水深遥感方法研究

“水深遥感方法研究”项目不仅具有其本身的实际意义,而且具有实际应用价值,本文综述了该项目的研究重点、研究思路和研究过程中出现的几个关键技术问题及对这几个问题的解决办法,从目前成果看,这项研究在闪有研究的基础上有了很大的进展,取得了具有实用价值的成果。     

基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

GIS技术在水深遥感中的应用

针对单纯遥感图像处理方法中存在的不足,提出出一整套利用地理信息系统（ＧＩＳ）技术辅助进行水深遥感研究的方法,并将其应用于长江口的水深遥感研究工作中,研究实践表明,ＧＩＳ技术很好地称补了单纯遥感图象处理方法的不足,提高了数据处理物信息提取的效率和精度。     

基于RBF神经网络的旋风器阻力系数预测模型

旋风器阻力系数是随旋风器结构参数变化的复杂函数，根据阻力系数与结构因素之间的映射关系建立了基于径向基函数(RBF)神经网络预测模型，并将其用于切流反转式旋风器阻力系数的预测并与常用的BP神经网络模型比较。结果表明，该模型收敛速度快。预测误差小，预测结果与实测结果较为符合。     

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。     

基于粗糙集理论的RBF神经网络在LUCC分类浅析

将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度。粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处理不确定、不精确及冗余的数据。结果表明,粗糙集简约后的决策信息放入RBF神经网络中进行运算,输出结果与BP网络运算结果进行对比,在运算时间和测试精度上均优于BP网络。     

长江口水域水深遥感研究

通过对长江口南支水域Ｌａｎｄｓａｔ－ＴＭ遥感图像进行了水深专题信息的增强处理,选择ＴＭ４／ＴＭ２波段组合,结合当地同一时期实测水下地形图资料,建立了该水域水民影像光谱值之间的统计相关关系,分析了影响水深遥感精度的原因并采用幂函数形式的修正项对相关模式进行修正加以解决,提出：图像处理质量的高低和相关公式建立的好坏是提高水深遥感精度的关键所在。     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

基于RBF神经网络的高层建筑火灾风险评价

火灾风险评价是减小和控制高层建筑火灾的重要前提,本文设计了应用于高层建筑火灾风险评价的径向基函数网络模型,介绍了其学习算法,并用此模型对高层建筑火灾风险评价进行实例分析,通过对实验仿真结果与实际结果的比较分析,表明径向基函数网络模型在高层建筑火灾风险评价的可行性,为高层建筑火灾风险评价方法的研究提供一种新的尝试,为减小和控制高层建筑火灾的发生在理论上、方法上提供有益的指导。     

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。     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

基于流形分析与AP算法RBF神经网络分类器

提出了一种基于流形分析与近邻传播（AP）算法的径向基函数（RBF）神经网络分类算法.通过流形分析算法对数据集进行初步处理,然后通过指数函数调整相似度矩阵,再重新进行AP聚类,在此基础上构造RBF神经网络分类器,通过拟合正确率来判断算法是否收敛,并对分类结果运用FMI指标进行评价.实验结果表明：改进算法中RBF网络隐节点数普遍得到增加,使得RBF神经网络拟合精度得以提高;从分类结果可以看出该算法对训练数据集都获得了很好的拟合正确率,对测试数据集也获得了较高的测试正确率.     

基于BP神经网络的内陆河流水质遥感反演

高效、全面、连续和准确地监测河流及湖库的有机污染能够为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据.该文以淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象,针对化学需氧量(COD)和氨氮(NH3-N)浓度两个重要的水质指标,基于Landsat 8数据和实测水质数据进行相关性分析,构建反演模型得到COD和NH3-N的空间...     

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。     

RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用

文章针对网络化控制系统普遍存在的时延问题,介绍了一种基于径向基函数神经网络自整定PID的控制策略.在Matlab/Simulink环境下搭建了基于TrueTime工具箱的网络控制系统的仿真平台.仿真结果表明:与常规PID控制相比,神经网络自整定PID控制算法可有效地提高系统的鲁棒性和自适应性,且此方法易于实现,便于工程...     

基于RBF神经网络的碳含量建模

以副枪检测信息为基础,应用RBF神经网络,建立了转炉炼铁合金终点碳含量的控制模型。     

基于RBF神经网络的粮食生产预测研究

提高中国粮食生产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题.对RBF神经网络的结构、特性和训练算法作了简要的概述.根据粮食产量与其影响因素之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了多因素非线性时间序列预测模型,并进行了仿真试验.结果表明,用RBF神经网络进行粮食生产预测得到了十分满意的结果.     

基于改进差分进化算法的RBF神经网络在股指预测中的应用

为了提高径向基函数(RBF)神经网络的预测性能,文章提出改进的差分进化算法(IDE),通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力,用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化,建立了IDE-RBF神经网络股指预测模型,并以上证综指为例进行了实证分析。实证结果表明,IDE-RBF神经网络的预测效果明显优于其他预测模型。     

基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析

利用径向基神经网络(RBF神经网络)对异向介质的基本单元进行分析,建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明,该模型所得结果与全波分析相吻合,分析时间为138.465793s,训练平方和误差为0.0374879,满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性,减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题,解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.     

基于RBF神经网络与遗传算法的Agent初始位置优化

以陆地作战训练模型为背景，研究了多Agent系统中Agent初始属性的优化问题，提出了一种径向基函数(RBF：Radial Basis Function)神经网络与遗传算法(GA：Genetic Alorithm)相结合的、对作战训练模型中Agent的初始位置进行优化的方法。与已有的优化方法相比，该方法不仅优化效果得到明显的提高，而且执行效率可以提高20余倍，更适于处理对执行效率要求较高的优化问题。