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RBF神經網絡






                        

                    

                    

                        
  • 基于RBF神經網絡的通信網絡安全態勢感知方法
                                
    了基于RBF神經網絡的通信網絡安全態勢感知方法，將Suricata、Shellcodes等多種探測器應用到通信網絡中，用于探測網絡流量數據，并提取數據特征；基于RBF神經網絡計算網絡攻擊發生概率，根據計算結果，評估和感知通信網絡的安全態勢。通過對比實驗證明，新的感知方法與現有方法相比感知準確率更高，且對通信網絡中的影響因素具有極強的抗干擾能力，可以保證感知結果的精度。關鍵詞：RBF神經網絡；網絡安全態勢；感知方法；通信網絡引言隨著無線通信技術的快速發展，網
    
                                
    互聯網周刊 2023年10期2023-06-06
    
                            
  • 介電高彈聚合物運動軌跡跟蹤控制研究
                                
    ，利用RBF神經網絡的任意逼近連續函數特性、滑?？刂频聂敯粜院妥赃m應控制在線調整控制率設計控制器，并構造Lyapunov函數，證明控制器的穩定性，實現了對介電聚合物軌跡跟蹤控制，結果顯示聚合物的位置跟蹤極值誤差小于1%，響應時間約為0.7 s，表明系統具有較高的動態性能，實現了結構的線性運動軌跡跟蹤。同時，分析了激勵頻率和寬度預拉伸比對結構跟蹤軌跡的影響規律，設計了系數參數的優化方法。研究結果表明，該控制器提高了軌跡跟蹤的精確度，驗證了所提控制系統具有較強
    
                                
    青島大學學報（工程技術版） 2023年2期2023-05-30
    
                            
  • 一種基于RBF神經網絡的卷接機振動狀態監測系統
                                
    鍵詞：RBF神經網絡；振動監測；卷接機1 引言卷接機是卷煙生產過程中的一個重要設備，其功能是將煙絲卷制成煙支。隨著卷接設備的高速發展，卷接設備的結構日趨復雜、精密，為了實現高效生產，提高卷煙速度，僅憑技術和經驗，效果畢竟有限，難以推動生產效率真正躍上新臺階。主要原因在于，機械損耗和意外故障等難以預料的因素導致卷接機無法正常運轉而引起的緊急關停，嚴重影響了卷接機的運轉率。為了進一步減少卷接機故障停機時間，提高設備有效作業率，本文提出了一種基于RBF神經網絡的
    
                                
    電子產品世界 2022年9期2022-05-30
    
                            
  • 基于CA-RBF神經網絡的導彈健康狀態預測
                                
    CA-RBF神經網絡的導彈健康狀態預測方法。首先，通過導彈壽命剖面分析導彈健康狀態影響因素，并給出量化方法；然后，運用對應分析（Correspondence Analysis，? CA）方法進行健康狀態影響因子的篩選，以所選因子和導彈健康狀態評估結果作為神經網絡的輸入和輸出，建立RBF神經網絡訓練樣本，給出導彈健康狀態的預測；最后，通過實例分析說明所提方法的實用性和有效性。該方法可為導彈健康狀態指標的選取和導彈健康狀態預測提供新思路，為導彈預防性維修決策提
    
                                
    航空兵器 2022年5期2022-05-30
    
                            
  • 人體冠狀面輪廓曲線數學模型構建與量化分析
                                
    ，得出RBF神經網絡擬合效果最優;然后，通過計算擬合曲線的曲率和二階導數，量化分析冠狀面輪廓曲線形態;最后，在大規模人群測量中進行驗證，得到3類典型的冠狀面曲線。實驗結果顯示，采用RBF神經網絡構建二維曲線表征三維人體特征空間的數學模型擬合精度高、泛化能力強，能有效表征人體縱向體表特征。關鍵詞： ?冠狀面輪廓曲線;逆向工程;RBF神經網絡;數學模型;量化分析中圖分類號： TS941.17文獻標志碼： A文章編號： 1001 7003（2022）03 002
    
                                
    絲綢 2022年3期2022-03-19
    
                            
  • 汽車電控發動機故障診斷研究
                                
    文選取RBF神經網絡作為研究工具，根據電控發動機作業原理，構建故障診斷函數，在MATLAB環境下編譯診斷程序。為了檢驗本文提出的故障診斷方案可靠性，本研究設置了3種故障狀態，對這些故障診斷進行仿真。仿真結果顯示，本文提出的故障診斷方案符合診斷精度、診斷效率改善要求，可以推廣應用。關鍵詞：RBF神經網絡 故障診斷 電控發動機Research on Fault Diagnosis of Automobile Electronic Control EngineL
    
                                
    時代汽車 2021年20期2021-10-13
    
                            
  • 基于RBF網絡的制造業設計能力評價
                                
    ，基于RBF神經網絡構建了我國制造業設計能力評價模型，根據該模型對我國制造業進行設計能力進行了評價。結果表明，與其他神經網絡相比，RBF神經網絡的泛化能力強，模型精度高;并從6個方面對我國制造業設計能力提升提出了建議，為制造業相關企業和政府部門提供決策參考。關鍵詞：中國制造業;設計能力;RBF神經網絡;能力評價中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2021.02.003本文著錄格式：韓鵬，余開朝.
    
                                
    軟件 2021年2期2021-08-19
    
                            
  • 基于RBF神經網絡自適應控制的下肢外骨骼步態跟蹤
                                
    ，基于RBF神經網絡自適應控制算法的外骨骼平臺可以跟蹤步態軌跡，有利于提高系統對位置和速度的跟蹤能力以及系統的穩定性.關鍵詞：下肢外骨骼;RBF神經網絡;康復機器人;動力學模型中圖分類號：TP242;R496? ? ? ? ? DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2021.03.0070? ? 引言在康復醫療領域中，下肢外骨骼是一種智能化醫療設備，可協助患者進行下肢的康復訓練并促進其正常的步行功能[1-2].近年來，國內外涌現出
    
                                
    廣西科技大學學報 2021年3期2021-07-12
    
                            
  • RBF神經網絡優化后的無線網絡室內定位
                                
    算法對RBF神經網絡進行優化的無線網絡室內定位系統。通過模糊聚類對有效訓練區進行選擇，以提高其精確性。同時，以和聲搜索算法為依據進行RBF神經網絡的參數計算，實現更加精準的室內定位。經過實驗仿真表明，該系統切實可行。關鍵詞： 無線網絡; 室內定位; RBF神經網絡; 和聲搜索; 聚類分析; 仿真實驗中圖分類號： TN915?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 
    
                                
    現代電子技術 2020年22期2020-12-07
    
                            
  • 基于AK-RBF神經網絡的出水氨氮軟測量方法研究
                                
    核函數RBF神經網絡的出水氨氮軟測量方法。由于隱層激活函數對神經網絡性能影響較大，AK-RBF 神經網絡將基于歐幾里得的高斯核與余弦核通過線性組合形成新的隱層神經元激活函數。網絡參數學習采用梯度下降算法推導的迭代公式更新以提高網絡預測精度。仿真實驗表明，基于AK-RBF神經網絡的出水氨氮軟測量方法能夠在線預測出水氨氮，比RBF神經網絡具有更高的預測精度和更好的自適應能力。關鍵詞：RBF神經網絡;自適應核;氨氮預測;歐氏距離和余弦距離DOI：10. 1190
    
                                
    軟件導刊 2020年10期2020-12-01
    
                            
  • 基于神經網絡的阿爾茲海默癥預測模型研究
                                
    網絡和RBF神經網絡建立預測模型，對預測效果進行對比分析?！娟P鍵詞】BP神經網絡;RBF神經網絡;數據預測;特征提取【中圖分類號】R749.1 【文獻標識碼】A 【DOI】10.12332/j.issn.2095-6525.2020.13.2561研究背景阿爾茲海默癥，即為人熟知的老年癡呆癥，也是全球老年人群最常見的癡呆形式之一，是一種慢性神經退行性疾病。據《世界阿爾茨海默病報告》顯示，隨著人類預期壽命的增加，全球每3秒就約有一人患阿爾茲海默癥，預計到20
    
                                
    康頤 2020年13期2020-11-10
    
                            
  • 基于粗糙集和徑向基神經網絡的電力生產人身安全風險評估
                                
    糙集;RBF神經網絡;HFACS我國經濟快速發展催生了一批批自動化程度高、智能化程度強、標準化水平高的電力企業，電力企業內部設備不斷更新升級，因此電力企業電力生產事故中由機器故障導致的事故所占比例越來越小，相反，人為失誤在電力企業電力事故中的影響越來越大。我國電力企業在2008～2012年間，累計發生234 起電力生產安全事故，包括設備故障、電網事故等各類型電力事故，共造成145 人死亡，其中80%的電力事故是由人的失誤而發生的。因此，探究人為因素在電力事
    
                                
    中國集體經濟 2020年26期2020-10-20
    
                            
  • RBF神經網絡的旅游管理系統安全風險評價
                                
    出一種RBF神經網絡的旅游管理系統安全風險評價方法。在RBF神經網絡的基礎上，建立安全風險評價指標體系，并采用灰色關聯度分析法確定各評價指標的權重，再計算安全風險評價指標值，通過專家評價法確定安全風險評價等級后，訓練樣本數據，采用模糊評價法對旅游管理系統安全風險做出評價，至此完成RBF神經網絡的旅游管理系統安全風險評價方法的設計與實現。實驗結果表明，與傳統的安全風險評價方法相比，文中提出的評價方法能夠更精確地評價旅游管理系統的安全風險，具有更高的有效性。關
    
                                
    現代電子技術 2020年13期2020-08-07
    
                            
  • 附加慣性項神經網絡云臺自抗擾控制研究
                                
    性項的RBF神經網絡對被控對象進行辨識，從而獲得單神經網絡自學習需要的Jacobian信息，然后將擴展的積分系數、非線性誤差反饋控制律中的比例系數和微分系數作為單神經元的權重，利用單神經元的自學習能力改進自抗擾控制器。仿真結果表明：加入神經網絡的自抗擾控制器具有較好的魯棒性，與參數固定的常規自抗擾控制器相比具有更高的精度和更快的響應速度。關鍵詞： 神經網絡云臺; 自抗擾控制; RBF神經網絡; Jacobian信息; 收斂速度; 魯棒性測試中圖分類號： T
    
                                
    現代電子技術 2020年3期2020-08-04
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的網絡安全態勢感知預測研究
                                
    鍵詞：RBF神經網絡;網絡安全;態勢感知;預測中圖分類號： TP309.2? ? ? ? ? 文獻標識碼：AAbstract： Aiming at the problem of network security situation perception， combined with the operation of Julongshan and Zhemoshan wind farms， a network security situation predi
    
                                
    網絡空間安全 2020年5期2020-07-26
    
                            
  • 基于RBF算法的公交車到站時間預測
                                
    。由于RBF神經網絡能夠迅速地逼近實際值，為此文中提出一種基于RBF神經網絡的公交車到站時間預測，以公交車到站時間為輸入，以兩站相差的時間為輸出建立模型。通過仿真和分析，并且和BP神經網絡進行預測結果對比，實驗結果表明，RBF神經網絡在公交車到站時間預測結果與實際值更為接近，并且優于BP神經網絡。關鍵詞： 公交車; 時間預測; RBF神經網絡; 數學建模; 網絡訓練; 仿真分析中圖分類號： TN711?34; TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? 
    
                                
    現代電子技術 2020年14期2020-07-23
    
                            
  • 基于神經網絡的交通流時間序列預測
                                
    網絡、RBF神經網絡及其改進算法，通過分析交通流量時間序列，使用BP神經網絡、RBF神經網絡進行短時交通流預測，并分析了在各種不同條件下的預測情況。關鍵詞：BP神經網絡;RBF神經網絡;交通流量預測中圖分類號：TP183 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）23-0087-04Time Series Prediction of Traffic Flow Based on Neural NetworkZHANG Fan（Chin
    
                                
    現代信息科技 2020年23期2020-07-09
    
                            
  • 基于RBF-PID控制器的液壓伺服振動臺波形復現研究
                                
    一種將RBF神經網絡和PID控制器相結合的控制策略。在分析液壓振動臺數學模型和控制器結構的基礎上，利用RBF神經網絡良好的非線性映射能力，實現PID控制器參數的在線調整。與經典PID控制器相比，所提控制策略具有較好的跟蹤能力和魯棒性。關鍵詞：液壓伺服振動臺;RBF神經網絡;PID控制器;波形復現0引言液壓伺服振動臺具有力重比高，負載剛度大和響應快速等優點，常用于模擬航空航天、汽車制造和民用建筑等領域的振動環境[1]。液壓伺服系統的強非線性特性，如伺服閥壓力
    
                                
    中國科技縱橫 2020年4期2020-06-29
    
                            
  • 粒子群優化RBF神經網絡的DNA序列分類
                                
    SO?RBF神經網絡; 特征提取; 分類模型建立; 參數優化; 分類效果對比中圖分類號： TN911.1?34; TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）09?0087?05DNA sequence classification based on PSO?RBF neural networkSUN Qian1， ZHAO Xin1， 2（1. Coll
    
                                
    現代電子技術 2020年9期2020-06-19
    
                            
  • 基于PSO?RBFNN的太陽能電池片表面質量檢測
                                
    SO?RBF神經網絡; 外觀檢測; 圖像處理中圖分類號： TN247?34; TP272? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）09?0083?04Solar cell surface quality detection based on PSO?RBFNNZHANG Pengjuan（Yinchuan University of Energy， Yinch
    
                                
    現代電子技術 2020年9期2020-06-19
    
                            
  • 基于數據挖掘技術的圖書館借閱量估計模型
                                
    ，采用RBF神經網絡對圖書館借閱量數據進行學習，建立圖書館借閱量估計模型，并采用蟻群算法優化RBF神經網絡的權值、閾值;最后，與其他圖書館借閱量估計模型進行對比實驗。結果表明，所提模型可以獲得高精度的圖書館借閱量估計結果，降低了圖書館借閱量估計誤差，驗證了所提圖書館借閱量估計模型的有效性和優越性。關鍵詞： 估計模型; 借閱量歷史數據; 數據挖掘技術; 蟻群算法; 圖書館管理; RBF神經網絡中圖分類號： TN911.1?34; TP181 ? ? ? ? 
    
                                
    現代電子技術 2020年7期2020-06-15
    
                            
  • 基于神經網絡的貨運距離預測研究
                                
    網絡;RBF神經網絡;預測;貨運距離中圖分類號：F252? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）09-0168-03引言隨著社會經濟的發展，我國五種運輸方式的發展非常迅速，從貨運里程數來說，公路貨運里程數不斷增長，高速公路從無到有，自1998年以來，高速公路網絡發生了結構性的變化，從而使公路網絡整體結構及其在綜合運輸網絡中的功能發生轉變;航空貨運受區域經濟一體化的影響，增長潛力不斷變化;在鐵路貨運方面，貨運量不斷增
    
                                
    經濟研究導刊 2020年9期2020-05-19
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的PEMFC變換器控制策略研究
                                
    特性將RBF神經網絡與傳統PID控制器結合，設計了一種基于RBF神經網絡PID自適應控制的Boost變換器。MATLAB/Simulink軟件仿真測試表明，當負載發生變化PEMFC電堆輸出電壓不穩定時，所設計的控制器能夠將變換器輸出電壓快速平滑地過渡到300 V設定值。通過與傳統PID控制器進行對比，自適應PID控制器能更好地抑制變換器輸出電壓的振蕩幅度，取得了更好的控制效果。關鍵詞： 質子交換膜燃料電池; Boost變換器; RBF神經網絡; 控制策略中
    
                                
    微型電腦應用 2020年2期2020-05-11
    
                            
  • 顯汗狀態下運動服面料動態熱濕舒適性預測
                                
    模型和RBF神經網絡模型，提出了熱、濕阻變化率兩個指標來分析織物的動態熱濕傳遞性能。結果表明：線性回歸模型數據預測誤差較大，而RBF神經網絡預測的熱、濕阻變化率平均絕對百分誤差分別為2.2968%和2.0862%，預測精度高。關鍵詞： 顯汗狀態;運動服面料;熱濕舒適性;RBF神經網絡;熱、濕阻變化率中圖分類號： TS101.923文獻標志碼： A文章編號： 10017003（2020）02000607引用頁碼： 021102DOI： 10.3969/j.i
    
                                
    絲綢 2020年2期2020-04-10
    
                            
  • 基于GA優化RBF神經網絡的機器人軌跡規劃
                                
    線更新RBF神經網絡的權值，以更優的權值參數建立新的RBF網絡。研究結果表明：相比優化前，基于GA優化RBF的規劃軌跡逼近誤差小且平滑穩定，仿真結果較為穩定，軌跡規劃的可行性滿足機器人實際抓取工作的需要。關鍵詞：遺傳算法;機器人;RBF神經網絡;軌跡規劃中圖分類號：TP249? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：ARobot Trajectory Planning Based on GA Op
    
                                
    計算技術與自動化 2020年1期2020-04-09
    
                            
  • 多元線性回歸背景下的科創板擬上市企業估值探究
                                
    序列;RBF神經網絡[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.35.0361 引言科創板企業是不同現有主板市場的新設板塊?？苿摪鍖ζ髽I盈利不做要求，暫未盈利的企業采取市銷率法進行估值。因為是新型板塊，估值可參照美國納斯達克市場（以下簡稱NASDAQ市場）上市公司的平均市銷率，因為國內市場與美國市場上市的企業盈利能力不同以及投資者結構不同，造成基本面與流動性均存在較大差異，導致中國與美國的股票市場估值水平存在估值水平的差異。不妨提出以下問
    
                                
    中國市場 2020年35期2020-03-30
    
                            
  • 基于專利大數據的企業成長性“高維云”預測模型構建及實證研究
                                
    模型;RBF神經網絡;企業成長性;創業板上市公司DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.03.004〔中圖分類號〕G255.53?〔文獻標識碼〕A?〔文章編號〕1008-0821（2020）03-0038-09Abstract：[Purpose/Significance]The enterprise patent big data is used to construct a high-dimensional cloud mod
    
                                
    現代情報 2020年3期2020-03-05
    
                            
  • PSO?RBF神經網絡在供水管網節能上的應用
                                
    正則化RBF神經網絡和粒子群算法的水泵壓力控制策略。首先，通過供水管網結構分析尋找各區域最不利出水點;然后，利用歷史數據訓練正則化RBF神經網絡使其具備水力模型辨識能力，并通過粒子群算法對神經網絡學習過程進行優化，提高學習效率;最后根據當前壓力輸入輸出樣本集進行水泵壓力自校正控制，實現水泵壓力的智能控制。經過驗證，該系統可以實現在滿足供水管網用水需求的前提下，降低水泵壓力，消除過壓供水，有效地節約能源。關鍵詞： 供水管網節能; 智能控制; RBF神經網絡;
    
                                
    現代電子技術 2020年1期2020-03-03
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的非線性系統對象辨識
                                
    重要。RBF神經網絡具有對任意非線性函數逼近的能力，于是設計將RBF神經網絡技術運用到系統辨識中，并通過Matlab仿真基于RBF神經網絡對給定復雜非線性系統的辨識。仿真結果表明在對于復雜非線性系統的辨識上，基于RBF神經網絡的系統辨識法是準確可行的。關鍵詞：系統辨識;RBF神經網絡;非線性系統;仿真中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A 文章編號：2095-2945（2020）05-0031-03Abstract： The establishment o
    
                                
    科技創新與應用 2020年5期2020-03-02
    
                            
  • 基于輔助變量的縣域土壤有機質預測
                                
    S）、RBF神經網絡（RBFNN）、隨機森林（RF）模型作為預測方法，與不同組合的輔助變量相結合，模擬密云區耕地表層土壤有機質空間分布，并比較不同預測方法、不同輔助變量組合的預測精度。研究結果表明，密云區耕地表層土壤有機質含量在5.42～40.44 g/kg之間，變異系數為30.03%，屬于中等程度變異;從不同預測方法來看，隨機森林建模預測精度比偏最小二乘以及RBF預測精度要高，而從不同的輔助變量組合來看，有效土層厚度和高程作為輔助變量組合的預測精度最高。
    
                                
    江蘇農業科學 2020年24期2020-02-22
    
                            
  • RBF神經網絡的境外旅游人數預測模型研究
                                
    了基于RBF神經網絡的境外旅游人數預測模型。首先對旅游樣本數據進行歸一化處理，對境外旅游人數變動統計。然后通過預測種群構建、評估適應值、懲罰項設置、預測序列平穩性檢驗、模型預測五個過程完成了基于RBF神經網絡的境外旅游人數預測模型的設計。最后，實驗證明，RBF神經網絡的境外旅游人數預測模型比傳統的境外旅游人數預測模型誤差小，能夠準確對境外旅游人數預測。關鍵詞：RBF神經網絡;旅游;人數;預測;節點;誤差中圖分類號：TP183? ? ? ? ? ? ? ? 
    
                                
    計算技術與自動化 2020年4期2020-01-05
    
                            
  • RBF神經網絡在河流營養鹽預測中的應用
                                
    中研究RBF神經網絡在河流營養鹽濃度預測中的適用性，并與傳統的時間序列預測模型：ARIMA進行比較。以朱衣河為研究對象，對河流營養鹽主要成分之一的磷酸鹽濃度進行預測。通過采集到的時間序列數據對兩種預測模型進行仿真，并通過平均誤差和均方誤差的比較，證明基于RBF神經網絡的時間序列預測模型具有較強的預測精度和良好的推廣價值能力，在河流營養鹽預測中有較高的實用性。關鍵詞： RBF神經網絡; 營養鹽濃度; 磷酸鹽濃度預測; ARIMA; 仿真模型; 誤差分析中圖分
    
                                
    現代電子技術 2019年20期2019-11-12
    
                            
  • 基于小波變換與RBF神經網絡的焊縫缺陷智能化檢測
                                
    變換與RBF神經網絡理論。利用小波變換對回波信號進行預處理，提取出所需要的焊縫缺陷的特征信息。然后由RBF神經網絡對特征信息進行學習訓練，通過對神經網絡輸出值與焊縫缺陷類型輸出代碼進行比較后，最終得出焊縫缺陷類型的檢測與識別結果。關鍵詞：小波變換;RBF神經網絡;超聲檢測;缺陷識別中圖分類號：TP18 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ? 文章編號：2095-2945（2019）28-0035-02Abstract： This paper main
    
                                
    科技創新與應用 2019年28期2019-11-11
    
                            
  • 一類彈性碰撞振動系統周期倍化分岔預測及其神經網絡控制
                                
    譜; RBF神經網絡中圖分類號： O322; O343.5 ?文獻標志碼： A ?文章編號： 1004-4523（2019）04-0626-09DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2019.04.009引 言分岔是非線性系統所具備的獨特現象且已經成為非線性動力學不可或缺的組成部分，分岔理論的研究不僅揭示了系統的各種運動狀態之間的相互聯系和轉化，而且與混沌密切相關。對于非線性系統，分岔現象可能產生有害的動力學行為，需要避免或
    
                                
    振動工程學報 2019年4期2019-10-21
    
                            
  • 基于蟻群算法的RBF神經網絡在沖量式谷物流量傳感器中的應用
                                
    算法的RBF神經網絡優化算法。首先根據壓力傳感器測量電路得到電壓Ub與電流I的關系，因其存在很大的溫度誤差，須要采用適當的補償方法對外界溫度造成的誤差加以修正。然后通過壓力傳感器輸出電壓U與溫度T、壓強P、電源波動γ的關系建立壓力傳感器溫度補償模型，分別在18.4、32.5、41.8、65.6 ℃共4個溫度點進行試驗數據采集并對試驗結果進行歸一化處理。最后利用蟻群算法進行尋優和自適應調整發揮系數的特點作為聚類算法確定RBF神經網絡基函數中心，選取BP算法、
    
                                
    江蘇農業科學 2019年15期2019-10-18
    
                            
  • 基于改進RBF的工業機器人軌跡跟蹤模型構建及仿真
                                
    思想對RBF神經網絡參數進行優化，并給出優化流程及步驟;最后建立動力學方程，并設定徑向神經網絡和粒子群算法的參數，得到經優化的RBF網絡控制的軌跡與期望軌跡一致，且軌跡誤差小，具有較高的控制精度. 關鍵詞：工業機器人;RBF神經網絡;動力學方程中圖分類號：TP242? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2019）11-0110-03 隨著現代工業機器人的深入研究，軌跡規劃（trajectory planning）研究逐步完善，人們已經能夠開發
    
                                
    赤峰學院學報·自然科學版 2019年11期2019-09-10
    
                            
  • 基于GA-RBF融合算法的玉米病蟲害產量損失預測研究
                                
    算法;RBF神經網絡;融合算法;玉米病蟲害;產量損失預測模型中圖分類號： TP312;S126文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2019）09-0263-04玉米不僅作為東北地區的主要糧食種植作物，而且在整個糧食生產中也具有重要的地位。病蟲害是影響玉米產量的重要因素之一，現階段病蟲害頻發對玉米的產量及質量造成了極大的威脅[1-3]。病蟲害農業產量損失預測與防治已成為農業經濟發展中一個不可或缺的環節。因此，對其進行研究和分析預測具有較強的實際指導
    
                                
    江蘇農業科學 2019年9期2019-08-20
    
                            
  • 人工神經網絡在活魚運輸中水質評價的應用
                                
    BP或RBF神經網絡可對活魚運輸中的水質進行綜合評價，能夠突破傳統運輸水質評價方法的局限性與單一性，對防止水質惡化，實現活魚運輸水質的精準調控有重要意義。關鍵詞：活魚運輸;水質評價;BP神經網絡;RBF神經網絡;水質評價模型中圖分類號：TP183? ?文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）04-0134-05我國水產品種類繁多，其中魚類具有營養豐富、脂肪含量低的特點，其脂肪酸被證實有降糖、護心和防癌的作用[1-3]。近年來隨著鮮活水產
    
                                
    江蘇農業科學 2019年4期2019-08-10
    
                            
  • 基于NSGA-Ⅱ與RBF神經網絡的車身薄板定位布局研究
                                
    -Ⅱ與RBF神經網絡的車身薄板定位布局設計方法，以薄板定位時的偏差傳遞路徑最小和穩定性最高為約束條件，應用NSGA-Ⅱ算法優化前3個定位點，在有限元樣本的支持下分別構建BP和RBF神經網絡預測模型并進行對比，選擇預測精度較高的RBF神經網絡結果作為個體適應度值。分別應用遺傳算法和粒子群算法在RBF神經網絡中尋優并對比，選擇收斂速度較快和求解精度較高的粒子群算法的求解值作為第4個定位點的最優解。以座椅安裝橫梁作為模型驗證研究內容。結果表明，零件在優化后定位布
    
                                
    河北科技大學學報 2019年3期2019-07-22
    
                            
  • SARIMA及神經網絡模型在精神類疾病患者預測中的比較研究
                                
    網絡、RBF神經網絡及小波神經網絡模型對貴州省某?？漆t院的精神類疾病患者數進行擬合及預測，并比較各類預測模型的預測效果。方法 ?將貴州省某?？漆t院2016年1月1日～12月31日HIS系統中精神類疾病的數據作為訓練集，建立SARIMA（1，1，1）×（1，1，1）3模型、BP神經網絡、RBF神經網絡、小波神經網絡模型。分別對2017年1月1日～16日精神類疾病患者數進行預測，將2017年1月1日～16日數據作為驗證集。分別用3類誤差分析指標衡量模型的擬合效
    
                                
    醫學信息 2019年12期2019-07-17
    
                            
  • 基于粗糙集RBF神經網絡在東豐縣開發區企業管理上的應用
                                
    糙集與RBF神經網絡算法結合算法對企業工業生產總值、用電量、用工量等3個主要影響因素進行分析，并根據各參數之間差異劃分企業等級。研究結果表明：根據算法對數據分類結果，該結果與東豐縣開發區企業分級情況比較接近，說明基于粗糙集RBF神經網絡算法， 是一種在企業綠色發展分級方面有效的評價方法;通過2種算法之間的可視化圖形對比，得出粗糙集RBF神經網絡算法較 BP神經網絡算法分類效果更加明顯; 因而，基于 粗糙集RBF神經網絡算法對東豐縣開發區進行企業劃分準確性強
    
                                
    農業與技術 2019年11期2019-07-12
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的PID控制整定
                                
    ：基于RBF神經網絡的PID控制整定分析，通過MATLAB構建CSTR對象模型，綜合生產環境與各種干擾性因素，利用整定PID參數的方式進行控制分析，效果顯著?；诖?，文章主要對基于RBF神經網絡的PID控制整定的相關內容進行了簡單的分析論述。關鍵詞：RBF神經網絡;PID控制整定;CSTR中圖分類號：TP273 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2019）13-0032-02Abstract： The PID co
    
                                
    科技創新與應用 2019年13期2019-06-24
    
                            
  • 基于RBF的金屬殼諧振陀螺溫度誤差補償方法
                                
    種基于RBF神經網絡的金屬殼諧振陀螺溫度誤差補償方法。在-4～60 ℃溫度范圍內，分別建立金屬殼諧振陀螺的溫度誤差一階多項式模型、二階多項式模型和RBF神經網絡模型，基于三種溫度誤差模型對陀螺輸出進行溫度誤差補償。實驗數據表明，基于RBF神經網絡模型的補償效果優于基于一階多項式和二階多項式模型的補償效果，補償后漂移標準差減少了66.31%，可大幅度降低溫度變化對金屬殼諧振陀螺精度的影響，在工程實際中有一定參考意義。關鍵詞： 金屬殼諧振陀螺; 溫度漂移; 溫
    
                                
    現代電子技術 2019年10期2019-06-20
    
                            
  • 精神疾病患者經濟負擔分析及預測
                                
    模型、RBF神經網絡模型.分別對2017年1月1日-2017年1月16日病人用以精神類疾病看病費用情況進行預測.RBF神經網絡模型均能夠較好地擬合和預測精神類疾病患者看病費用，可以為醫院管理者了解本院精神病患者看病費用的變化趨勢提供依據，為制定精神病患者疾病負擔的相關政策提供數據支撐.關鍵詞?精神疾病;統計分析;RBF神經網絡中圖分類號??F224.9?文獻標識碼?AAbstract?The number and cost of patients in a
    
                                
    經濟數學 2019年1期2019-04-17
    
                            
  • 基于FPGA的Gaussian傳輸函數實現
                                
    數作為RBF神經網絡常用的激活函數，在FPGA上實現Gaussian函數，有利于提高神經網絡的運算速度。本文簡要介紹了Gaussian函數模型，并基于FPGA平臺，分析了幾種實現復雜函數的方案，最終采用分段擬合的方法對Gaussian函數進行逼近。首先用MATLAB對Gaussian函數進行初步的擬合，在FPGA平臺用Verilog HDL語言實現Gaussian函數。仿真結果表明，誤差可以控制在較小的數量級，滿足神經網絡運算的精度。關鍵詞：FPGA;RB
    
                                
    數字技術與應用 2019年12期2019-03-30
    
                            
  • 改進PSO-RBF神經網絡的電網故障檢測模型
                                
    來優化RBF神經網絡的相關參數，進而提高RBF神經網絡的訓練速度，提升故障檢測的準確率。RBF神經網絡的梯度下降訓練算法存在著收斂速度慢的問題，選用改進的粒子群算法來提高網絡的訓練速度。通過分析電網故障的特點，創建電網故障模型，將故障樣本作為RBF神經網絡的訓練樣本來訓練網絡。經仿真證明，改進粒子群算法優化的RBF神經網絡對電網故障有更好的檢測效果，故障檢測準確率更高，有更好的實用價值。關鍵詞： 電網故障檢測; 粒子群算法; RBF神經網絡; 構建速度; 
    
                                
    計算機時代 2019年1期2019-02-13
    
                            
  • 基于RBF神經網絡整定的熱風爐溫控系統設計
                                
    種基于RBF神經網絡整定的PID控制策略。首先，通過RBF神經網絡算法和增量式PID控制器的結合，將神經網絡強大的自學習能力應用于對增量式PID參數的調整。然后，在常規熱風爐溫控系統的基礎上，將其外環改為采用RBF神經網絡整定的PID控制。熱風爐溫控系統中內環以煤氣閥門開度為變量，外環以拱頂溫度為控制變量，通過改進的串級控制來實現熱風爐的燃燒優化調整。 Matlab仿真分析和實際應用效果表明，RBF神經網絡整定的PID控制曲線幾乎無超調量，系統抗干擾能力相
    
                                
    河北科技大學學報 2019年6期2019-01-14
    
                            
  • RBF神經網絡在反應器溫度控制系統的研究
                                
    過建立RBF神經網絡模型，提出了一種基于徑向基神經網絡RBF-PID的反應器溫度控制策略，同時結合高級多功能過程控制實驗系統SMPT1000平臺進行仿真驗證。仿真結果表明，基于RBF-PID控制策略的反應器溫度控制系統具有超調量小、動態性能好等特點，可實現反應器溫度的穩定控制。關鍵詞：反應器；溫度控制；RBF神經網絡；SMPT1000中圖分類號：TP273.5 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2018）08-00-030 引 言反應器是目前化
    
                                
    物聯網技術 2018年8期2018-12-06
    
                            
  • 城市建設用地需求預測方法研究
                                
    ，得出RBF神經網絡模型的預測精度最高。此外，通過預測值與規劃值的比較分析，可知長沙市建設用地增長速度過快，應加強城市內涵挖掘，對城市土地利用及其規劃制定具有一定的科學指導意義。關鍵詞 建設用地；多元線性回歸；RBF神經網絡中圖分類號：F301.23 文獻標識碼：AAbstract： The paper utilizes the urban cons truction land demand forecast as the research object，
    
                                
    國土資源導刊 2018年3期2018-11-24
    
                            
  • 基于Shapley值復合權重的城市軌道交通PPP項目績效評價
                                
    ，基于RBF神經網絡在處理小樣本數據方面的反饋性、關聯性、快速性等優勢實現對城市軌道交通PPP項目績效等級的模擬。將構建的模型運用于北京地鐵4號線PPP項目績效評價，認為在該地鐵項目管理中應注重對政府公信力、投資回收率、財務水平、服務質量四個主要指標的管理，為城市軌道交通PPP項目的績效評價提供了新的思路，具有一定的理論及現實意義?！娟P鍵詞】 城市軌道交通； PPP； 績效評價； Shapley； RBF神經網絡【中圖分類號】 F283 【文獻標識碼】 A
    
                                
    會計之友 2018年15期2018-10-31
    
                            
  • 基于改進RBF神經網絡訓練算法的蓄電池SOC估算
                                
    算，在RBF神經網絡訓練算法中采用梯度下降法結合L1，L2正則化實現隱層節點數的選擇。通過模糊控制思想提高泛化能力，引入模擬退火算法減少了需要重復訓練的次數。Matlab仿真結果表明，通過改進的RBF神經網絡訓練算法對蓄電池的電池剩余容量（SOC）估算平均誤差達到2%，改進了估算精度的同時也提高了泛化能力并且減少了重復訓練的次數。關鍵詞： SOC估算； RBF神經網絡； 正則化； 模糊控制； 模擬退火算法； Matlab中圖分類號： TN245?34； T
    
                                
    現代電子技術 2018年20期2018-10-24
    
                            
  • 一種民航發動機傳感器非線性故障診斷方法
                                
    變換與RBF神經網絡結合的故障診斷方法。通過小波變換對數據樣本加以特征提取，根據非線性故障模型，以訓練后的RBF神經網絡實施分類。通過實驗于Matlab中進行系統測試，結論證實此方法可以實現故障診斷要求，取得了較好效果。關鍵詞： 民航發動機； 傳感器； 故障診斷； 小波變換； RBF神經網絡； 特征提取中圖分類號： TN949.6+4?34； TP277 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）20?0137?04Abstract： I
    
                                
    現代電子技術 2018年20期2018-10-24
    
                            
  • 太陽黑子數的PSO—RBF預測模型
                                
    了提高RBF神經網絡預測太陽黑子數的準確度，本文采用一種基于粒子群算法優化RBF神經網絡預測模型。利用粒子群算法優化RBF神經網絡的初始參數，并將其用于太陽黑子數月均值的預測。將實驗結果與傳統RBF神經網絡預測模型預測結果進行比較，結果表明，該方法收斂快速、預測精度明顯提高，表明了PSO-RBF預測模型在太陽黑子數預測中的有效性?！娟P鍵詞】太陽黑子數；RBF神經網絡；粒子群算法；預測中圖分類號： TP3 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2
    
                                
    科技視界 2018年13期2018-09-12
    
                            
  • 基于多因素影響的BP—RBF神經網絡滲流預測模型
                                
    能力與RBF神經網絡在函數收斂中的快速性和絕對性相結合，以避免BP神經網絡陷入局部最小或不收斂，構建了以水庫大壩庫水深、降雨量和溫度三參數為主要影響因素，大壩滲流量為觀測值的函數關系。通過與汾河水庫實測資料對比分析表明，基于BP-RBF神經網絡模型的壩基滲流預測模型預測效果良好，可以為大壩的安全監測與病險防護提供數據支持，為大壩原型觀測資料處理提供了新途徑。關鍵詞：大壩安全監測；滲流；預測；BP神經網絡；RBF神經網絡；汾河水庫中圖分類號：TV698.1文
    
                                
    人民黃河 2018年4期2018-09-10
    
                            
  • 量子遺傳算法在變壓器故障診斷模型中的應用
                                
    先確定RBF神經網絡的輸入輸出、建立RBF網絡模型，然后把歸一化后的數據送入RBF網絡模型，利用量子遺傳算法對RBF神經網絡進行優化，得到最優診斷模型，最后輸出診斷結果。用Matlab進行仿真，其結果表明該算法解決了系統容易陷入局部最優的問題，在訓練48代后就快速獲得最優解，加快了網絡的收斂速度。同時RBF神經網絡的泛化能力也得到很好的改善，故障診斷正確率達93%，遠遠高于傳統神經網絡模型。關鍵詞： 變壓器； 故障診斷； BP神經網絡； 量子計算； RBF
    
                                
    現代電子技術 2018年15期2018-08-06
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的Android惡意行為識別
                                
    出基于RBF神經網絡的Android惡意行為識別方法。該方法首先進行Android惡意行為的樣本采集、行為特征提取和數據整合，使輸出的結果可以被RBF神經網絡識別，然后采用RBF神經網絡局部逼近的特點提高學習速度，增強神經網絡結果的輸出質量，并采用K均值聚類算法得到所有特征集中各樣本到該特征集中心距離的平方和，取該距離的最小值，通過最小二乘遞推法計算隱含層節點到數據輸出層節點的權值，完成RBF神經網絡的訓練，實現Android惡意行為的準確識別。實驗結果說
    
                                
    現代電子技術 2018年15期2018-08-06
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的監督控制
                                
    在基于RBF神經網絡基礎上的監督控制方法。因為RBF神經網絡具有自學習、自適應能力，故此方法通過RBF神經網絡的這個特點自調整系統的控制參數，最終實現系統的智能控制。利用仿真進行驗證， 同時和傳統的PD控制方法進行比較，結果表明控制方法更具優勢，如控制的精度高、響應的速度快等，而且自適應性、魯棒性和抗干擾能力也相對很強，給控制系統的設計提供了新的思路。關鍵詞：PD控制；RBF神經網絡；自適應控制；監督控制中圖分類號：TP311.5 文獻標識碼：A 文章編號
    
                                
    電腦知識與技術 2018年13期2018-07-20
    
                            
  • 一類含間隙碰撞振動系統混沌運動的RBF神經網絡控制
                                
    用基于RBF神經網絡的智能優化控制方法研究一類含間隙碰撞振動系統混沌運動的控制?；?span class="hl">RBF神經網絡設計混沌控制器，利用混沌控制器輸出小擾動施加于系統的可控參數，將混沌運動控制為預期的規則運動，同時將自適應混合引力搜索算法與RBF神經網絡相結合，利用自適應混合引力搜索算法收斂速度快和全局尋優能力強的優勢，優化混沌控制器的參數，避免了控制器參數選擇的盲目性和主觀性，提高了控制器的性能。該方法不需要被控系統的精確數學模型，適用于系統模型未知而僅獲得實驗數據的情況
    
                                
    振動工程學報 2018年2期2018-06-14
    
                            
  • 基于模糊RBF神經網絡的分數階滑?？刂破鲀灮O計
                                
    ，結合RBF神經網絡的泛化能力和自學習能力以及模糊推理算法的強適應能力，提出基于模糊RBF神經網絡的永磁同步電機分數階速度控制系統。模糊推理的引入為神經網絡的不確定性提供了有效的指導作用，同時，分數階微積分算子的引入增加了傳統滑?？刂破鞯淖杂啥?，從而對該控制器進行了進一步的優化。仿真結果表明，相比RBF神經滑?？刂破?，提出的模糊RBF神經分數階滑?？刂破骶哂懈玫目刂菩阅?。關鍵詞： 永磁同步電機； 滑?？刂破?； RBF神經網絡； 分數階； 模糊推理； 自由
    
                                
    現代電子技術 2018年11期2018-06-12
    
                            
  • 基于RBF神經網絡的無刷直流電動機故障診斷
                                
    )基于RBF神經網絡的無刷直流電動機故障診斷王 煒，鐘書輝(中國空空導彈研究院，洛陽 471009)摘 要：為盡可能檢測空空導彈舵機多種故障，提出采用導彈舵機三相工作電流作為舵機故障診斷的信號源，針對舵機無刷直流電動機驅動器的開路、短路等故障，在MATLAB中構建無刷直流電動機及驅動器的模型，并進行故障仿真。選取Haar小波基函數對故障信號進行提取、分析和處理，利用提取的故障特征值對起到故障識別作用的RBF神經網絡進行訓練。仿真結果證明，訓練得到的RBF神
    
                                
    微特電機 2018年5期2018-06-04
    
                            

                    

                

                

                    

                        

                        

                            
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