基于RBF神经网络模型的单力臂机器人控制

针对单力臂机械手的控制,提出了一种基于RBF神经网络模型的控制方法;RBF神经网络即径向基函数,它本身是具有单隐层的三层前馈网络,从输入空间到输出空间的映射呈现非线性,但是从隐含层空间到输出空间的映射却呈现线性,又由于RBF网络它采用高斯基函数作为作用函数,它的输出与部分调参数有关,在输入空间的有限范围内不为零,是一种...     

基于径向基网络的金属氧化物避雷器阀片伏安特性拟合

为了解决现有金属氧化物避雷器阀片伏安特性拟合中存在的过冲、收敛慢、误差大的问题，用神经网络方法，通过对金属氧化物避雷器（MOA）的原始伏安数据进行分析，确定了神经元个数，并设计了输入、输出录属函数对数据进行预处理。用一个径向基神经网络系统对MOA阀片的伏安特性曲线进行了拟合，拟合结果与分段线性、多指数、线性与非线性拟合法相比，较大幅度地提高了拟合精度和收敛速度，完全适用于MOA阀片的伏安特性拟合。     

基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。     

电力设备基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究

提出了一种基于小波神经网络非线性观测器的故障检测方法。它是将规范正交的小波函数作为基函数网络中的基函数,得到小波神经网络。通过小波的去噪和神经网络的自学习功能,获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判决,可提高故障检测的速度和准确率。对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明了该方法的有效性。     

基于RBF神经网络的自回归系统辨识模型

根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。     

非线性时滞系统的智能迭代学习控制

针对一类单输入单输出非线性时滞系统,提出了一种自适应神经网络迭代学习控制方案,神经网络用来逼近未知非线性函数和未知非线性时滞函数,放宽了传统迭代学习控制对非线性函数和非线性时滞函数的限制,拓展了迭代学习控制的应用范围．采用Lyapunov—Krasovskii函数和利用反演（Backstepping）技术设计神经网络学习律和控制律,基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现对目标轨线任意精度的跟踪．     

基于Chebyshev神经网络的非线性动态系统预测

针对非线性动态系统的预测常受到噪声或其他过程的耦合影响,使得规律变得难以发现的问题,提出了以一组Chebyshev正交基函数作为神经网络中各隐神经元的激励函数的新型的Chebyshev基函数神经网络预测模型.将该模型作为非线性动态系统预测模型,并采用基于粒子群和模拟退火组成的文化基因算法优化神经网络的权值,可以达到很高的预测精度和很好的预测结果.Chebyshev神经网络与传统的BP(back propagation)神经网络相比,工作量大大减少,加快了收敛性.文化基因算法用于确定权值的Chebyshev神经网络分别与粒子群和模拟退火优化的Chebyshev神经网络相比具有更好的拟合效果.     

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。     

自适应径向基函数神经网络

文章根据隐节点对整个网络输出贡献的相对大小 ,提出删除策略 ,并结合资源分配网络的增长规则 ,使得径向基函数神经网络的隐节点在学习过程中可以自适应地增加或删除 ,从而形成一个网络资源较少、结构紧凑的自适应径向基函数神经网络。将该网络应用于函数拟合和非线性时间序列预测 ,取得较好的效果     

基于径向基函数网络的二维平面标定方法

二维平面的标定即恢复某平面上点的世界坐标。传统的考虑各种非线性畸变的标定方法十分繁琐，而径向基网络可以实现从输入到输出的任意非线性映射，因此可将径向基网络应用于二维平面的标定。用神经网络来拟合摄像机的反投影过程，经训练建模后，网络输出能够反映训练样本的特征，可以得到较高的标定精度。实验结果证明了该算法的可行性。     

基于Bernstein多项式的SISO三层前向神经网络的设计与逼近

利用一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值和Sigmodial转移函数性质设计单输入单输出(single input single output, SISO)三层前向神经网络,并给出选取连接权和阈值的方法。此外,依据一元Bernstein多项式逼近连续函数定理证明SISO三层前向神经网络对连续函数也具有逼近性,进而通过实例获得该网络的一种输入输出解析表达式。     

基于径向基函数神经网络的栅格图像非线性畸变校正

为了减小光电成像测量系统中存在的非线性畸变,提高测量精度,提出了一种基于径向基函数神经网络的图像畸变校正方法。提取带有桶形畸变的栅格图像中的栅格交叉点作为控制点,利用光学成像关系推算出栅格交叉点的理想无畸变位置,构成径向基函数神经网络的训练集。经过训练,可以确定径向基函数神经网络结构的优化参数。针对栅格图像进行了畸变校正实验,并与多项式变形法进行了比较。实验结果表明,所提方法能够自动、有效地校正图像畸变,效果优于多项式变形法。     

一种改进的Jacobi正交多项式的BP神经网络算法

 根据多项式理论,构造一种以Jacobi正交多项式作为隐层神经元激励函数的BP(back-propagation)神经网络模型.针对该网络,提出一种改进算法即隐层神经元数可快速确定的权值直接确定算法.首先介绍正交基函数和Jacobi多项式的定义,以及BP神经网络的基本原理.然后进行网络隐层数设计及其隐神经元数的确定,且设置各层连接权值、给出改进算法的步骤.最后,将其与传统矩阵迭代法和Levenberg-Marquardt训练算法进行比较.计算机实验结果表明,该算法具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够达到更高的工作精度.     

多项式前向神经网络

提出了一种新型的前向神经网络模型-多项式神经网络。该网络具有三层结构,隐层、输出层神经元激活函数分别为：f(x)=x^p和线性函数,网络隐层-输出层的权值采取最速下降法学习,输入层-隐层的权值采用遗传算法进行学习;网络学习时,其误差函数单调递减,学习算法具有较好的收敛性;该网络能逼近任意的连续函数,且具有较好的稳定性,应用实例表明该网络的性能是优良的。     

多层人工神经网络合理结构的确定方法

隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法·     

基于模糊神经网络自适应控制研究

为了改善模糊神经网络控制系统的收敛速度,提出一种模糊神经网络自适应控制方案,在传统控制结构的基础上增加系统输出反馈网络,一方面使得控制量包含更多的系统动态信息,另一方面,也不至于增加模糊神经网络控制器的复杂度。仿真结果显示此种结构能够加快控制系统的收敛速度。     

A High-Accuracy Technique for Re-outputting Scratched Paintings

A method of restoring scratches on old paintings is proposed,and the corresponding high-accuracy output workflow is also developed.Firstly the scanner is selected as an input device to get the RGB(red,green,blue)image of the painting,and for the purpose of capturing high-quality image,scanner characterizatinn is done by using neural network.And then the scratches an the RGB image are restored with the technology of digital inpainting,while the inpainting algorithm is mainly based an gradient vector and fast marching method.Finally the restored image is output with a printer,which is calibrated by using the high order polynomial regression method.In experiment the new replicated painting is well restored in the scratched areas,as well as keeps high resemblance with the original painting.     

基于增量余弦RBF网络的惯性导航初始对准

针对传统高斯RBF网络应用于惯性导航初始对准建模时，对处于两基函数中心点之间的值拟合效果不太理想的情况，提出了一种将增量余弦RBF网络用于惯性导航初始对准建模的方法。该方法采用增量余弦函数作为RBF网络的基函数，对多变量非线性系统有很好的拟合能力。相对于传统高斯RBF网络，增量余弦RBF网络的基函数具有更强的局域性，解算时同时参与运算的基函数数量更少，有效地降低了网络的解算时间。仿真结果表明，增量余弦RBF网络用于惯性导航的初始对准，既可获得较高的对准精度，又有效地降低了系统的解算时间，提高了系统的实时性。     

基于过程神经网络与气动热力参数的航空发动机状态监视

采用前馈过程神经网络方法预测发动机排气温度，讨论了网络输入输出参数的选择问题，基于正交基函数简化了前馈过程神经网络的聚合运算，提出了从前馈过程神经网络向传统前馈神经网络网络模型的转化方法，基于传统前馈神经网络先验知识给出了学习算法，进行了网络训练及仿真，取得了满意的结果。