基于RBF神经网络的热力系统煤种辨识方法

为了保证热力系统稳定运行,提高锅炉安全寿命,控制污染物,该文利用多模型思想,对煤种低位发热值进行初步辨识和精确辨识。初步辨识中,采用改进的K均值聚类算法,快速辨识出煤种类型;精确辨识中,利用初步辨识的结果优化发热量辨识模型,减少模型搜索范围,采用自动调节隐节点和参数的径向基函数(RBF)神经网络算法。仿真结果表明,该辨识方法的辨识误差在1.5%以内,具有良好的辨识精度,在速度上也优于单独的RBF辨识算法,可以应用于热力系统煤种发热量在线辨识。     

基于RBF神经网络的自回归系统辨识模型

根据神经网络能以任意精度逼近任意非线性连续函数的特点,通过径向基函数神经网络构建非线性动态系统的辨识模型。针对该模型输入值超出径向基函数的映射区域时将导致系统辨识输出值为零的现象,提出了一种基于改进径向基函数结构的自回归系统辨识的方法,有效地消除了零现象。这使得自适应辨识模型在较大的输入向量下能够逼近实际系统的输出,从而提高了系统辨识的鲁棒性。该方法的可行性得到了仿真验证。     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究

当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。     

基于特征矢量输入的神经网络测向方法

提出了一种新的基于特征矢量的采集输入数据方法，经该方法训练的径向基函数神经网络（RBFNN）可用于码多分址（CDMA）系统中多源信号波达角（DOA）的估计。该方法对信道噪声不敏感，能以较少的训练样本就可得到推广能力较好的神经网络。仿真结果表明，以新方法训练的RBFNN对多源信号DOA估计精度较高，实时性好，适用于CDMA通信系统的高分辨率测向。     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究

当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。     

基于RBF神经网络与遗传算法的Agent初始位置优化

以陆地作战训练模型为背景，研究了多Agent系统中Agent初始属性的优化问题，提出了一种径向基函数(RBF：Radial Basis Function)神经网络与遗传算法(GA：Genetic Alorithm)相结合的、对作战训练模型中Agent的初始位置进行优化的方法。与已有的优化方法相比，该方法不仅优化效果得到明显的提高，而且执行效率可以提高20余倍，更适于处理对执行效率要求较高的优化问题。     

基于遗传神经网络的AZ91镁合金力学性能预测

在合适的参数条件下径向基函数神经网络能够以任意的精度来逼近任意的函数,遗传算法是一种高效的全局寻优的搜索方法.将遗传算法和径向基函数神经网络相结合,建立遗传神经网络,运用到合金设计的性能预测方面.使用简单易行的二进制编码方法,在寻求径向基函数神经网络隐含层神经元最优中心矢量的同时确定其最优个数,通过设定合理的目标函数解决网络函数逼近能力与泛化能力之间的矛盾.试验证明,该方法在合金性能预测方面有较好的效果,能够成为合金设计有力的辅助手段.     

基于遗传神经网络的AZ91镁合金力学性能预测

在合适的参数条件下径向基函数神经网络能够以任意的精度来逼近任意的函数,遗传算法是一种高效的全局寻优的搜索方法.将遗传算法和径向基函数神经网络相结合,建立遗传神经网络,运用到合金设计的性能预测方面.使用简单易行的二进制编码方法,在寻求径向基函数神经网络隐含层神经元最优中心矢量的同时确定其最优个数,通过设定合理的目标函数解决网络函数逼近能力与泛化能力之间的矛盾.试验证明,该方法在合金性能预测方面有较好的效果,能够成为合金设计有力的辅助手段.     

基于径向基函数神经网络的热工过程模型辨识

为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络(RBF-NN)的建模方法:采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均(NARMA)模型的输入/输出结构实现RBF-NN的优化,辨识RBF-NN结构,并用最小二乘算法(LS)确定权向量,实现了典型的非线性热工过程建模。通过两个实例验证:基于NARMA结构的RBF-NN建模,具有较高的辨识精度和较少的隐层节点。     

基于径向基函数神经网络的飞机目标识别法

通过将自适应小波神经网络 (AWNN)中的小波基函数直接替换为 Gauss径向基函数 ,提出了一种适于对目标一维距离像信号直接进行分类的径向基函数神经网络(RBFNN)。对用于信号分类的 RBFNN网络结构的确定、RBFNN的训练以及最终判决规则的确定等问题 ,进行了深入的讨论。对 6个目标不同信噪比下的分类结果表明 ,提出的 RBFNN对距离像信号具有很强的分类能力 ,对于开发更加实用化的目标识别算法显示了很大的潜力     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

一种模块化神经网络的人耳识别方法

提出了一种基于模块化神经网络的人耳识别方法。对人耳图像进行一系列的预处理后,采用PCA方法对图像进行特征提取。构建了模块化神经网络模型,并用分层遗传算法对该模型进行优化,选择训练阶段样本和测试阶段样本对人耳图像进行训练和测试,得出识别率。实验结果表明,基于模块化神经网络的人耳识别相对于传统的神经网络优化了设计参数,得到最优体系结构,提高了人耳识别率。     

人工免疫的神经网络预报方法及其应用

针对RBF(radial basis function)神经网络在预测铁水含硅量中出现的预测精度低,收敛速度慢的问题,提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络的学习算法.该算法利用人工免疫原理确定高斯基函数的中心和宽度参数,同时将所识别的数据作为抗原,抗体作为抗原的压缩映射并作为神经网络的隐层中心,利用递推最小二乘法(recursion least square, RLS)确定连接权值,提高了RBF神经网络的收敛速度和精度.应用该模型于某大型钢铁厂高炉铁水硅含量预报的实例中, 实验结果表明, 该模型具有更高的预测精度和更短的训练时间.     

A new adaptive state space construction method for the mobile robot navigation

In order to solve the combinative explosion problems in a continuous and high dimensional state space, a function approximation approach is usually used to represent the state space. The normalized radial basis function （NRBF） was adopted as the local function approximator and a kind of adaptive state space construction strategy based on the NRBF （ASC-NRBF） was proposed, which enables the system to allocate appropriate number and size of the basis functions automatically. Combined with the reinforce- ment learning method, the proposed ASC-NRBF method was applied to the robot navigation problem. Simulation results illustrate the performance of the proposed method.     

用人工神经网络预测金属离子水化能

对金属离子水化能及其结构之间的关系进行了探讨,通过神经网络方法对其结构和性能关系建模发现,所建网络整体性能稳定,预测准确度高,所采用的几个重要的输入参数都能用人工神经网络的不同方法很好地预测金属离子水化能,且比传统的多元线性回归方法有较好的预测能力.     

Relay switched, scalable topology control for mobile robot networks based on motion synchronization

A mobile robot network is said to be easily scalable to any number of robots if its performance is kept almost fixed after these robots are added or some fail in the network. An interaction dynamics model based on motion synchronization is first established. Considering the mobility of mobile robot networks, we propose a relay switched, distributed topology control for the scalable network to drive newly added robots to the most suitable positions with more neighbors as well as self-heal the blank positions of failed robots, and give a metric of the topology structure for evaluating the performance of network topologies. Then, we prove the stability of motion synchronization with the individual control based on Lyapunov exponent. Finally, the results of simulations have demonstrated the validity of the proposed modeling and control methods.     

一种基于模糊识别的移动机器人避障算法

设计了一种基于障碍物模糊识别的移动机器人避障方案.移动机器人的视觉导航,具有信息量大的特点,在避障中相对其他传感系统,有一定优势.视觉图像处理计算量大复杂度高,避障中采用模糊控制的思想,减少图像矩阵精确变化和处理,选取障碍物图像中部分边缘点作为特征坐标点,据此设计模糊控制算法识别出障碍物其大致的姿态信息.根据障碍物图像大致姿态信息和其在视觉探测图像区域的方位信息,设定一组虚拟目标点序列,合理规划移动机器人的安全避障路径.最后,仿真试验演示方案良好的避障效果,证明在简单视觉环境中可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。