基于全监督算法RBF神经网络的语音识别

利用RBF神经网络,采用全监督训练算法,实现基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。与传统的K-均值聚类算法相比较,采用全监督训练算法可避免隐含层节点中心容易对初始值敏感的缺点,且能使RBF网络具备更强的分类能力。实验结果表明,在不同的信噪比下,全监督训练算法比传统聚类算法有更高的识别率。     

基于加权处罚的K-均值优化算法

在各种聚类算法中,基于目标函数的K-均值聚类算法应用最为广泛,然而,K-均值算法对初始聚类中心特别敏感,聚类结果易收敛于局部最优。为此,提出基于加权处罚的K-均值优化算法。每次迭代过程中,根据簇的平均误差的大小为簇分配权值,构造加权准则函数,把样本分给加权距离最小的簇中。限制簇集中出现平均误差较大的簇,提高聚类准确率。实验结果表明,该算法与K-均值算法、优化初始聚类中心的K-均值算法相比,在含有噪音的数据集中,表现出更好的抗噪性能,聚类效果更好。     

基于差分演化的K-均值聚类算法

针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一类新的聚类算法——基于差分演化的K-均值聚类算法,进而提出了基于自适应差分演化的K-均值聚类算法,并将新算法与传统的K-均值聚类算法和最近提出的几个同类聚类算法进行比较。实验结果表明,该类算法能比较有效地克服传统的K-均值聚类算法的缺点,算法具有较好的全局收敛能力,稳定性强、收敛速度快,且比较研究表明该类算法具有一定的竞争力。     

基于模糊聚类的RBF分类器的设计与实现

提出一种RBF网络设计方法,利用模糊c均值聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定.对uci数据集进行分类仿真实验,证明利用该方法设计的RBF网络分类效果良好.     

基于免疫模糊聚类RBF网络的交通信息融合算法

在径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络应用于交通信息融合的研究中,采用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法确定径向基网络隐层中心点,一般随机初始化聚类中心,训练过程容易陷入局部极小.结合人工免疫系统的克隆选择原理,提出了一种新的产生初始聚类中心的方法,与FCM聚类算法有机集成,共同训练径向基函数网络的结构参数.该方法避免了网络训练陷入局部最优的问题,收敛速度有所提高,得到了较好的融合效果.实例仿真验证了算法的有效性和实用性.     

基于免疫模糊聚类RBF网络的交通信息融合算法

在径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络应用于交通信息融合的研究中,采用模糊C均值（fuzzy Cmeans,FCM）聚类算法确定径向基网络隐层中心点,一般随机初始化聚类中心,训练过程容易陷入局部极小．结合人工免疫系统的克隆选择原理,提出了一种新的产生初始聚类中心的方法,与FCM聚类算法有机集成,共同训练径向基函数网络的结构参数．该方法避免了网络训练陷入局部最优的问题,收敛速度有所提高,得到了较好的融合效果．实例仿真验证了算法的有效性和实用性．     

K-均值聚类算法在关系数据库中的应用

为实现K-均值聚类算法在关系数据库中的应用,对K-均值通用算法进行了改进,通过介绍把K-均值聚类算法和关系数据库管理系统(RDBMS)相结合的一种思想,目标是允许K-均值方法对关系DBMS内部的大数据集进行聚集.分析证明,改进后的K-均值聚类算法能够获得更好的聚类结果.     

用于风电功率预测的RPCL优化神经网络模型

为了提高风电功率预测的准确度,提出了一种基于对手竞争惩罚学习算法( rival penalized competitive learning,RPCL)优化径向基函数( radial basis function,RBF)神经网络的风电功率预测模型。首先通过RPCL确定网络隐含层神经元数目以及中心点初始值,然后由K均值聚类法确定隐含层神经元的中心点和宽度,最后通过最小均值算法确定隐含层神经元与输出层神经元之间的权值。仿真结果表明：此优化模型相较于传统RBF网络具有更高的准确性。     

基于EMD和RBFNN的地铁辅助逆变器故障检测

针对地铁辅助逆变器故障信号非平稳的特征,提出了一种基于经验模态分解方法和径向基神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法,并应用经验模态分解方法对采集的非平稳的原始信号进行处理,将原始信号分解成多个平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),同时,采用K-均值聚类算法确定RBF神经网络的模型参数,并借助径向基神经网络的分类能力对特征向量进行故障检测。仿真结果表明,基于K-均值聚类算法的RBF神经网络,在48个测试样本中有46个正确,准确率为95.8%,高于标准RBF神经网络77.0%的准确率,说明其准确性明显高于标准的径向基神经网络。该研究能够满足地铁辅助逆变器故障检测对准确性的要求,可高效识别地铁辅助逆变器的故障。     

改进粒子群算法优化RBF的交通流预测研究

为了实时准确地预测交通流量,本文采用一种改进的粒子群算法对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化,RBF神经网络隐层中心向量由最近邻聚类确定,使用适度值择优的原理对离子群算法进行改进,将改进的粒子群算法用于最近邻聚类半径的优化,合理确定了粒子群的隐层结构。同时,运用Matlab仿真软件建立新的RBF模型,并对交通流进行预测和分析。仿真结果表明,粒子群优化RBF的相对平均误差为3.94,改进粒子群优化RBF相对平均误差为2.67,通过误差对比,改进的RBF神经网络算法具有更好的预测效果,在预测速度和精度上均优于粒子群优化RBF神经网络交通流预测算法。该研究应用前景广阔。     

基于RBF神经网络的交通生成预测模型

针对交通生成预测中传统集计预测模型缺少行为基础这一重要数据源,以及普通离散模型建立对数学推导依赖性高和预测中存在多个预测值,导致预测结果精度不理想的问题,建立了基于RBF神经网络的交通生成预测模型,该模型将以行为基础为前提的离散数据作为数据源,模型的建立不需要进行数学推导,利用输入和输出数据自动建立,再结合RBF神经网络收敛速度快和具有唯一最佳逼近点的特点,对交通生成进行预测。通过实例进行仿真和分析,结果表明,该模型最终获得的交通生成预测结果与实际值误差在允许范围内,RBF神经网络交通生成预测效果好,能在实际中应用。     

电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法

针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题,提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型.将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段,实现减小或消除爬行距离的目的,从而实现电梯的零速停靠.从电梯运行现场采集大量的原始数据,建立RBF神经网络预测模型,与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较,结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果.给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线,爬行距离减小或消除,电梯的运行时间变短,实现了节能.     

DE算法改进的炼焦能耗RBF预测模型

针对炼焦能耗计算繁琐、影响因素众多的问题,以目标火道温度、烟道吸力、水分、挥发分和炼焦时间为输入变量,以炼焦能耗为输出变量,提出基于差分进化算法改进的RBF预测模型。由于RBF网络存在学习能力差、收敛速度慢等多个缺点,针对性地改进了差分进化算法优化的能耗预测模型。利用具有强大全局搜索能力的差分进化算法,选择RBF网络中基函数的中心值、宽度和输出权重的计算最优值,以此作为RBF神经网络的中心值、宽度和输出权重。结果表明,改进后的RBF预测模型具有较高的精度、稳定性和训练速度,对降低炼焦能耗、提高焦炭产量和提高企业经济效益具有重要意义。     

自适应BAS优化RBF神经网络的短时交通流预测

为提高短时交通流预测精度,针对传统径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络短时交通流预测模型中心值固定、易受漂移数据干扰问题,提出自适应天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。模型采用自适应步长提高BAS算法迭代速度和寻优能力,结合DBSCAN聚类确定RBF神经网络隐含层径向基函数网络中心,进而优化神经网络结构。通过路网真实交通流数据进行训练,选择常用于短时交通流预测的BP神经网络,RBF神经网络,广义RBF神经网络进行对比。结果表明：优化后的模型预测结果相较BP神经网络平均绝对误差降低了1.87%、平均绝对百分比误差降低了15.96%、均方根误差降低了3.24%,拟合度提高了3.96%;相较广义RBF神经网络平均绝对误差降低1.36%、平均绝对百分比误差降低了5.01%、均方根误差降低了2.19%,拟合度提高了2.5%。改进后的短时交通流预测模型能够为智能交通诱导提供可靠的预测值。     

基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法

为了研究受多种因素影响的螺杆泵转速控制系统,提出一种基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法.利用径向基函数(RBF)神经网络对螺杆泵转速进行分析及预测,通过对螺杆泵的历史数据分析处理,得到螺杆泵转速的时间序列.将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,并引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近.通过对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络预测结果对比,表明应用RBF神经网络对螺杆泵转速进行短期预测精度更高、效果更好.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.     

改进BP神经网络在裂缝预测中的应用

常规基于线性的测井计算方法不能很好地表征复杂的裂缝系统,而现有的成像测井技术虽然分辨率高,能较好地记录裂缝特征,但其成本高,实用性不强。因此,本文首先研究了改进BP(Back Propagation)神经网络算法,极大地提升了BP神经网络算法的收敛速度和全局收缩能力,然后将该算法引入到裂缝预测中,使利用常规测井曲线就能较好地达到预测裂缝的目的。结合实际的生产资料进行了效果分析,结果表明,对常规测井资料应用神经网络技术能较好地识别裂缝。     

基于IABC-RBF神经网络的地下水埋深预测模型

为了验证基于改进人工蜂群算法的径向基函数（RBF）神经网络模型在地下水埋深预测中的可行性和优越性,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,优化初始蜜源位置,设计建立基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型（IABC-RBF）. 通过输入泾惠渠灌区的年降雨量、年渠首引水量、年田间灌溉用水量、年地下水开采量和前一年的地下水埋深共5个相关影响因子的数据,对地下水埋深进行预测,与实测的地下水埋深数据进行比较,误差很小. 与RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法训练的RBF神经网络模型（ABC-RBF）的预测结果进行比较,结果表明,基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快,预测结果误差最小,精度最高.     

基于不同学习算法的RBF神经网络在故障诊断中的应用

基于对RBF神经网络常用的3种学习算法的研究,通过对凝汽器典型故障类型与故障征兆分析,提出了基于不同学习算法的RBF神经网络凝汽器故障诊断,并对诊断结果进行比较.诊断结果表明,基于3种常见学习算法的RBF神经网络都可以准确诊断出凝汽器的各种故障,但聚类方法和OLS算法学习速度要快得多,梯度训练方法速度较慢.研究还表明,RBF神经网络在故障诊断领域具有很好的实用性.     

基于RBF神经网络的交通流预测

针对交通模型是一个非线性、不确定的复杂动力学系统,难以用精确模型来表达的问题,采用RBF神经网络建立交通流预测模型,具有较强的局部泛化能力,收敛速度快,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点．实例仿真研究表明,该方法预测效果较好．     

一种优选神经网络训练样本的混合聚类算法

神经网络训练集中含有大量相似样本不但增加了网络的训练时间还对网络泛化能力存在较大影响,合理的选择样本集训练神经网络模型影响着建模的效率。根据实际应用中神经网络学习样本具有的内在特征和规律性,提出了一种基于自组织映射（SOM）神经网络的K-均值聚类算法优选神经网络样本,算法的主要思想是通过对样本数据的聚类分析,剔除孤立样本后挑选出具有代表性的样本训练神经网络。实验结果表明,相对随机选择法而言,本算法能够有效地减少训练样本的数目,提高建模效率。