基于改进型径向基函数网络的船舶非线性航向自适应逆控制

针对非线性船舶控制中传统自适应控制方法存在的实时参数调整复杂、鲁棒性差等缺陷,提出了一种基于改进型径向基函数(RBF)网络的自适应逆控制(AIC)方案,RBF网络相比通常的非线性自适应模型,结构更为简单且不存在局部极小问题.对“The R.O.V Zeefakkel”散装船非线性模型的仿真结果表明,AIC在显著改善对象动态响应性能的同时,具有良好的鲁棒性和扰动消除能力,适用于对机动性要求较高的中小型船舶控制.     

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．     

基于Volterra基函数网络的自适应逆控制方法

提出了一种基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ基函数（ＶＰＢＦ）网络的非线性系统自适应逆控制方法。对象和逆控制器各用一个ＶＰＢＦ网络表示,应用正交最小二乘算法进行离线网络结构确定和权值初始化,构造了一种动态归一化非线性最小均方（ＤＮＮＬＭＳ）权值更新算法,以进行网络权值的在线学习。仿真结果表明,该方法具有算法简单、学习速度快、鲁棒性能好等优点。     

基于肤色模型和径向基函数网络的脸部检测

驾驶员疲劳状态检测一般采用对人眼的闭合度进行计算,若实现对人眼的闭合度计算首先是对人脸的正确快速检测,针对驾驶室的特定环境,本文研究一种基于肤色模型和径向基函数网络为基础的快速人脸检测算法,该算法首先对输入图像进行RGB和YCbCr颜色空间的转换,其次建立相关的肤色模型,实现人脸区域的粗定位,然后结合径向基函数网络对输入的图像进行训练,这样就可以根据训练的结果判断是否是肤色,从而实现人脸检测。仿真结果表明,所研究的算法较好的提高了强光下人脸的正确检测,为驾驶员疲劳驾驶的研究奠定前期基础。     

基于径向基函数网络的人脸识别

提出了利用径向基函数网络(RBF)识别人脸的方法,分析了其识别原理,讨论了网络结构的设计,给出了各层节点,隐居中心向量及形状参数的选取原则,并针对ORL人脸库的多幅人脸图像进行了识别实验。实验结果表明,RBF网络的识别效果较好,且其学习算法要比BP网络的学习算法简单。     

基于径向基函数网络模型的中国生态压力指数评价

为了解决生态压力指数法参数繁多、计算量大、难以进行多区域评价以及因计算过程包含主观因素而导致评价结果偏差等问题, 构建一种简单易行、科学有效的生态压力评价方法。选取生态压力评价相关指标, 建立径向基函数网络(RBFN)模型, 根据目前已有的生态压力指数计算结果, 进行模型训练和检验, 分别对2008年和 2013年中国31个省、自治区和直辖市的生态压力进行评价, 并利用GIS软件, 对评价结果进行可视化表达。结果显示, 中国有一半的地区处于极不安全的生态压力状态, 北京一直是全国生态压力最大的地区; 2008-2013年, 有22个省级行政区的生态压力变大; 生态压力最大的是华北地区, 生态压力最小的是西北地区。     

基于免疫机制的径向基函数网络动态训练方法

提出了一种针对动态系统的两级径向基函数（RBF）网络训练方法.该方法借鉴自然免疫系统的动态特性和自适应处理能力,将RBF网络的隐层节点分为粗、细拟合节点,分别对动态系统中的稳定部分和突变部分作不同强度的训练.通过自适应免疫机制,较大地降低了计算复杂度,提高了系统的动态追踪能力.仿真结果表明,所提出的方法能较好地平衡训练精度与收敛速度的矛盾,达到了很高的性能.
     

一种基于径向基函数的近似模型构造方法

发展了一种基于径向基函数的近似模型建立方法。首先采用试验设计方法对设计空间进行样本选择,采用数据分析方法对样本集进行聚类分类,得到径向基函数中的相关参数。对于近似模型权系数采用能够适应大规模并行计算并且能够在全局解空间的多个区域内寻优的遗传算法进行求解,而不是采用最小二乘法通过线性方程的求解获得。最后通过对一维非线性和多维高阶非线性函数的逼近测试,以及对近似模型的拟合函数与原函数之间的误差分析,表明本文提出的基于径向基函数的近似模型方法具有良好的拟合与预测精度。     

基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法.该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真实验验证了该控制策略的有效性.     

基于径向基函数网络的加筋挡墙高度预测模型

提出了一种基于人工神经网络（ANN）技术的加筋挡墙临界高度预测方法，通过30组挡墙离心模型试验数据以及组足尺试验数据样本的训练与学习，建立了可用于加筋挡墙高度预测的径向基函数网络（RBFN）模型，采用4组挡墙离心模型试验数据和1组足尺试验数据，共5组样本作为检验样本对网络预测能力进行检验，结果表明网络的学习是成功的，同时网络能较好地适应本特定问题，推广能力较好。     

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.     

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．     

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。     

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RBFNN的强化学习在机器人导航中的应用

在复杂连续环境下,强化学习系统的状态空间面临维数灾难问题,需要采取量化的方法,降低输入空间的复杂度。径向基神经网络(RBFNN:Radial Basis Function Neural Networks)具有较强的函数逼近能力及泛化能力,由此提出了基于径向基神经网络的Q学习方法,并将其应用于单机器人的自主导航。在基于径向基神经网络的强化学习系统中,用径向基神经网络逼近状态空间和Q函数,使学习系统具有良好的泛化能力。仿真结果表明,该导航方法具有较强的避碰能力,提高了机器人对环境的适应能力。     

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.     

用径向基神经网络预测丙戊酸钠血药浓度

应用径向基(RBF)神经网络建立预测丙戊酸钠(VPA)的血药浓度的模型.以患者的性别、年龄、给药间隔、给药剂量、肝功能、肾功能等为输入变量,VPA血药浓度为输出变量,训练RBF网络,获得两者问的关系.当SPREAD值为0.1时,网络模型的预测效果和泛化能力较好.RBF网络用于预测VPA血药浓度的研究是可行的和有效的.