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基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测 总被引:2,自引:3,他引:2
针对现有的熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)模型过于复杂的弊端,本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性,讨论了应用RBF神经网络进行多输入/多输出非线性系统建模的主要问题,并详细给出了其辨识结构,算法和模型训练方案,应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验,并与BP神经网络辨识的效果进行了对比,仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快,应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的,它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC,通过神经网络可快速地得到其输入同特性,它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。 相似文献
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基于径向基函数网络人脸识别的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
用人脸信息来识别和辨认一个人类个体,是计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点。本文提出了一种基于径向基函数网络(RBFN)识别人脸的方法,使用主分量分析(PCA)技术降低样本维数,并用生成图像(SI)技术改变人脸的姿态,以增加学习样本数。用标准人脸库ORL进行实验,表明人脸识别效果有大幅度的提高。 相似文献
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径向基函数网络泛化能力研究及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析径向基函数网络(RBF网络)结构及影响其泛化能力的因素,提出一种通过网络泛化误差自动调节隐层节点数以得到最佳节点数的方法。将采用这种算法的RBF网络用于对船舶焊接变形过程进行建模并预测其输出。仿真表明这种算法可以显著提高传统RBF网络的泛化能力。 相似文献
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径向基函数神经网络的遥感图象分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。 相似文献
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基于径向基函数网络的强化学习在机器人足球中的研究 总被引:2,自引:1,他引:1
与监督学习从范例中学习的方式不同,强化学习不需要先验知识,而是具有从经验中学习的能力,将强化学习应用在大状态空间中,必须应用函数逼近的方法,如使用径向基函数网络建立输入和输出的映射关系。本文对基于径向基函数网络的强化学习在机器人足球这样的动态的多智能体环境中的应用进行了研究。实验结果证明了研究方法的可行性。 相似文献
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基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对实际对象的多变性和传统的预测函数控制只能对预测时域内有限的几个拟合点进行拟合,而未考虑整个预测时域整体逼近误差性能优化的问题,提出一种基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制方法.内部模型参数通过不断辨识,进行自适应校正.利用小波的紧支局部性和多尺度分析特性,既保证了整体误差性能的优化,又突出了重要拟合点的逼近要求,并实现了优化变量的集结.理论分析和仿真应用表明,该方法有更好的快速性和抗模型失配性能. 相似文献
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基于径向基函数神经网络滑模控制的运动控制系统 总被引:1,自引:1,他引:1
针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用-种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法.采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出网络权值的在线自适应律.仿真结果表明了该控制策略的有效性. 相似文献
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基于RBF神经网络的短时交通流预测 总被引:9,自引:0,他引:9
根据短时交通流的特性,以神经网络技术为基础,构建短时交通流预测的神经网络模型,并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。 相似文献
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许多研究人员指出软件性能衰退的主要原因之一是系统资源的耗尽,为了避免软件衰退导致的高成本,应用了基于小波分析和神经网络的四阶段混合模型来实现软件性能衰退的预测。首先应用小波过滤器去除噪声数据;然后使用冗余的Haar小波变换把监控系统采集到的系统资源使用数据分解到不同的分辨层上;再在每一层使用神经网络进行预测,神经网络的权重采用基于免疫机理和模拟退火算法来初始化;最后使用神经网络组合各个分辨层上的预测值。为了验证算法的预测精度,使用软件运行中采集到的系统资源耗费数据进行了仿真实验和比较,实验结果显示该算法具有较好的预测精度。 相似文献
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Xiu Yan Junhai Ma 《系统科学与信息学报》2006,4(4):741-748
In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction. 相似文献
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针对径向基函数网络(RBFN)的结构和参数难以同时优化及粒子群不同结构的粒子飞跃困难问题,提出一种维数自适应变化递阶粒子群方法,同时完成对网络的结构和参数自动优化设计。此方法中,粒子群编码采用二进制和十进制相结合的混合形式,二进制表示网络隐层神经元的数量,十进制编码表示网络参数,每个粒子在不同代的飞翔维数由当前代最好粒子的适应度和粒子到目前为止的最好适应度及粒子群处于两个最好位置时的有效维数确定。适应度函数引导粒子向小规模和小误差方向运动。通过对函数建模和混沌时间序列的预测实验,验证了方法的有效性。Abstract: In order to solve difficulties optimizing the structure and the parameters of RBFN simultaneously and flying among particles with different dimension,a hierarchical particle swarm optimization (PSO) with adaptive dimension was proposed to design structure and parameters of radical basis function neural networks (RBFN) automatically.In the method,the number of hidden layer for RBFN is coded by binary,and parameters are coded by decimal,the dimensions of the flying particle is determined by the best position of current generation and the best position that the particle derived so far and effective dimensions of the two best positions.Furthermore,the swarm will incline to small scales and small error by choosing a special fitness function which takes account factors of structure and parameters of RBFN.Simulation results with function approximation and prediction of chaotic time sequence demonstrate that the proposed method is efficient. 相似文献