云模型优化径向基函数神经网络算法研究

径向基函数(RBF)神经网络广泛用于各类医学预测模型中,针对RBF神经网络隐含层高斯径向基函数的参数确定困难,影响癌症预后模型的因素具有多样性和模糊性等问题。利用云模型优化RBF神经网络算法,通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,优化RBF神经网络结构。用来自美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库的4 771例食管鳞状细胞癌患者数据建模仿真与传统的仿真对比,证明该模型预测生存期的C-index为0.705,远高于肿瘤等级、列线图和RBF神经网络(0.598、0.627和0.632),能更好更准确地对食管鳞状细胞癌患者进行预后预测。     

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飞机目标识别法

通过将自适应小波神经网络 (AWNN)中的小波基函数直接替换为 Gauss径向基函数 ,提出了一种适于对目标一维距离像信号直接进行分类的径向基函数神经网络(RBFNN)。对用于信号分类的 RBFNN网络结构的确定、RBFNN的训练以及最终判决规则的确定等问题 ,进行了深入的讨论。对 6个目标不同信噪比下的分类结果表明 ,提出的 RBFNN对距离像信号具有很强的分类能力 ,对于开发更加实用化的目标识别算法显示了很大的潜力     

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.     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

模型修正属于反问题的一种,针对其非线性、计算量大等不足之处,提出一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法,并把反问题归结为正问题进行研究。该方法将特征量作为自变量输入、设计参数作为因变量输出,用试验设计构造样本,以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系,利用神经网络的泛化特性直接输出设计参数的修正值。某空间钢结构模型的计算结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于径向基神经网络的目标识别研究

本文讨论了传统的径向基(RBF)神经网络聚类算法的基本原理,针对其选取初始中心矢量的不足,提出了一种新的选择初始中心矢量的方法,给出了新的学习算法,并将其应用于目标识别.仿真结果表明,新算法比传统的RBF算法具有更强的聚类能力,使目标识别更加准确.     

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。     

黑箱函数优化问题中的响应面优化方法

在实际科研领域和工程应用中经常会遇到一类问题,就是高价黑箱函数问题,针对高价黑箱函数的全局最优化问题,开展了径向基函数和响应面相结合的研究;针对径向基函数中响应面模型及目标值f*n的选取进行了理论分析;提出了一种新的选取策略,不同的选取策略必然会导致不同的搜索模式,从而影响优化效果。     

基于径向基函数神经网络的热工过程模型辨识

为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络(RBF-NN)的建模方法:采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均(NARMA)模型的输入/输出结构实现RBF-NN的优化,辨识RBF-NN结构,并用最小二乘算法(LS)确定权向量,实现了典型的非线性热工过程建模。通过两个实例验证:基于NARMA结构的RBF-NN建模,具有较高的辨识精度和较少的隐层节点。     

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.     

基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化

以焊缝高宽比和深宽比作为优化目标,结合径向基函数神经网络和带精英策略的非支配排序的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ,实现了多目标优化.建立了以焊接电压、送丝速度、焊接速度作为自变量,预测焊缝熔宽、余高和熔深的5种模型,即误差反向传播神经网络、遗传算法优化的误差反向传播神经网络、克里金插值法、径向基函数神经网络和二阶多项式回归模型.对比分析表明,径向基函数神经网络具有较高的预测精度和稳定性,最为合适.最后,利用NSGA-Ⅱ算法实现了以盖面焊和填充焊为应用场景的工艺参数多目标优化,试验证明了该优化方法的有效性.     

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油藏反演方法

文章提出一种基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络的油藏反演方法。该方法利用抽样生成的井底压力数据构造RBF神经网络模型,由RBF神经网络预测值与实际观测值的偏差定义目标函数,再利用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对其进行优化,最终得到不确定参数的最优解和反演参数。与多项式拟合方法相比,RBF神经网络方法具有更好的拟合结果和更高的精度,甚至在多项式拟合方法失效时,该方法也能得到很好的模拟结果。油田实际算例表明,该方法具有良好的拟合效果,能大幅提高反演效率,具有很好的应用前景。     

河道洪水演算的径向基函数神经网络模型

将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中，并利用最小二乘法来确定模型参数。结合河道洪水演算的具体方式，分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型。将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中，计算结果表明，该模型运算快速，精度较高，具有较大的应用价值。     

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.     

基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型

为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数中心参数的确定方法,并采用正交最小二乘法回归迭代,从而获得隐层同输出层间的连接权参数值.采用混沌Lorenz时间序列预测问题对该设计的网络模型进行验证,并同其他文献对该序列预测的精度以及迭代所需的时间作对比.结果表明,采用该设计方法获得的网络模型具有时间预测精度高及计算效率高等优点.     

基于径向基神经网络模型的耐压壳6σ设计

为了得到更可靠的潜水器耐压壳结构,考虑到材料性能和加工时结构尺寸误差的不确定性对结构性能的影响,将6σ设计的思想引入耐压壳优化设计.借助多学科优化平台iSIGHT,对耐压壳进行6σ分析的优化设计,得到优化且可靠的设计方案.为减少6σ优化设计中的计算代价,采用足够精确的径向基神经网络模型代替ANSYS仿真程序进行迭代.结果表明,在保证计算结果足够精确的前提下较大节省了计算时间.