基于遗传算法的径向基神经网络及其在同时测定Fe Mn Cu Zn中应用

介绍了两种新的基于遗传算法的径向基神经网络(GA-Based RBFNN)训练算法.这两种算法均将遗传算法用于优化径向基神经网络的聚类中心和网络结构.第一种GA-Based RBFNN算法对所有训练样本采取二进制编码构成个体,优化径向基函数中心的选取和网络结构;第二种GA-Based RBFNN算法中,RBFNN采用自增长算法训练网络隐含层中心、采用十进制对距离因子ε编码构成染色体,优化网络.将两种GA-Based RBFNN算法应用于Fe、Mn、Cu、Zn同时测定的光谱解析,计算结果表明,本文的GA-Based RBFNN算法较通常的遗传算法与径向基人工神经网络(GA-RBFNN)联用,即在GA选择变量的基础上,再用RBFNN作数据解析的GA-RBFNN方法,在增强网络的泛化能力、提高预测的准确性等方面具有明显的优势.从这两种GA-Based RBFNN的比较看,第二种算法在性能上优于第一种算法.     

遗传算法优化径向基神经网络的尾矿库安全预测

在研究径向基(RBF)神经网络的基础上,利用遗传算法对其进行优化,并结合尾矿库系统安全状况与各影响因素之间的非线性关系,将优化的RBF神经网络应用于尾矿库安全预测中。为证明该优化网络的优越性,将优化后的RBF网络和传统RBF网络进行仿真实验,结果表明优化后的RBF网络较传统RBF网络在尾矿库安全预测的精度和速度效果更好。     

遗传算法的RBF神经网络在线损计算中的应用

电力网线损率是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理的一项重要指标。如何有效地降低电力网电能损耗、提高企业经济效益已成为迫切需要解决的问题。文中提出一种基于遗传算法的RBF神经网络对线损进行计算,并且针对RBF神经网络的隐含层与输出层相互独立和输出结果容易陷入局部最小等缺点,运用遗传算法对整个网络进行优化,另外对遗传算法进行了相应的改进。为了验证算法的可行性,文中以大庆油田某一地区的67条线路为样本进行仿真计算。实验结果证明了遗传算法优化的RBF神经网络在计算精度和训练速度上都有较大提高。     

自适应径向基神经网络及其应用

提出一种基于硬C均值算法的自适应RBF神经网络。该算法根据网络训练误差的变化,在隐层到输出层的权值修改过程中,对学习步长进行自适应调节;对通常采用的基函数宽度的计算方法作了改进;对于硬C均值算法出现的死节点,则在程序运行中自动进行删除。利用该改进的自适应RBF网络进行某合成氨装置的氢氮比预测,网络计算误差小、收敛迅速、结果令人满意,表明网络具有良好的性能。     

基于遗传径向基神经网络的声音转换

声音转换技术可以将一个人的语音模式转换为与其特性不同的另一个人语音模式,使转换语音保持源说话人原有语音信息内容不变,而具有目标说话人的声音特点。本文研究了由遗传算法训练的RBF神经网络捕获说话人的语音频谱包络映射关系,以实现不同说话人之间声音特性的转换。实验对六个普通话单元音音素的转换语音质量分别作了客观和主观评估,结果表明用神经网络方法可以获得所期望的转换语音性能。实验结果还说明,与K-均值法相比,用遗传算法训练神经网络可以增强网络的全局寻优能力,使转换语音与目标语音的平均频谱失真距离减小约10%。     

基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络学习算法及其应用

在研究径向基神经网络学习算法的基础上, 提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法. 该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起, 能够同时确定径向基神经网络的结构和参数, 并具有较高的学习效率. 采用基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络对混沌时间序列学习和预测, 取得了较好的效果.     

基于径向基神经网络的局域预测法及其应用

一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基神经网络的局域预测模型。通过对Logistic映射以及Lorenz系统的3个分量的混沌时间序列的预测仿真,表明该预测方法对混沌时间序列的预测具有较好的效果。     

径向基函数(RBF)神经网络在桥梁减震设计中的应用仿真

本文将人工智能理念引入桥梁结构的减震设计中,在对阻尼器参数进行参数分析的基础上,利用径向基函数(RBF)神经网络建立阻尼器参数与桥梁结构地震反应之间的映射关系,以帮助进行阻尼器参数的合理选定。同时,桥梁工程师可利用这一映射关系自行分析实际阻尼器性能参数的误差对结构地震反应的影响。本文最后通过工程实例,验证了人工神经网络算法在桥梁减震设计中应用的可能性和可靠性。     

一种基于模糊径向基神经网络的图像融合方法

传统的基于区域特征图像融合方法的一个难点是各源图像最佳权值的分配问题。该文利用径向基神经网络与T-S模糊推理模型具有函数等价性的特点,设计了一种模糊推理神经网络实现基于区域特征的图像融合,并用遗传算法优化网络参数。该网络能够自适应地动态获取优化的图像融合权值参数。仿真实验表明该算法有效可行,通过与传统的基于区域特征的图像融合算法相比,融合性能得到明显改善。     

径向基神经网络示波计时电位法同时测定铅和镉

将径向基神经网络用于Pb~(2 )和Cd~(2 )示波计时电位重叠切口的解析,建立了同时测定Pb~(2 )和Cd~(2 )的径向基神经网络示波计时电位分析新方法。实验表明:所建模型对训练集20个样本,预测结果相对标准偏差平均值仅为0．93%,而主成分回归模型预测结果为3．2%,偏最小二乘回归模型预测结果为3．0%。用本文方法预测的结果比主成分回归和偏最小二乘回归模型准确度高。     

支持向量回归-吸光光度法同时测定溶液中的Pb,Cd,Zn

铅锌的湿法冶金实时监控需要同时快速测定溶液中的铅，镉，锌，因三者产生的吸收光谱严重重叠，故支持向量回归算法（support vector regression，简称SVR）作多变量标定，配合吸光光度法同时测定溶液中的Pb^2 ,Cd^2 ,Zn^2 ，并将计算结果与线性回归，人工神经网络的计算结果对比。结果表明SVR算法预报误差最小。这说明支持向量回归是一种多变量校正的有用算法。     

改进ASMDE算法和RBFNN的配电网线损计算

针对中压配电网结构复杂,运行数据不全,常规网损计算方法难以实施的问题,提出了一种配电网线损的实用计算方法。利用RBF神经网络的强拟合特性,映射配电线路的特征参量与线损之间复杂的非线性关系,记忆配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的变化规律,建立了基于RBF神经网络的线损计算模型。采用改进的自适应二次变异差分进化（ASMDE）算法,对RBF神经网络的结构参数进行整体优化,克服了常规算法隐含层与输出层结构参数分开确定,输出层易陷入局部极小的缺点。实例仿真验证了所提方法的有效性和实用性。     

温室蔬菜栽培对土壤DTPA浸提态铁锰铜锌含量的影响

对沈阳市大民屯镇蔬菜生产基地温室番茄栽培条件下0~30 cm土层土壤DTPA浸提态微量元素含量的调查表明,温室土壤DTPA浸提态Mn、Cu、Zn含量高于相邻的露地菜田,0~20 cm土层DTPA-Fe含量低于露地土壤。与露地菜田相比,高量施肥条件下温室土壤DTPA-Zn富集是微量元素变化的一个主要特征,11年和5年温室土壤0~20 cm土层DTPA-Zn平均含量分别是露地菜田的4.0和4.8倍。温室栽培条件下高量施用有机肥、土壤pH降低及土壤Eh变化是引起土壤DTPA浸提态微量元素变化的主要因素。     

A definition of partial derivative of random functions and its application to RBFNN sensitivity analysis

Considering the inputs of a feed-forward neural network as random variables, this paper proposes a definition of partial derivative of a function with respect to a random variable in the probability measure space. The mathematical expectation of the mean square or absolute value of the partial derivative is regarded as a type of measure of the network's sensitivity, which extends Zurada's sensitivity definition of networks in Zurada et al, [Perturbation method for deleting redundant inputs of perceptron networks, Neurocomputing 14 (1997) 177–193] from the certain environment to the stochastic environment. Furthermore, for the purpose of network's redundant feature deletion or feature selection, the new sensitivity measure is applied to the sensitivity analysis of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs). The feasibility and the effectiveness of the sensitivity approach to redundant feature deletion are illustrated.     

畜禽粪肥对土壤有效铜锌铁锰含量的影响

采用室内培养和DTPA浸提法研究了鸡粪、牛粪和猪粪等有机肥料对土壤有效Cu、Zn、Fe、Mn含量的影响。结果表明,在供试条件下施用鸡粪、牛粪和猪粪均可使土壤中有效Cu、Mn含量增加,但有效Zn含量降低;施用鸡粪可使土壤有效Fe含量增加,而施用牛粪和猪粪使土壤有效Fe含量降低。增加鸡粪施用量,可使土壤中有效Cu、Zn、Fe、Mn含量增加;培养期间有效Cu、Zn含量变化幅度较小,有效Fe、Mn含量变化较大。     

An enhanced swarm intelligence clustering-based RBFNN classifier and its application in deep Web sources classification

The central problem in training a radial basis function neural network (RBFNN) is the selection of hidden layer neurons, which includes the selection of the center and width of those neurons. In this paper, we propose an enhanced swarm intelligence clustering (ESIC) method to select hidden layer neurons, and then, train a cosine RBFNN based on the gradient descent learning process. Also, we apply this new method for classification of deep Web sources. Experimental results show that the average Precision, Recall and F of our ESIC-based RBFNN classifier achieve higher performance than BP, Support Vector Machines (SVM) and OLS RBF for our deep Web sources classification problems.     

施肥结构对砂质潮土中微量营养元素空间变化的影响

本文通过长期定位施肥试验 ,分析了不同施肥结构对砂质潮土交换性钙、镁及有效硫、锌、锰、铜、铁等在 0～ 1 2 0cm土体中空间分布变化的影响 .结果表明 ,磷肥明显提高土壤交换性钙的含量 ,而有机肥与氮肥对土壤钙含量无明显影响 .但有机肥显著增加土壤交换性镁含量 ,各层镁含量与有机肥用量呈显著或极显著正相关 ,磷肥同样对土壤镁有提高作用 ,但氮肥无论是否与有机肥配施均降低了土壤各层交换性镁含量 .土壤 0～ 4 0cm有效锌、锰、铁均随有机肥增加而增加 ,并与有机肥用量呈极显著正相关 .而化肥无论是否与有机肥配施均降低土壤有效锌含量 ,但却增加了有效铁含量 .氮肥单施降低土壤有效锰含量 .在无有机肥情况下 ,施磷提高土壤有效铁含量 ,而在施有机肥条件下磷肥则降低耕层有效铁含量 .磷肥只在单施化肥时增加土壤有效锰含量     

ASI法测定土壤有效P、K、Zn、Cu、Mn与我国常规化学方法的相关性研究

比较了土壤养分状况系统研究法(ASI法)测定土壤有效P、K、Zn、Cu、Mn与我国常规化学方法的相关性,结果表明ASI法与我国常规化学方法呈显著相关.盆栽试验进一步验证了ASI方法的土壤磷、钾测定值与作物反应具有良好的相关性.     

鸟嘌呤和8-羟基脱氧鸟嘌呤核苷在聚甘氨酸修饰电极上的电化学行为及其同时测定

在优化的实验条件下,利用电化学方法制备了甘氨酸修饰电极,对修饰膜的电活性进行了表征.用循环伏安法研究了鸟嘌呤(G)和8一羟基脱氧鸟嘌呤核苷(8-OH-dG)在聚甘氨酸修饰电极上的电化学行为,并建立了对两者进行分别检测和同时检测的分析方法.实验结果表明,聚甘氨酸修饰电极可以增强鸟嘌呤和8-羟基脱氧鸟嘌呤核苷在电极表面的吸附,并且可以加快鸟嘌呤和8-羟基脱氧鸟嘌呤核苷在电极表面的电子传输,使两种电活性物质在聚甘氨酸修饰电极上的电化学信号明显增大,检测灵敏度大大提高,并且该修饰电极具有良好的稳定性和重现性.可用于鸟嘌呤和8-羟基脱氧鸟嘌呤核昔的分别和同时检测.