一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

Torus网络中非连续处理机分配策略的设计

在多处理机系统中高效的处理机分配策略对提高系统的性能是至关重要的,这需要用最小的时间开销为将要执行的任务找到合适的处理机组.本文针对二维Torus结构的多处理机系统,提出了一种非连续的处理机分配策略.该策略根据系统中空闲子网的情况对请求的任务进行分解,使得最终分配的处理机组保持一定程度的连续度.仿真试验表明该策略能够进一步提高处理机的利用率,降低任务的等待时间,提高整个系统的效率.     

挖掘机器人阀控缸系统RBF神经网络参数辨识

为提高液压挖掘机器人工作装置轨迹规划控制精度,减小按照理想模型进行控制的阀控缸系统存在的控制误差,获得更接近实际状况的阀控缸系统控制模型,采用RBF神经网络方法,建立含阀控缸系统待辨识参数及Jacobian信息的线性方程组.以挖掘机斗杆油缸为研究对象,经实验获得油缸进回油压力、斗杆倾角参数,辨识出阀控缸模型中阀的增益系数kq、体积模量Eoil和内泄漏系数Cli.最后通过对阀控缸系统进行力控制实验对比研究,验证了采用辨识参数的系统模型控制精度较好,有很强的鲁棒性.     

RBF网络和小波相结合的数字音频零水印算法

利用RBF网络结构简单、非线性逼近能力强、收敛速度快的特点,提出一种RBF网络和小波变换相结合的数字音频零水印算法。本算法利用RBF网络,将原始音频信号小波低频系数作为RBF网络的输入,将水印信号作为目标,建立原始音频信号与水印信号的对应关系。该方法不改变原始音频信号感知质量,在抵抗各种常见攻击时所得归一化相关系数有较好的稳定性。     

基于RBF神经网络的Web服务QoS短期预测

针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函数建立QoS预测网络模型,通过计算机仿真验证了RBF神经网络在Web服务QoS预测中是可行且有效的。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

考虑质量传导的项目调度与人员配置集成优化

研究表明,质量问题是项目返工的主要原因之一,而人员技能水平是影响项目活动完成质量的关键因素。基于一般性的多技能资源受限项目调度问题,综合考虑人员技能水平以及活动间质量传导作用对活动完成质量的影响,进一步数学表达级联作用下的返工子网以及重构的项目网络,并结合一个大型船舶制造项目案例进行实验分析。对比实验结果表明：所提出的模型可有效平衡有限人力资源在不同活动间的分配,有利于减少返工风险的级联,缩短项目总工期。进一步,通过质量评估区间和人员技能水平参数波动的随机实验,验证模型对两类参数波动具有一定的鲁棒性。     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

基于主元分析的气体膜分离过程RBFNN建模

构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型,研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上,融入主元分析思想,先对间接测量变量进行主元分析,得到为主导变量提供关键信息的变量,再建立RBF神经网络对目标变量进行研究分析。基于实验数据和RBF神经网络模型,利用MATLAB软件平台对氢回收过程的重要性能参数分析研究,仿真结果证明了此模型的正确性和理论分析的合理性。主元分析的融入简化了气体膜分离过程重要性能参数在线检测的研究过程。     

基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型

结合梯度下降算法和进化算法对RBF神经网络进行改进,建立了基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型.配电网故障诊断实例表明,基于改进的RBF神经网络的配网故障诊断模型具有较高的诊断精度.