针对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel...针对径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel Principal Component Analysis,KPCA-FCM)和模拟退火自适应遗传算法(Simulated Annealing adaptive Genetic Algorithm,SAGA)优化RBF神经网络的无线室内定位算法。首先利用KPCA对原始训练数据样本进行数据预处理,再通过KPCA-FCM算法计算出最优聚类数目和聚类中心点;其次将聚类数目和聚类中心点作为隐含层神经元个数和中心值,创建RBF神经网络,并将其网络参数映射到SAGA算法中;再次由SAGA算法进行网络参数寻优,把最优的解映射回RBF神经网络;最后利用样本数据对RBF神经网络进行训练和测试,完成建立RBF神经网络算法模型。实验表明,在相同的环境中,所提算法比传统RBF神经网络定位精度提高了48.41%。展开更多
针对数控机床发生故障时多故障源、多变量、强耦合的特点和RBF神经网络结构参数选取依据经验的问题,提出一种融合核主元分析方法(kernel principal component analysis,KPCA)与粒子群算法优化RBF神经网络的数控机床故障诊断方法。首先,...针对数控机床发生故障时多故障源、多变量、强耦合的特点和RBF神经网络结构参数选取依据经验的问题,提出一种融合核主元分析方法(kernel principal component analysis,KPCA)与粒子群算法优化RBF神经网络的数控机床故障诊断方法。首先,对所测信号利用核主元分析方法进行降噪、拨冗余,提取故障特征;其次,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化RBF神经网络隐层节点中心和宽度;最后,将经KPCA提取的故障特征作为输入,建立PSO优化RBF的故障诊断模型。通过某数控床伺服系统七种常见故障特征仿真实验,结果表明:与RBF神经网络、PSO优化RBF神经网络相比,融合KPCA和PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法不仅提高了网络的训练速度及泛化能力,而且具有更高辨识精度。展开更多
