一种基于高阶累积量的回波对消方法

提出一种基于高阶累积量的回波对消新方法,以期在信噪比较低的情况下,优于基于自适应滤波技术的回波对消方案。该方法的实质是高阶累积量能够自动抑制高斯有色或白色噪声,先用回波数据来计算其４阶累积量,再利用部分累积量估计回波通路的滤波器系数,最后利用可能得到的全部累积量来对滤波器系数进行细估计,在信噪比分别为２０、１５、１０、５ｄＢ的条件下,各进行１０次随机试验,仿真结果显示：在不高于１５ｄＢ的低信噪比情     

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法．该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子，缩小了标准进化算法搜索空间的范围，提高了算法的收敛速度．计算机仿真表明，采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能．     

径向基函数神经网络的一种在线学习算法

用在线学习算法和梯度法为学习规则,推导了径向基函数神经网络的在线学习算法,将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理,并用Matlab实现了此算法.最后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法.实验的结果表明了该算法的正确性和有效性.     

一种基于蚁群聚类的径向基神经网络

提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络．利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力，并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置，同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2个神经元来约简隐含层的神经元，以达到简化径向基神经网络结构的目的．实验比较了几种不同聚类算法的径向基神经网络，结果表明，所提神经网络的整体训练时间至少可缩短40％，学习的准确率可提高1%以上，而且网络结构更加精简．     

一种基于径向基函数神经网络的语音降噪方法

采用径向基函数神经网络在时域上对含噪语音信号进行降噪处理.针对语音信号的短时平稳性以及噪声的随机性,对语音信号进行分帧预处理;用分帧后的纯净语音信号作为径向基函数网络的教师信号,并利用Matlab神经网络工具箱设计和训练网络.实验结果表明,径向基函数网络作为语音信号滤波器,可有效地抑制语音信号中的白噪声,具有良好的降噪性能.     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

矿井瓦斯涌出量的径向基函数网络预测模型

为进一步研究瓦斯涌出量与影响因素之间的映射关系,建立了径向基函数网络预测模型,并基于瓦斯涌出量与影响因素关系的实际收集数据,对其本构关系进行了函数逼近,通过网络所建立的映射关系对矿井瓦斯涌出量进行了预测。实例分析表明,利用RBF网络预测矿井瓦斯涌出量,拟舍精度较高,与BP网络相比较,具有较高的预测效率和精度。     

基于高阶累积量的格型结构及算法

为了解决格型结构对噪声敏感的问题,从基于高阶累积量的均方误差（ＣＭＳＥ）准则出发,提出了一种基于高阶累积量的格型（ＣＬ）结构,并讨论了该结构具有的一些重要性质。在此基础上进一步推证了系统参数辨识的基于高阶累积量的Ｂｕｒｇ算法（ＣＢｕｒｇ）,并给出了三阶ＣＢｕｒｇ算法的一种快速递归实现方案。仿真结果证明：就辨识结果的无偏性而言,这种ＣＢｕｒｇ算法的抗高斯噪声性能明显优于常规Ｂｕｒｇ算法而两种算法的运算量大体相当。     

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。     

基于改进免疫算法的两级径向基函数网络学习方法

结合改进的免疫算法和最小二乘法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法。该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数，能够有效克服进化算法的未成熟收敛现象。改进的免疫算法针对RBF网络的特点，采用基于矢量距离的亲和度计算方法，克服了原有基于信息熵计算方法存在的计算复杂、参数难于确定的缺陷。将这种方法设计的RBF网络用于Mackey-Glass混沌序列预测的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.     

基于Gabor滤波器和RBF网络的人耳识别

人耳这种人体生物特征识别技术已受到广泛的关注。提出一种基于2-D Gabor滤波器和径向基函数(RBF)神经网络的人耳识别方法。应用Gabor滤波器对人耳进行多尺度多方向的特征提取,然后采用RBF神经网络优良的自学习能力和非线性分类能力进行人耳图像的训练和识别。与传统的PCA方法相比,该方法对光照和姿态转换具有很好的鲁棒性,并且对不同的数据库具有较好的泛化能力。在USTB人耳图像库的实验结果显示该方法的有效性。     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

一种基于进化计算的高斯径向基网络模型构建方法

为了提高高斯径向基神经网络模型的构建精度,将径向基中心、基宽以及连接权构成分区实数编码结构,将训练样本集作为每一个进化个体解码后的网络输入及输出,并将样本的期望输出同网络实际输出的平均误差平方和作为进化个体的适应度函数,将不同隐层节点数构成的进化个体的最优值作为设计问题的高斯径向基网络结构.采用2个Benchmark测试函数验证在不同隐层节点数情况下通过该进化算法构建的径向基模型的精度,从进化时间、进化代、最小适应度值以及均方根误差等方面作对比.结果表明,采用这种分区实数编码能高精度地构建不同设计问题的高斯径向基网络模型.     

基于径向基函数的动态优化问题联立求解方法

提出了一种新的求解动态优化问题的联立方法.该方法不同于常用的配置法,而是采用径向基函数插值方法对动态优化问题进行全离散,得到近似的大规模非线性规划问题.离散方法使用逆Multi Quadric函数做为基函数,并采用了间接求解微分方程的策略.最后,运用所提出的方法对2个经典算例进行优化,结果显示效果良好.