基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

利用自定阶RBF神经网络的分类优势 对气泵进行状态识别

神经网络理论的出现是机器处理向人的思维模式迈进的又一突破。本文在传统的BP和RBF神经网络理论的基础上采用了新算法,即自定阶径向基函数对ZYB03-60型滑片式真空压力复合气泵进行了识别。结果表明,该算法具有更快的训练学习速度和良好的数据自适应能力。     

基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

基于Δu模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电(PD)模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一.采用了一种Δu模式参量作为局部放电的图谱特征,并采用不变矩作为放电特征;同时,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)对局部放电Δu模式参量构成的图谱特征进行识别.结果表明采用正交最小二乘法(OLS)训练的RBFNN对Δu模式中的不变矩特征参量进行识别,RBFNN收敛速度快且稳定性强,识别率达到85.7%以上,能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号,在实际应用中具有良好的应用前景.     

RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统.BP网络应用广泛,但也有许多不足之处.因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法.分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理.用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确.并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度.     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力．     

RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统。BP网络应用广泛,但也有许多不足之处。因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法。分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理。用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确。并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度。     

利用RBF网络设计类PID控制器新方法

提出一种利用RBF网络设计PID控制器的优化方法，将进化计算与PID控制器及RBF网络的优点结合在一起，对传统进化方法进行改进，将小生境技术引入算法，有效地克服了早熟收敛，简化了计算，仿真实验验证了方法的有效性．     

基于改进RBF网络的过程工业时间序列预测方法

基于残差思想的异常数据检测方法的关键之处在于对数据的准确预测.针对这一问题,提出基于改进径向基网络(radial basis function network,RBFN)的过程工业时间序列预测方法,该方法通过改变RBF网络的输入形式,使改进后的RBF网络能够更方便地引入遗忘因子以及惩罚因子,以适应于基于残差思想的异常数据检测方法要求的动态性能和鲁棒性.通过理论证明改进的RBF网络与传统RBF网络的等效性,并通过实验比较证明改进后的RBF网络较传统的网络结构更简单,参数意义更明确.     

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．     

自适应神经网络判决树及其在人脸识别领域的应用

提出了一种神经网络与判决树结合而成的新结构———自适应神经网络判决树（ＡｄａｐｔｉｖｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ,简称ＡＮＮＤＴ）。实验表明,基于ＡＮＮＤＴ的人脸识别方法,能够综合利用多种神经网络模型和特征提取算法,不仅具有较高的识别速度、准确率、容错性和健壮性,而且基本满足开发实用化人脸识别系统的要求。     

基于径向基网络的汽车操纵逆动力学仿真研究

在简要分析汽车操纵逆动力学研究现状的基础上,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度响应与方向盘角输入之间非线性映射关系．通过方向盘角阶跃输入和正弦输入的识别结果表明,这种识别方向盘角输入的方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快等优点．     

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OLS的径向基函数神经网络实现多种数字信号调制方式自动识别

基于决策论的信号调制样式自动识别方法具有简单易行、适合在线分析的优点,针对一些参数的计算进行了改进,并提出了基于该方法,利用正交最小二乘法(OLS)的径向基函数(RBF)神经网络,实现数字信号调制样式自动识别的方法.提高了该方法的识别能力,对信噪比(SNR)为6～30 dB的测试信号识别得到了较好的结果.识别的数字信号为2ASK、4ASK、2PSK、4PSK(QPSK)、2FSK、4FSK与16QAM.     

基于ROLS的径向基函数神经网络实现数字调制自动识别

针对径向基函数(RBF)神经网络和统计模式识别的特点,提出利用递归正交最小二乘法(ROLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明,利用ROLS算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择,从而大大减少了网络的训练样本数和训练时间,提高了网络的识别性能。     

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.     

径向基神经网络在入侵检测中的应用

与广泛使用的BP网络模型相比,径向基函数神经网络具有训练时间短且不易收敛到局部最小的优点.将3种径向基神经网络应用到入侵检测中,用于入侵模式识别的分类和预测,从而提高入侵检测系统的检测率并降低误报率.     

基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法

深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基（RBF）神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型。利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用,结果表明：该方法用BP神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性。     

热电偶径向基神经网络模型研究

介绍了基于Levenberg-Marguardt(LM)算法的改进BP神经网络及其在热电偶特性建模中应用,针对其存在的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络建立热电偶特性零误差模型的方法,详细介绍了镍铬-镍硅热电偶特性0~1 370℃无差优化模型的建立过程并与BP神经网络热电偶模型进行了比较,结果表明提出的模型算法简单、精度高、稳定性好,易实现,优于BP网络,对其他传感器应用领域也有借鉴作用.     

径向基概率神经网络结构的遗传优化

运用遗传算法(GA)来优化设计径向基概率神经网络(RBPNN)结构，优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数．提出的染色体编码方式，充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布，同时还包含了相适应的棱函数控耕参数信息．新构造的适应度函数不仅有效地控制了网络输出的误差精度，而且还能够使得RBPNN结构优化趋于最简．将IRIS分类问题用于检验该算法的有效性并与ROLSA和MKM进行了比较研究，结果表明，GA的优化效率最高，而且GA优化后的RBPNN在推广能力方面也没有明显下降．