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基于RBF算法的快速三维人体建模 被引量:2
1
作者 张满囤 王丽 +1 位作者 杨璐 魏玮 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期24-27,共4页
通常手工人体建模很繁琐,为提高三维人体建模效率,提出一种快速人体建模算法.首先提取人体照片的轮廓特征点,然后采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)变形标准模型,通过进行纹理映射,最后快速产生逼真的个性化三维人体模型.本文... 通常手工人体建模很繁琐,为提高三维人体建模效率,提出一种快速人体建模算法.首先提取人体照片的轮廓特征点,然后采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)变形标准模型,通过进行纹理映射,最后快速产生逼真的个性化三维人体模型.本文选取了标准男性和女性人体模型,通过实验分别完成了个性化虚拟人建模,实验结果表明我们的算法是可行和有效的. 展开更多
关键词 rbf算法 三维人体变形 纹理映射 三维人体建模 标准模型
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基于RBF算法的机房网络流量预测 被引量:1
2
作者 孙遒 《现代电子技术》 2011年第14期93-95,共3页
为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了... 为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了基于Matlab 6.5环境下的RBF神经网络客运量预测模型。验证结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高,计算速度较快。 展开更多
关键词 神经网络 网络流量 预测rbf算法 BP算法
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增量式遗传RBF算法在转炉提钒中的应用
3
作者 梁协雄 王华秋 曹长修 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期74-76,87,共4页
转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型。为此提出了基于增量式遗传RBF算法。它不仅克服了RBF中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类,而且为了保证网络结构能适... 转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型。为此提出了基于增量式遗传RBF算法。它不仅克服了RBF中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类,而且为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集,提出了增量数据处理方法,对原有网络参数进行修正,有利于连续生产操作。试验表明,用该算法预测冷却剂加入量,结果的误差较小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性。 展开更多
关键词 遗传算法 rbf算法 增量数据 转炉提钒
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基于广义遗传优化的RBF算法在铁水脱硫中的应用 被引量:1
4
作者 周世纪 彭燕妮 曹长修 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期77-80,共4页
铁水脱硫过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,在研究了基本遗传算法和RBF算法的基础上,提出了基于广义遗传优化的RBF算法。并说明了基于广义遗传优化的RBF算法在某钢厂铁水脱硫预报模型中的应用。该算法不仅克服了RBF中心个数选择... 铁水脱硫过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,在研究了基本遗传算法和RBF算法的基础上,提出了基于广义遗传优化的RBF算法。并说明了基于广义遗传优化的RBF算法在某钢厂铁水脱硫预报模型中的应用。该算法不仅克服了RBF中心个数选择的随机性,而且较好地解决了遗传算法时间复杂度高的缺点。通过对基于广义遗传优化的RBF算法与RBF算法的仿真比较,进一步阐明了该算法在铁水脱硫预报模型中的有效性和精确性。并且现场实验也表明,该算法能够达到终点命中率在 85%以上,这说明了该算法的工程实用性。 展开更多
关键词 实数编码 广义遗传算法 rbf算法 主群 脱硫
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回溯搜索算法改进RBF算法的锂离子电池SOC估算研究 被引量:7
5
作者 张小辉 许傲然 王秀平 《电测与仪表》 北大核心 2020年第18期146-152,共7页
随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准RBF网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进RBF神经网络模型。通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和... 随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准RBF网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进RBF神经网络模型。通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和阈值提高RBF网络模型的SOC估算精度。搭建了实验仿真平台,对改进前后的算法SOC估算进行了仿真对比分析,实验结果证明了改进后RBF网络比标准RBF网络算法SOC估算精度更高,并把估算误差降低到2%以内,对锂离子电池有较好的估算精度,具有一定的理论研究意义。 展开更多
关键词 SOC估算 rbf算法 回溯搜索算法 目标权值
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基于RBF算法短期风功率预测 被引量:2
6
作者 王瑶 杨培宏 李忠 《绿色科技》 2020年第6期256-257,共2页
指出了风功率预测对于风电的并网运行有着重要的意义。为了保证电网调度正常运行,缓解电力系统调峰和调频压力,也为了提高风电接纳能力,风功率预测是不可或缺的一部分。风的随机性不仅仅对电力系统的稳定性带来了挑战,也对风电输出功率... 指出了风功率预测对于风电的并网运行有着重要的意义。为了保证电网调度正常运行,缓解电力系统调峰和调频压力,也为了提高风电接纳能力,风功率预测是不可或缺的一部分。风的随机性不仅仅对电力系统的稳定性带来了挑战,也对风电输出功率的准确度带来了困难,所以,风功率预测备受广泛关注。算例部分对国内某风电场进行了仿真预测,采用RBF算法,通过仿真结果可看出:该模型对风功率预测具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 短期功率预测 rbf算法 BP算法
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基于RBF算法的建构式英语学习平台信息化实践探索
7
作者 于舜 《微型电脑应用》 2021年第6期153-156,共4页
在英语传统课堂教学中,教师是知识的传播者,而学生只是被动地接收知识。由于受到教学时长的限制以及教学方式的匮乏,教学活动需要借助计算机技术和多媒体技术来进行补充。丰富的教学方式可以培养学生的自主探究能力,通过构建该英语学习... 在英语传统课堂教学中,教师是知识的传播者,而学生只是被动地接收知识。由于受到教学时长的限制以及教学方式的匮乏,教学活动需要借助计算机技术和多媒体技术来进行补充。丰富的教学方式可以培养学生的自主探究能力,通过构建该英语学习平台有利于提高学生运用信息技术的能力。通过教学相长的方式,让学生成为教学的主体,可以激发学生对英语学习的热情和良好意识。利用径向基函数(RBF)算法,结合建构式英语教学方式,该英语学习平台为学生学习英语起到良好积极的辅助作用,并且作为更好的英语教育手段,对英语教学的研究具有一定的研究价值和积极意义。 展开更多
关键词 建构式 rbf算法 自主学习 英语学习平台 信息化探索
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改进的GGAP—RBF算法及其在函数逼近中的应用 被引量:3
8
作者 李彬 赖晓平 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期230-235,共6页
在 GGAP-RBF 算法的基础上,提出 RBF 神经网络的一种改进算法,结合网络中隐层神经元径向基函数的宽度自适应调整算法和重合度阈值的动态调整方法.通过函数逼近领域中的3个 Benchmark 问题,改进算法与RAN、RANEKF、MRAN、IRAN 和 GGAP-RB... 在 GGAP-RBF 算法的基础上,提出 RBF 神经网络的一种改进算法,结合网络中隐层神经元径向基函数的宽度自适应调整算法和重合度阈值的动态调整方法.通过函数逼近领域中的3个 Benchmark 问题,改进算法与RAN、RANEKF、MRAN、IRAN 和 GGAP-RBF(GAP-RBF)算法做比较.仿真结果表明在需要较少隐层神经元和训练时间前提下,改进算法训练的网络有较好的泛化能力. 展开更多
关键词 径向基函数(rbf)神经网络 广义增长剪枝径向基函数(GGAP—rbf)算法 Benchmark问题 删除策略
原文传递
基于RBF神经网络算法的田径运动损伤预警模型研究 被引量:5
9
作者 钟亚平 刘鹏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期48-51,共4页
运动损伤的预防是运动医学界关注的热点。研究发现多达二十余项因子会直接或间接引起田径运动损伤的发生。根据采集的优秀运动员田径运动损伤致伤因子数据,利用径向基函数(RBF)神经网络算法进行田径运动损伤预警模型研究。通过测试样本... 运动损伤的预防是运动医学界关注的热点。研究发现多达二十余项因子会直接或间接引起田径运动损伤的发生。根据采集的优秀运动员田径运动损伤致伤因子数据,利用径向基函数(RBF)神经网络算法进行田径运动损伤预警模型研究。通过测试样本评测,该预警模型取得了较为理想的结果,因此该模型用于田径运动损伤风险预警是完全可行的。 展开更多
关键词 运动损伤 运动损伤致伤因子 rbf神经网络算法 预警模型
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改进遗传算法优化RBF神经网络在短期电力负荷预测中的应用 被引量:3
10
作者 宋朝鹏 《电子世界》 CAS 2021年第16期164-165,共2页
为减小短期电力负荷预测中的误差,提出了一种改进遗传算法优化RBF神经网络(IGA-RBF)的负荷预测方法,解决RBF神经网络易陷入局部极值的问题,提高预测的准确性。利用IGA算法对RBF神经网络的中心、宽度以及隐含层与输出层之间的联结权值参... 为减小短期电力负荷预测中的误差,提出了一种改进遗传算法优化RBF神经网络(IGA-RBF)的负荷预测方法,解决RBF神经网络易陷入局部极值的问题,提高预测的准确性。利用IGA算法对RBF神经网络的中心、宽度以及隐含层与输出层之间的联结权值参数进行优化,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真实验表明,IGA-RBF算法在短期电力负荷预测中具有较快的收敛速度和较高的精度,具有较好的实用价值。短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要内容,精准的电力负荷预测对于制定发电计划、保障生产生活用电、控制电网经济运行、降低旋转储备容量等方面具有重要作用。 展开更多
关键词 rbf神经网络 短期电力负荷预测 短期负荷预测 发电计划 生活用电 电网经济运行 rbf算法 储备容量
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RBF神经网络算法的非线性积分滑模控制机械臂运动轨迹误差研究 被引量:15
11
作者 董君 陈立 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第2期106-110,共5页
机械臂运动轨迹容易受到外界不确定因素的干扰,导致运动轨迹跟踪误差较大,振动现象较为严重,不能很好地满足机械臂的准确定位.建立了双关节机械臂模型简图,采用RBF(径向基函数)神经网络算法非线性积分滑模控制机械臂的运动轨迹.分析了RB... 机械臂运动轨迹容易受到外界不确定因素的干扰,导致运动轨迹跟踪误差较大,振动现象较为严重,不能很好地满足机械臂的准确定位.建立了双关节机械臂模型简图,采用RBF(径向基函数)神经网络算法非线性积分滑模控制机械臂的运动轨迹.分析了RBF神经网络算法结构,推导了RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方程式和在线补偿法则,引用李雅普诺夫函数证明机械臂控制系统的稳定性.采用Matlab软件对双关节机械臂运动轨迹跟踪误差进行仿真,并与PID控制系统的跟踪误差进行对比和分析.仿真误差曲线显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰因素的影响时,采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,不仅跟踪误差较小,而且输入转矩波动幅度较小.机械臂末端采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,提高了机械臂的定位精度,降低了抖动幅度. 展开更多
关键词 机械臂 rbf神经网络算法 非线性积分 滑模控制 跟踪误差 仿真
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遗传算法改进灰色RBF模型在负荷预测中的应用 被引量:3
12
作者 吴曦 袁荣湘 《电气自动化》 2011年第6期54-56,60,共4页
灰色模型和神经网络作为常用的负荷预测方法虽应用较广,但各有缺陷。将两者结合起来一定程度上能实现双方的互补,但是存在的局部最优和收敛性问题一直没有很好的解决。利用遗传算法鲁棒性强、收敛速度快以及全局定位能力强的功能,代替... 灰色模型和神经网络作为常用的负荷预测方法虽应用较广,但各有缺陷。将两者结合起来一定程度上能实现双方的互补,但是存在的局部最优和收敛性问题一直没有很好的解决。利用遗传算法鲁棒性强、收敛速度快以及全局定位能力强的功能,代替传统的最小二乘法对GM(1,1)模型的参数进行高效求解,可以避免陷入局部最优,实现全局最优。将优化后的GM(1,1)模型与RBF神经网络结合起来,对某市的负荷进行预测。经分析知,用遗传算法优化过的灰色模型与RBF预测模型结合起来具有更快的收敛速度和更高的精度。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 遗传算法rbf模型 负荷预测
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基于改进RBF数据融合算法的煤矿井下安全监控研究 被引量:3
13
作者 刘辉 张晓利 +1 位作者 黄天尘 赵堃 《计算机测量与控制》 2023年第11期173-180,共8页
为了解决煤矿井下施工安全性低的问题,利用改进RBF数据融合算法优化设计煤矿井下安全监控方法;在煤矿井下环境下安装瓦斯、温湿度等传感器设备,将其安装在确定的测点位置上;利用改进RBF数据融合算法采集并处理传感数据,根据数据融合结果... 为了解决煤矿井下施工安全性低的问题,利用改进RBF数据融合算法优化设计煤矿井下安全监控方法;在煤矿井下环境下安装瓦斯、温湿度等传感器设备,将其安装在确定的测点位置上;利用改进RBF数据融合算法采集并处理传感数据,根据数据融合结果,考虑瓦斯浓度、温湿度、矿压等环境参数,得出煤矿井下安全性的监测结果;考虑煤矿井下人员实时位置,确定井下安全监控方向,在安全性监测结果的驱动下,利用设计的安全监控器,实现煤矿井下安全监控工作;通过效果测试实验得出结论:与传统监控方法相比,优化设计方法的瓦斯与温度监控误差分别降低了1.005 mg/m^(3)和5.65℃,同时安全监控范围得到明显扩大。 展开更多
关键词 改进rbf数据融合算法 煤矿井下安全 安全监测 安全控制
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基于RBF神经网络算法的水电站发电机组振动故障监测方法 被引量:7
14
作者 季军 《水利技术监督》 2023年第9期68-71,共4页
常规的水电站发电机组振动故障监测多数采用自适应K-Means聚类方法原理,其振动故障监测范围有限,无法实现全面覆盖监测的目标,且误报率较高,监测精度较低。针对这一问题,文章引入RBF神经网络算法,提出了一种新的发电机组振动故障监测方... 常规的水电站发电机组振动故障监测多数采用自适应K-Means聚类方法原理,其振动故障监测范围有限,无法实现全面覆盖监测的目标,且误报率较高,监测精度较低。针对这一问题,文章引入RBF神经网络算法,提出了一种新的发电机组振动故障监测方法。首先,利用数据采集仪,采集水电站发电机组振动信号,并提取振动信号特征。其次,利用降噪算法,降噪处理水流与水轮发电机组接触产生的振动信号中的多余噪声。在此基础上,构建RBF神经网络结构,计算神经网络输出,正则化处理网络输出,获取振动故障监测结果。实验分析可知,利用提出的监测方法监测不同类型的发电机组振动故障,其误报率较低,监测结果精度得到了显著提高。 展开更多
关键词 rbf神经网络算法 水电站 故障 发电机组 振动 监测
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应用RBF神经网络预测冷连轧机轧制力 被引量:7
15
作者 张俊明 刘军 +1 位作者 康永林 杨荃 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期46-48,共3页
针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种RBF算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用于传统数学模型中计算轧制力;并在此基础上,组合使用机架相关网络(RBF类型)、速度相关网络(RBF类型)修正... 针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种RBF算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用于传统数学模型中计算轧制力;并在此基础上,组合使用机架相关网络(RBF类型)、速度相关网络(RBF类型)修正轧制力计算值。应用结果表明,此方法满足生产的需要,预报最终误差范围为±6.5%。 展开更多
关键词 rbf算法 人工神经网络 轧制力预测 冷连轧机
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数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型 被引量:7
16
作者 曾谊晖 龚金科 +1 位作者 李红梅 杨贤平 《煤矿机械》 北大核心 2011年第3期117-119,共3页
针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF... 针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%~14.0%变动。充分说明数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工表面粗糙度实时在线预测的要求。 展开更多
关键词 数控加工 表面粗糙度 人工神经网络 rbf算法
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基于PCA-RBF的风电场短期风速订正方法研究 被引量:13
17
作者 邓华 张颖超 +2 位作者 顾荣 黄飞 支兴亮 《气象科技》 2018年第1期10-15,共6页
风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、... 风电功率预测中最重要的因子是风速,准确的风速预测是风电功率预测的前提和基础。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用WRF模式,对我国上海崇明吕四风电场的风速进行预报。在此基础上,利用PCA-RBF算法结合WRF模式预报风向、气温、气压等气象要素对预报风速进一步订正。实验结果表明,利用PCA-RBF算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差降低20%~30%,相对平均绝对误差降低15%~20%。与其他智能算法(BP算法、LSSVM算法)对比分析后得出,PCA-RBF算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。 展开更多
关键词 WRF模式 PCA算法 rbf算法 风速订正
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基于RBF神经网络的港口集装箱吞吐量动态预测 被引量:5
18
作者 李季涛 马彩雯 孙光祈 《大连交通大学学报》 CAS 2008年第4期27-32,共6页
针对港口集装箱吞吐量在时序上的复杂非线性特征,用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定神经网络的输入向量维数;用差分法对数据进行预处理,去除缓变部分,并在一定程度上减少随机噪声;引入延时内部反馈,构造基于径向基函数(RBF)... 针对港口集装箱吞吐量在时序上的复杂非线性特征,用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定神经网络的输入向量维数;用差分法对数据进行预处理,去除缓变部分,并在一定程度上减少随机噪声;引入延时内部反馈,构造基于径向基函数(RBF)网络的动态预测模型,并用大连港集装箱吞吐量实际数据进行了验证.结果表明:该模型拟合精度和预测精度高,具有很好的预测能力和应用价值. 展开更多
关键词 自相关分析 差分法 动态预测 集装箱吞吐量 rbf算法
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基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报 被引量:7
19
作者 刘东东 王焱 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第4期312-314,共3页
采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在... 采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。 展开更多
关键词 人工神经网络 rbf算法 热连轧 厚度预报
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基于RBF神经网络算法的水电机组设备振动趋势预测方法
20
作者 赵定林 刘思苏 周仁杰 《电气技术与经济》 2024年第12期1-3,共3页
传统的水电机组设备振动预测方法多基于经验公式或统计分析,这些方法在处理复杂非线性问题时存在一定局限性;因此,现提出基于RBF神经网络算法的水电机组设备振动趋势预测方法。通过采集与预处理水电机组设备的运行数据、构建RBF神经网... 传统的水电机组设备振动预测方法多基于经验公式或统计分析,这些方法在处理复杂非线性问题时存在一定局限性;因此,现提出基于RBF神经网络算法的水电机组设备振动趋势预测方法。通过采集与预处理水电机组设备的运行数据、构建RBF神经网络预测模型、预测水电机组设备的振动趋势三步骤完成设计,实现对机组振动趋势的精准预测和有效控制,为水电站的安全、高效运行提供有力保障。实验结果:RBF神经网络能够准确地预测水电机组设备的振动趋势,传统方法在实际数值的预测上往往存在较大的偏差,而相比之下,RBF神经网络在预测时能够提供更接近实际值的结果,其预测值与实际值之间的误差相对较小。证明该方法能够准确地预测机组的振动趋势,为提前发现潜在问题、保障机组安全稳定运行提供了有力支持。 展开更多
关键词 振动趋势预测 设备振动 水电机组设备 rbf神经网络算法
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