基于RBF神经网络的数控车床热误差建模

对于数控车床而言，热误差是其最大的误差源，而其中最困难的是热误差建模．现有BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢，容易陷入局部极小点的缺点．文中使用径向基函数理论建立了基于RBF神经网络的数控机床热误差数学模型．讨论了RBF网络参数的初始化及学习；给出了两种建模方式的RBF网络建模算例，将其建模性能指标与经典最小二乘法建模指标进行综合对比，可知RBF网络各项指标均优于经典最小二乘方法．最后验证了RBF网络建模的鲁棒性．结果表明：径向基神经网络模型与经典最小二乘线性模型相比，拟合性能更好，预测补偿能力强且建模时间短．     

多模式集成的RBF神经网络天气预报

针对复杂庞大的多模式数值预报数据,提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型.根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点,将多种单模式数据作为RBF神经网络输入,网络输出为集成预报结果.实验表明:RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差,更加贴近了真实数据,并且在稳定性和实效性方面均有良好表现.     

基于神经网络补偿的多传感器航迹融合

针对多传感器环境的条件提出了一种基于神经网络补偿的航迹融合方法.各传感器的测量值用线性卡尔曼滤波器进行处理并将获得的局部航迹传送到融合中心.首先对局部航迹进行融合,然后引入神经网络来减少因共同过程噪声而导致的融合估计误差,其中神经网络采用Dan Si-mon提出的网络结构,并对神经网络权值的优化采用无痕卡尔曼滤波(UKF).仿真结果表明,这种融合方法对跟踪具有过程噪声的目标非常有效,而且过程噪声发生变化时该方法仍是有效的,从而使得它在很多实际应用中具有潜在的价值.     

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。     

基于并联逆的超声波液位传感器故障误差补偿方法

针对过程控制系统(PCS)液位控制单元中超声波液位传感器故障引起的非线性误差,基于神经网络建模方法设计了一种并联逆补偿环节,有效地补偿了故障误差对系统的影响.通过实验分别获得故障传感器与正常传感器测得的液位值,并进行相应的预处理;基于上述离线数据,分别利用LM-BP、径向基函数(RBF)神经网络的非线性逼近特性,设计逆映射中的并联补偿环节;为验证传感器故障误差的补偿效果,基于OPC技术与Matlab搭建了PCS半实体实验平台,将设计的并联补偿环节置于搭建的PCS液位控制单元中进行闭环实验.结果表明,所建方法能有效补偿传感器故障产生的非线性误差,抑制了故障影响在系统中的传播,实体实验也显现了方法的工程可用性.     

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神经网络的全向智能轮椅自适应控制

在外界扰动为有界不可测条件下,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络在线逼近全向智能轮椅的非线性逆运动学模型,提出对轮椅轨迹跟踪的直接自适应控制方法.首先,在分析全向智能轮椅平台动力学模型的基础上,设计了基于径向基函数神经网络的全向智能轮椅自适应控制器;并进一步利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了在外界扰动及神经网络权值误差逼近有界的条件下,该控制器在全向智能轮椅轨迹控制中跟踪误差的一致稳定且有界;最后,通过全向智能轮椅轨迹跟踪仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性和稳定性.     

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。     

利用RBF神经网络实现高斯型函数积分

导出了在一定精度下高斯型函数积分近似表达式,利用径向基函数(RBF)网络具有良好的逼近任意非线性映射的特点,提出了一种改进的RBF网络方法以实现对高斯型函数积分。实验结果表明所提出方法具有较高的逼近计算精度。     

基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究

当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。     

基于归一化RBFNN的执行器非线性模型及其特性补偿

执行器的动态非线性特性是影响控制系统控制效果的一个重要因素,采用归一化径向基函数神经网络NRBFNN,通过竞争学习算法RPCL确定RBF中心,用递归最小二乘法估计网络的输出权值,建立了执行器动态非线性特性模型及其逆模型,通过信号补偿方式来改善执行器的动态特性,仿真结果表明了该方法的有效性.     

改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究

研究了前向两层径基函数（RBF）网络和前向两层线性基本函数（LBF0网络的发类机理及其结构与初始参数优化确定方法,提出了Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点,从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为0．5,进而提出了由两层RBF网络和两层LBF网络组成的前向RBF神经网络－－IRBF神经网络。     

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究

经典的Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设,当假设模型与样本实际分布情况不相符时,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题,例如变标签问题时,距离判别、Fisher判别、k－近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层LBF网络对提高改进的RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明,与前向三层RBF网络和前向三层LBF网络相比,该IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点,有利于实现实时分析。     

RBF神经网络的一种鲁棒学习算法

用定标鲁棒代价函数代替传统的二次型指标 ,并结合改进的遗传算法 ,搜索近最优径向基函数神经网络 ( RBFNN)的结构和参数 .实验结果表明该训练方法比其他方法具有更强的鲁棒性 ,可提高 RBFNN的泛化能力 ,自动消除训练数据中的噪声 ,再现训练数据中的潜在规律 .     

基于自组织选取中心的广义RBF神经网络学习算法

根据RBF网络要学习的3个参数:基函数的中心、方差和权值,提出了广义RBF网络自组织选取中心的学习算法.该算法首先学习隐层基函数的中心与方差,然后学习输出层权值,仿真结果表明了该算法的有效性.     

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。