基于径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究

研究基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型.先对输入样本集进行数据归一化处理,采用K-means聚类算法对样本集进行聚类分析,得到聚类中心的位置和数量,再构建RBF神经网络进行学习、训练.以肝病病证诊断进行仿真.实验结果表明:该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力强、收敛速度快、泛化能力强等特点.因此,基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究是可行的、有效的.     

基于径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究

研究基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊智能诊断的神经网络模型。先对输入样本集进行数据归一化处理,采用K—means聚类算法对样本集进行聚类分析,得到聚类中心的位置和数量,再构建RBF神经网络进行学习、训练。以肝病病证诊断进行仿真。实验结果表明：该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力强、收敛速度快、泛化能力强等特点。因此,基于聚类分析的径向基神经网络用于中医舌诊诊断的研究是可行的、有效的。     

基于改进的BP神经网络的中医舌诊诊断研究

研究人工神经网络方法应用于中医舌诊诊断,通过分析传统BP算法的不足之处,提出了改进的方法,并采用改进的BP算法构建中医舌诊智能诊断的神经网络模型.实验结果表明:该中医舌诊智能诊断模型具有诊断能力较强、收敛速度较快,泛化能力较强等特点.     

基于免疫聚类的RBF神经网络研究

通过分析以往人工免疫聚类算法的不足之处,提出了一种改进的基于人工免疫聚类与RBF神经网络的混合算法.该算法由两个阶段组成:第一阶段采用人工免疫机制来确定RBF网络隐层的聚类中心的位置和数量;第二阶段建立RBF神经网络,对输入样本数据进行学习、训练,求输出层的权值矩阵W.最后以肝病病证诊断进行仿真,建立基于免疫聚类的RBF网络模型.实验结果表明:该算法用于中医病证诊断的研究是可行的和有效的.     

基于免疫聚类的神经网络集成的研究

基于免疫聚类的思想,提出了一种神经网络集成方法。采用轮盘赌选择方法重复地从各免疫聚类中的抽取样本以构成神经网络集成中各个体神经网络的训练样本集,神经网络集成的输出采用相对多数投票法。将基于免疫聚类的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真。实验结果表明:基于免疫聚类的神经网络集成比基于Bagging算法的神经网络集成能有效地提高其泛化能力。因此,基于免疫聚类的神经网络集成算法的研究是可行的、有效的。     

基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断的研究

研究基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断,构建一个中医舌诊诊断的神经网络模型.依据支持向量机理论,选取径向基函数(RBF)作核函数,采用"一对一"方法构造基于支持向量机的多分类分类器.将舌象的特征参数作为分类器的输入样本,对病证进行分类.以肝病病证分类作仿真,实验结果表明:基于支持向量机的多分类分类器用于中医舌诊诊断的研究是可行的和有效的.     

基于深度学习的智能中医辅助诊疗系统

研究开发了基于深度学习的智能中医辅助诊疗系统。通过人工智能技术将名老中医的诊疗思想、辨证逻辑和处方经验结合，设计“三级证型优先级”算法，创新了传统的中医问诊模式。例如采用深度学习CenterNet和EfficientNetV2神经网络模型，有效抽取出患者舌体图像与病例的舌色、苔色等特征信息进行智能舌诊，实现中医诊断的客观化、智能化，帮助普通医师提升诊疗能力。     

基于负相关神经网络集成算法及其应用的研究

传统的神经网络集成中各子网络之间的相关性较大,从而影响集成的泛化能力.为此,提出用负相关学习算法来训练神经网络集成,以增加子网络间的差异度,从而提高集成的泛化能力.并将基于负相关学习法的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真.实验结果表明:基于负相关学习法的神经网络集成比单个子网和传统神经网络集成更能有效地提高其泛化能力.因此,基于负相关神经网络集成算法的研究是可行的、有效的.     

一种改进PSO优化RBF神经网络的新方法

为了克服神经网络模型结构和参数难以设置的缺点,提出了一种改进粒子群优化的径向基函数(RBF)神经网络的新方法.首先将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,同时对引入适应度值择优选取的原则对基本粒子群算法进行改进,采用改进粒子群(IMPSO)算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理的确定了RBF神经网络的隐层结构.将改进PSO优化的RBF神经网络应用于非线性函数逼近和混沌时间序列预测,经实验仿真验证.与基本粒子群(PSO)算法,收缩因子粒子群(CFA PSO)算法优化的RBF神经网络相比较,其在识别精度和收敛速度上都有了显著的提高.     

基于IRBF的草原环境污染物预测模型

综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型.利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优化RBF网络的权值参数.实验结果表明,IRBF网络模型相比传统的RBF和BP网络模型,预测误差得到大幅度降低,在检测性能上有明显提高,对神经网络应用于草原污染物预测进行了有效探索.     

基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究

在对国内外感应电动机故障诊断技术发展与研究的基础上,提出了从定子电流人手,利用径向基（RBF）神经网络算法来监测感应电动机工作状态,从而实现对电动机较为常见的电气故障和机械故障的综合检测。Matlab仿真结果表明RBF算法有效地实现了对电机故障诊断的研究。     

基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究

该文提出了基于聚类分析的RBF（Radial Basis Function）网络建模方法：利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数，运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性，提出了用该方法建模应用于中医证候诊断，改进了BP（Back Propagation）网络用于中医证候诊断建模的不足之处，并拓宽了RBF神经网络的应用。最后，用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。     

一种基于改进k-means的RBF神经网络学习方法

针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。为了解决以上问题,提出一种基于改进k-means的RBF神经网络学习算法。先用减聚类算法优化k-means算法,消除聚类的敏感性,再用优化后的k-means算法构造RBF神经网络。仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性。     

基于快速密度聚类的RBF神经网络设计

针对径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络隐含层结构难以确定的问题,提出一种基于快速密度聚类的网络结构设计算法。该算法将快速密度聚类算法良好的聚类特性用于RBF神经网络结构设计中,通过寻找密度最大的点并将其作为隐含层神经元,进而确定隐含层神经元个数和初始参数;同时,引入高斯函数的特性,保证了每个隐含层神经元的活性;最后,用一种改进的二阶算法对神经网络进行训练,提高了神经网络的收敛速度和泛化能力。利用典型非线性函数逼近和非线性动态系统辨识实验进行仿真验证,结果表明,基于快速密度聚类设计的RBF神经网络具有紧凑的网络结构、快速的学习能力和良好的泛化能力。     

FKCN优化的RBF神经网络

ＦＫＣＮ（Ｆｕｚｚｙ Ｋｏｈｏｎｅｎ ｃｌｕｓｔｅｒ ｎｅｔｗ ｏｒｋ）将模糊隶属度的概念用于Ｋｏｈｏｎｅｎ 神经网络的学习和更新策略中,改善了Ｋｏｈｏｎｅｎ 网络的性能,是一种更为快速有效的聚类网络。作者将ＦＫＣＮ用于优化ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌｂａｓｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络基函数的中心,并将优化后的ＲＢＦ网络用于曲线拟合和非线性时间序列预测,同时与基于Ｃ－ＭＥＡＮＳ的ＲＢＦ网络进行比较。实验结果表明：采用ＦＫＣＮ优化的ＲＢＦ网络具有更好的拟合和预测能力,尤其在曲线拟合实验中,ＦＫＣＮ优化的ＲＢＦ网络可以达到最小学习误差,比Ｃ－ＭＥＡＮＳ的网络小一个数量级,可见用ＦＫＣＮ优化ＲＢＦ神经网络可以较好地提高ＲＢＦ神经网络的性能。     

基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断

为了解决非线性系统采用解析方法进行故障诊断困难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出了一种基于RBF神经网络观测器的故障检测与诊断方法,并详细论述了该故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的飞行控制系统的作动器模型为例,仅作动器的输入输出可测量,通过构造RBF神经网络观测器来拟合作动器系统模型,逼近其在正常情况下的输出。最后在飞控系统的闭环控制环境下,对作动器的三种典型故障进行了计算机仿真诊断,结果表明故障诊断方法是有效的。     

一种基于RBF神经网络的转台分系统故障诊断方法

针对三轴精密测试转台各分系统故障诊断的需要,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的局部故障诊断方法。首先,给出了相应的RBF神经网络的结构,以及一种基于递归最小二乘法的改进学习算法;然后,将其应用到转台控制分系统的局部故障诊断中。根据控制分系统的常见故障及其特征信息,建立起基于RBF神经网络的故障诊断模型;最后,仿真实验结果验证了该方法的有效性。