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。     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重点课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

改进BP网络学习算法的探讨

ＢＰ网络是目前应用很广的人工神经网络。改善ＢＰ网络算法尤其是提高ＢＰ网络的学习速度一直是人们研究的重要课题。本文在对ＢＰ网络现行算法研究的基础上，提出根据系统误差自适应调节学习率的快速ＢＰ算法（ＦＢＰ），并以棉花棉铃虫预测为例，对两种算法的收敛速度进行了比较。     

加速BP网络在单桩沉降预估中的动态适应

提出一种学习率自适应加速算法,即采用动态的网络学习率代替在整个学习过程中根据经验选取的传统的学习率,使ＢＰ神经网络的收敛速度得到显著的提高。应用这种神经网络,对单桩沉降预估过程以及信息扩散原理所取得的样本－教师模式匹配,可进行动态的学习。数值模拟表明,加速的学习算法使这种神经网络对问题的解具有动态适应性。     

神经网络在梯度功能材料制备中的应用

针对梯度功能材料（ＦＧＭ）制备过程的复杂性，提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估，实例分析表明，这一方法是有效的，同时，针对ＢＰ学习算法速度较慢，易陷入局部极小的缺点，改函数型连接网络来提高学习速度，试验表明学习速度提高显著。     

一种复合型前馈神经网络结构

ＢＰ网络是一全局逼近的网络,通常,在对样本数据的选取要求上,它不如ＲＢＦ网络同,即ＢＰ网络 训练样本数据的代表性不强时 表现出对非线性函数较强的逼近性能,鉴于此,作者提出一种复合型前馈神经经网络结构,在此结构中,笔者采用了ＢＰ神经网络对训练数据进行预处理而得到径向基函数（ＲＢＦ）网络的初始中心矢量点集的方法,该方法使得ＲＢＦ网络中心矢量点集由传统的随机确定改为它的优化选取,由它确定的ＲＢＦ网络的中     

用于故障模式识别的自适应模糊训练BP网络

针对ＢＰ算法固有的收敛速度慢和局部极小等问题,在对已有ＢＰ改进算法进行研究的基础上,提出了用于在线故障模式识别的自适应模糊加速训练算法,可在网络学习过程中,通过模糊推理,对网络拓扑结构、学习因子、惯性因子及激励函数进行自适应调整,实例验证表明该算法具有收敛速度快、不易陷入局部极小、网络综合性能好等特点。     

基于RBF神经网络的股市建模与预测

提出一种基于ＲＢＦ神经网络的股市预测建模方法,并采用递阶遗传算法训练ＲＢＦ网络的参数、权重和结构,对上证综指和个股（伊利股份）的建模与预测结果表明,该训练方法使ＲＢＦ神经网络具有很强的学习与泛化能力,它在股市这样一个复杂的非线性随机系统建模中具有很高应用价值。     

基于小波网络的非稳态故障诊断方法

针对现有ＢＰ网络在故障诊断中存在的缺陷,提出了利用小波函数构造故障诊断神经元网络,利用变尺度算法进行网络训练,加快了网络的训练速度。并交结果运用到一个ＣＳＴＲ非稳态故障诊断的过程中,仿真实例表明,小波网络较ＢＰ网络具有更好的故障诊断能力。     

一种应用于水声目标识别的隐层结构自适应网络

提出了一种隐层结构自适应学习的径向基函数网络（ＨＳＡＲＢＦ）水声目标分类器,该网络可在训练中自适应调整隐怪节点数和设置新隐节点的初始权值,从而使网络输入样本的分类特征能有效地映射到隐节点输出,克服了一般ＲＢＦ网隐层初始权值及隐节点难以确定的缺陷,经对实测水声信号的识别试验表明,该网络隐层有较强的特征划分能力,识别率高于一般ＲＢＦ网或ＢＰ网分类器。     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

非线性、大滞后系统神经网络辨识研究

基于神经网络的非线性、大滞后系统辨识是当前研究的热点之一,介绍了神经网络辨识的基本原理,研究了BP与RBF神经网络两种典型网络的设计和算法,最后通过MATLAB进行了仿真分析与比较。仿真结果表明:一致性方面RBF优于BP神经网络,RBF神经网络收敛速度更快,辨识效果更好;泛化性能方面RBF网络较差,不如BP网络。由此得出两种网络各自的优缺点,在实际应用中可以此作为神经网络模型辨识的参考。     

蚁群算法优化RBF神经网络的网络流量预测

传统RBF神经网络在网络流量预测过程中存在收敛速度慢、极易出现局部最优等缺点,从而导致预测精度低。采用蚁群算法优化RBF神经网络参数来进行网络流量预测。利用蚁群优化算法来训练RBF神经网络的基函数宽度和中心,简化网络结构,加快收敛速度,防止局部最优的出现,改善RBF神经网络的泛化能力。实验结果表明,相对于GA-RBF以及PSO-RBF流量预测模型,模型预测准确度更高,能够很好地描述网络流的变化规律。具有泛化能力强、稳定性良好的特点,在网络流量预测中有一定的实用价值。     

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RBF神经网络的水深遥感研究

为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1~4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09 m,均方根误差为1.45 m,反演效果和精度明显好于传统反演模型;与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值。     

一种改进的BP算法

为了克服BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,笔者利用非线性最小二乘法对其进行了改进.结果表明,采用改进后的BP算法来训练神经网络,能在一定程度上提高神经网络的收敛速度,具有学习速度快、识别能力强等优点.     

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.     

基于权值函数神经元的BP网络研究

研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实验对比结果表明,在给定的误差精度要求下,基于权值函数神经元的BP神经网络每次训练都能收敛,且平均迭代步数较少,其收敛速度要优于传统BP网络,具有较好的研究应用价值.     

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。     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.