数神经网络的水轮发电机组效率曲线计算方法

提出用径向基函数(RBF)神经网络进行水轮发电机组效率曲线计算的方法，并建立了径向基函数神经网络模型，以有限水头下原型效率试验数据为样本进行训练，所得的网络可快速准确地计算任意水头下的效率特性曲线。与BP神经网络模型的对比结果表明，该方法避免了BP神经网络的局部极小及收敛速度慢等缺点，在精度、训练速度等方面优于BP神经网络。     

基于径向基神经网络的股价预测

借助径向基函数（Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力，对深能源A股价这个时间列作了连续若干天的一步预测，并与其他预测方法进行了比较。结果表明，用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的。     

一种基于径向基函数神经网络的语音降噪方法

采用径向基函数神经网络在时域上对含噪语音信号进行降噪处理.针对语音信号的短时平稳性以及噪声的随机性,对语音信号进行分帧预处理;用分帧后的纯净语音信号作为径向基函数网络的教师信号,并利用Matlab神经网络工具箱设计和训练网络.实验结果表明,径向基函数网络作为语音信号滤波器,可有效地抑制语音信号中的白噪声,具有良好的降噪性能.     

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。     

基于径向基函数神经网络的功率器件集总参数热模型

功率器件易发生热击穿故障,为准确估计其运行温度,需建立器件的热分析模型。然而,当多个功率器件排布距离较近时,器件间的热耦合作用会导致模型中的热参数难以获取。为此,引入导热时间常数τ和温升变化率k两个热参数,建立了功率器件集总参数热模型;并提出通过径向基函数神经网络,对参数τ和k进行估计,克服模型热参数难以获取的问题。以单相全桥电路为对象,通过温升实验,对所提功率器件热模型的有效性进行了验证。     

基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体

研究了采用气敏阵列与神经网络技术检测混合气体浓度的一种新方法,并将其应用于探测变压器油中微量特征气体．实验检测了φ（Ｈ２） 为０ ～５ ×１０ － ６ 和φ（Ｃ２ Ｈ２） 为１ ×１０ － ６ ～１３ ×１０ － ６ 的混合气体,结果测得氢气绝对误差最大值为０ ．１７ ×１０ － ６ ,乙炔绝对误差最大值为０ ．５３ ×１０ － ６ ．可见,该方法有效地提高了气敏元件的选择性,使混合气体浓度测量的准确性显著提高     

基于径向基神经网络的水饱和含氧量的数据拟合

相关部门提供的标准大气压下水饱和含氧量标定值仅为离散温度点处的数据,这些数据显示了水的饱和含氧量与温度之间呈非线性关系,由此提出了利用Matlab函数创建径向基神经网络对既有标定数据进行分析、拟合.结果显示,该方法达到了误差目标,且较传统方法具有数据存储量小,网络学习时间短,收敛速度快的特点.     

基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别

为寻求桥梁结构自动损伤识别的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络对某斜拉桥进行了损伤识别研究。分别采用了频率、振型模态、曲率模态3种指标作为网络的输入参数，考虑1根斜拉索损伤、2根斜拉索损伤及3根斜拉索损伤的三类工况，提出了损伤位置识别判断准则及识别效果评价指标。研究表明，径向基函数神经网络对斜拉桥的损伤位置和损伤程度能进行有效识别，构造样本和选择损伤指标是今后的研究方向。