基于RBF神经网络的软基沉降预测研究

将神经网络理论引入软基沉降预测领域．借助自控领域信号处理的思想，应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测；软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题，将地基压缩层从上到下分成若干段，每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入，将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出，可以预测后期沉降曲线走势．实践表明，建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的，只要有足够多的训练样本，长期预测可以达到比较精确的预测效果．表5，参9．     

基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究

给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力.     

基于RBF神经网络的水文地质参数识别

水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性，提出了水文地质参数识别的径向基函数(RBF )神经网络方法，并通过算例验证了它的可行性与有效性，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，比BP神经网络具有更好的参数识别效果。     

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。     

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性，构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型，并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验，其结果表明，此方法具有求解速度快，结果更为优化、预测效果更好等优点。     

一种RBF神经网络高精度算法研究及应用

剖析了RBF神经网络基本算法的原理以及激励函数参量与隐层单元数量按经验选取所带来的问题.基于RBF神经网络结构,以网络的权阈值为设计变量,网络误差为目标函数,通过合理的动态变量排序,构建了一种RBF神经网络的新的高精度算法,并编制计算程序.与RBF网络基本算法相比,这种算法是以权阈值为未知变量的真实优化过程,实现了RBF神经网络的高精度计算.从方程论理论出发,给出了网络隐层结构的合理确定方法.通过实例的程序分析,表明了该优化算法具有较高的样本拟合与插值精度,为进一步理论研究与工程应用提供基础.     

一种基于RBF神经网络的无线传感器网络定位模型

在无线传感器网络覆盖区域内的不同位置采集信号强度值,利用径向基函数(RBF)神经网络建立信号强度到节点坐标之间的映射模型,将采集到的信号强度值作为神经网络的输入矢量进行训练,利用训练好的神经网络实现未知节点的定位。实验结果表明,该模型具有较好的定位精度,其平均定位误差低于10%。     

基于RBF神经网络和RS理论的磨矿分级系统软测量模型

为了提高硫化镍选矿过程的效率并改善选矿产品的质量,运用RS理论研究了某选矿厂磨矿工艺多维数据的属性约简.在建立相应RBF神经网络预测模型基础上,给出了表征磨矿生产过程内在规律的最小知识表达,并基于该模型对选矿生产指标进行了预测.结果表明:磨矿工艺数据可以进行浓缩,生产过程经验操作能够找到相应的理论依据,从而加深了对生产工艺过程内在规律的认识;应用软测量技术获取了球磨机和旋流器内部状态主要关键参数,该模型分析过程相对简单,网络学习训练时间少、学习精度高;仿真结果表明估计值与分析值拟合良好.     

基于流形分析与AP算法RBF神经网络分类器

提出了一种基于流形分析与近邻传播（AP）算法的径向基函数（RBF）神经网络分类算法.通过流形分析算法对数据集进行初步处理,然后通过指数函数调整相似度矩阵,再重新进行AP聚类,在此基础上构造RBF神经网络分类器,通过拟合正确率来判断算法是否收敛,并对分类结果运用FMI指标进行评价.实验结果表明：改进算法中RBF网络隐节点数普遍得到增加,使得RBF神经网络拟合精度得以提高;从分类结果可以看出该算法对训练数据集都获得了很好的拟合正确率,对测试数据集也获得了较高的测试正确率.     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构，建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型,并探讨了其应用和发展趋势。     

基于改进RBF神经网络的PID整定

针对非线性系统,采用了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID整定。RBF神经网络参数的初始值直接影响收敛速度,本文通过聚类法优化初始值。仿真结果表明,基于聚类法优化的RBF神经网络收敛速度快,整定效果优于未使用该方法的整定结果。     

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RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析

利用径向基神经网络(RBF神经网络)对异向介质的基本单元进行分析,建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明,该模型所得结果与全波分析相吻合,分析时间为138.465793s,训练平方和误差为0.0374879,满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性,减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题,解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.     

多神经网络在软测量仪表中的应用

针对化工过程对象的复杂性和不确定性,介绍了采用以RBF神经网络作为子网络的多神经网络在软测量仪表中的应用。用粘度软测量仪表的实例证明了使用多神经网络建模的有效性。     

基于Elman神经网络的无线传感器网络测距模型

以无线传感器网络为研究对象，在无线传感器网络覆盖范围内的不同距离内采集信号强度值，利用Elman神经网络建立信号强度值与距离之间的映射关系，将采集到的信号强度作为模型的输入进行训练，利用训练好的网络模型进行测距，结果表明具有良好的网络测距性能。     

RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用

文章针对网络化控制系统普遍存在的时延问题,介绍了一种基于径向基函数神经网络自整定PID的控制策略.在Matlab/Simulink环境下搭建了基于TrueTime工具箱的网络控制系统的仿真平台.仿真结果表明:与常规PID控制相比,神经网络自整定PID控制算法可有效地提高系统的鲁棒性和自适应性,且此方法易于实现,便于工程...     

基于RBF神经网络的晶体生产组织评价

在晶体的生产组织过程中,采用相关分析法确定影响评价的主要因素,建立一种基于RBF网络的生产组织评价模型,利用最邻近聚类算法,确定基函数中心点,将该模型与BP网络模型进行比较,结果表明:RBF网络在学习时间和评估精度上优越于BP网络。