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基于模糊聚类与非线性最小二乘法的径向基网络设计 总被引:5,自引:0,他引:5
针对径向基网络构造的关键,径向基函数中心位置的合理选取,利用改进的模糊聚类法给出了径向基网络中心的选择算法,并在此基础上结合非线性最小二乘法,提出了一种新的网络递推学习算法,这种学习算法充分利用径向基网络的二次信息,迭代地确定径向基函数的中心位置和 网络的权系数。通过运用于泵站特性曲面的拟合,证明了该算法的行之有效的。 相似文献
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一种改进的RBF神经网络学习算法 总被引:30,自引:0,他引:30
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性 相似文献
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提出了一种新型的IPL(incremental projection learning)算法。该算法通过调整网络参数,达到修正IPL 算子A的目的。与原来的IPL算法相比,新算法所需训练样本数较少,步骤简单,训练速度快。仿真结果表明,由 经过改进的。IPL算法得到的径向基网络结构相对简单,结果也较精确。 相似文献
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有时间窗的车辆调度问题的网络启发式算法 总被引:19,自引:0,他引:19
本文对有时间窗的车辆调度问题进行了分析,提出了以网络优化为基础的启发式算法,算法中引入重载点,把求解有时间窗的调度问题转化为求解多个有确定开始时间的车辆调度问题,利用最小费用最大流算法求解有确定开始时间的车辆调度问题,再根据检验数来调整开始时间值,并用实例进行了验证。最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论。 相似文献
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径向基函数网络泛化能力研究及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析径向基函数网络(RBF网络)结构及影响其泛化能力的因素,提出一种通过网络泛化误差自动调节隐层节点数以得到最佳节点数的方法。将采用这种算法的RBF网络用于对船舶焊接变形过程进行建模并预测其输出。仿真表明这种算法可以显著提高传统RBF网络的泛化能力。 相似文献
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一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,基于传统的数值信息FCM(fuzzy c-means)聚类算法,提出了一种新的聚类分析算法.首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题,其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理.然后根据提出的两个定理,进一步给出了基于区间数信息的FCM聚类算法的迭代步骤.最后,通过一个算例说明了给出的聚类算法. 相似文献
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本文研究了利用径向基神经网络辨识某伺服机构的问题,本文采用了具有自适应步长的K-均值聚类算法对网络中心进行调整,学习算法中的局部卡尔曼滤波器考虑了径向基网络的空间和参数局部特性,有效地提高了算法的收敛性与学习速度;仿真结果表明了RBP网络对伺服机构建模的有效性。 相似文献
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多车场满载货运车辆优化调度的网络流算法 总被引:14,自引:1,他引:13
探讨在一般条件下的多车场满载的VSP问题。建立了它的网络流模型,并给出了一个基于该网络流最优解的启发式算法。该算法的一个明显特征是,对每一条行车路线的确定总是基于一修改后的网络流模型的最优解,大大提高了算法结果的优化质量。同时,与其它同类算法相比,其算法设计也明显偏优。 相似文献
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简要介绍了基于HIA的协同仿真平台(COSIM)的两种开发机制:COSIM开发机制和非COSIM开发机制。基于该平台构建了编队协同作战仿真系统,介绍了系统的体系结构及各节点的功能,完成了各个联邦成员的对象类和交互类设计,研究了非COSIM机制下的系统开发过程.开发过程表明:该机制在较大程度上封装了HLA/RTI的开发细节,能降低系统的开发难度,使开发过程变得简单。通过仿真实验验证了所构建仿真系统的可行性和正确性。所构建的仿真系统为编队协同作战能力(CEC)系统应用到水下防御领域的概念论证提供了依据,且为相关理论的研究提供了试验平台。 相似文献
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基于Windows平台的仿真支撑系统的研究 总被引:16,自引:3,他引:13
对可运行于Windows平台的仿真支持系统进行了研究,并加以了具体地实现,针对微机系统的特点,采用了客户/服务器方式,对大型网络实时数据库进行了精心设计,实现了利用微机群构成大型仿真系统,对模型的编写、编译、连接、调试、运行和结果分析等全过程提供支持。并将指导员台,就地操作,工程师站等功能有机地进行了集成。同时,作为一个开放的系统,还提供了应用程序编程接口,为用户的进一步开发提供了方便。在多个仿真系统的实际使用表明,本研究成果为基于Windows平台的仿真系统的开发、运行和研究提供了良好的基础。 相似文献
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基于Agent的协同关系模型研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在分析协同环境中Agent之间协同关系特征的基础上,本文提出并定义了一种基于Agent的协同关系模型(ACRM),该模型引入了时间和空间的机制,用于描述现实世界的协同环境中Agent动态协同过程。通过应用实例说明该模型解决了动态协同过程中协同关系变化等问题。 相似文献