基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于视频流的地铁人群目标识别

地铁站内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流,保障地铁安全的重要依据之一.利用站内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式.文中提出了一种结合了自适应背景差分和比例自适应模板匹配的算法,用背景减除对图像进行分割,然后再利用比例自适应模板对感兴趣的区域进行搜索匹配,识别目标人群的数目及位置分布.该算法能有效减少传统模板匹配的计算量,提高匹配的准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果.     

基于离散小波变换和RBF神经网络的说话人识别

为提高说话人识别系统的性能,结合离散小波变换与RBF神经网络提出一种说话人识别新方法。把小波变换与美尔频率倒谱系数提取相结合,使用离散小波变换代替美尔频率倒谱系数中的离散余弦变换,提取变换谱振幅作为特征参数。使用逼近能力、分类能力和学习速度均更优的RBF神经网络取代常用的BP网络,采用与输入样本相关的方法优化RBF网络初始权值选取。不同语音长度和信噪比的实验表明,系统识别率和鲁棒性均得到了提高。     

基于RBF神经网络的水文地质参数识别

水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性，提出了水文地质参数识别的径向基函数(RBF )神经网络方法，并通过算例验证了它的可行性与有效性，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，比BP神经网络具有更好的参数识别效果。     

用文化算法改进的RBF神经网络在语音识别中的应用

针对传统的RBF网络求取隐层基函数中心的K-均值聚类算法的缺点,利用文化算法的全局搜索性能,将文化算法用于语音识别系统的RBF网络的训练过程中,基于实验数据,指出该方法的识别结果较k-均值聚类算法有了明显的改善。     

基于RBF神经网络的冠心病识别模型

RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷,提出以RBF神经网络为识别模型,采用最近邻聚类学习算法,建立一种冠心病模式识别诊断系统.仿真实验表明,该模型可快速完成对冠心病样本的学习与拟合,具有预测识别率高的优点,可作为该病诊断的一种有效的辅助手段.     

应用非线性系统识别的RBF神经网络新型学习算法

扩展了一个在线的优先权更新算法,即一个基于RBF神经网络的非线性不连续时间多元动态系统的识别技术,这种技术适合神经网络结构．描述了独立表示的在线算法的2个不同问题,通过建立识别问题和在适当的控制理论中揭示某些技术之间的连接,给出了一个能满足单一变量系统需要的算法．     

基于RBF网络的不停车收费系统的车型识别

提出了一种利用RBF神经网络和红外线测量车型法对汽车车型进行自动识别的方法.算法用MATLAB实现,识别和分类效果良好.     

基于RBF神经网络的输电线路故障类型识别新方法

基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络理论,采用电流突变量比例系数,提出了一种对输电线路故障类型识别的新方法。利用PSCAD/EMTDC软件建立500 kV高压输电线路仿真模型,仿真不同工况下的故障。由各相电流之差提取故障差流信号的突变量,并计算故障后一个周期内差流突变量的有效值,得到故障状态下各相差流突变量占三相差流突变量有效值总和的比例系数,结合零序电流判别系数构造故障类型识别特征向量,建立RBF神经网络进行故障类型识别。仿真结果表明,采用电流突变量比例系数作为特征量包含的信息更丰富,对RBF神经网络的训练效果更好,不受故障位置、故障初始角和过渡电阻等因素的影响,网络识别精度高。     

基于部分连接神经网络的场景识别

目前基于图像的场景识别的方法都依赖于对图像特征的选取及特征数目的精简.提出了一种基于部分连接演化神经网络模型来进行图像场景识别的新方法:不对图像进行特征提取,而是将待识别图像的每个像素都作为神经网络的输入.为了克服新方法由于大量神经元引起的模型训练时间过长问题,将基于C语言计算架构的演化神经网络模型创造性地移植到基于图形处理器(GPU)的通用并行计算构架(CUDA),神经网络的演化训练速度提高200倍以上.在实验中,尽管输入的图像大小达到300×400像素(120 000个输入神经元),但CUDA的部分连接演化神经网络对场景图像有较强的识别能力,对亮度、缩放、旋转等变化也有较好的鲁棒性.     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法

客流参数预测是实现枢纽客流安全状态预警的重要手段,针对枢纽客流参数的预测问题,提出了基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法,通过对高铁综合客运枢纽内瓶颈点的短时客流参数信息进行预测,对客流的拥堵或滞留状态进行及时预警. 实验证明基于RBF神经网络的高铁客运枢纽客流参数预测方法能够对瓶颈点未来短时内的客流参数信息进行较准确地预测,并可较好地反映滞留客流状态.     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

T-S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法．仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数．     

基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型

结合梯度下降算法和进化算法对RBF神经网络进行改进,建立了基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型.配电网故障诊断实例表明,基于改进的RBF神经网络的配网故障诊断模型具有较高的诊断精度.     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法,并将其应用到股票价格预测,同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明,相比于传统的RBF神经网络算法,菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。