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优化的RBF神经网络在入侵检测中的应用 被引量：6
1
作者 孙晓艳 郑淑丽 沈洪伟 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1794-1797,共4页
在入侵检测的应用中,RBF神经网络训练样本的数据量比较大,但是训练中广泛应用的OLS方法存在大数据量训练时间过长、不能根据数据特性确定平滑参数的缺点。针对此问题该文采用了一种基于快速模糊C-均值算法(AFCM)和正交最小二乘法(OLS)... 在入侵检测的应用中,RBF神经网络训练样本的数据量比较大,但是训练中广泛应用的OLS方法存在大数据量训练时间过长、不能根据数据特性确定平滑参数的缺点。针对此问题该文采用了一种基于快速模糊C-均值算法(AFCM)和正交最小二乘法(OLS)算法相结合的AFORBF训练算法;试验证明,AFORBF算法解决了RBF在入侵检测系统中处理大数据量时间过长的问题,获得了较高的检测率,简化了网络结构,提高了网络性能。 展开更多
关键词 入侵检测 RBF神经网络 快速模糊C-均值算法 正交最小二乘法
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基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用 被引量：5
2
作者 杜大军 费敏锐 李力雄 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期827-830,共4页
针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数... 针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数拟合和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真,验证了该网络的有效性与实用性. 展开更多
关键词 径向基神经网络(RBFNN) 快速回归算法 正交最小二乘 混沌时间序列
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一种优化RBF神经网络训练算法及其在目标识别中的应用 被引量：9
3
作者 倪友平 姜卫东 陈曾平 《现代电子技术》 2005年第3期18-20,共3页
OL S训练方法应用在径向基 (RBF )神经网络里时 ,存在当训练数据量很大时速度很慢的问题 ,并且 OL S方法不能自动确定基函数的平滑参数。本文针对此问题提出了一种基于快速模糊 C-均值算法 (A FCM)与 OL S算法相结合的 AF OL S训练算法 ... OL S训练方法应用在径向基 (RBF )神经网络里时 ,存在当训练数据量很大时速度很慢的问题 ,并且 OL S方法不能自动确定基函数的平滑参数。本文针对此问题提出了一种基于快速模糊 C-均值算法 (A FCM)与 OL S算法相结合的 AF OL S训练算法 ,该算法使用 AF CM方法对数据进行聚类 ,并获取基函数的平滑参数 ,然后使用 OL S方法从聚类结果中选取网络中心。利用实测的 4类飞机目标数据对其进行性能检验 ,试验结果验证了该训练算法可提高网络的训练速度 ,缩小网络规模 ,提高网络的分类能力。 展开更多
关键词 正交最小二乘算法 快速模糊C-均值算法 径向基神经网络 AFOLS算法
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模糊基函数网络学习算法及其应用 被引量：1
4
作者 周斌 权太范 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1996年第11期68-75,F003,共9页
本文在文献［１］的基础上提出了模糊基函数网络（ＦＢＦＮ）改进的学习算法。改进的正交最小方差算法（ＭＯＬＳ）解决了原算法逼近多维函数的性能很差的问题，并且提高了该算法实际的逼近性能和收敛性。最后给出了ＦＢＦＮ应用于雷达... 本文在文献［１］的基础上提出了模糊基函数网络（ＦＢＦＮ）改进的学习算法。改进的正交最小方差算法（ＭＯＬＳ）解决了原算法逼近多维函数的性能很差的问题，并且提高了该算法实际的逼近性能和收敛性。最后给出了ＦＢＦＮ应用于雷达数据关联的实验结果。 展开更多
关键词 模糊基函数网络 学习算法 神经网络
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g<1永磁直线同步电动机齿槽力波动的径向基神经网络预估器 被引量：1
5
作者 邵波 曹志彤 徐月同 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期151-155,共5页
永磁直线同步电动机(Permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)齿槽力是影响电动机性能的主要因素之一,特别是在高精度,低速情况下,问题尤为突出。根据q<1分数槽绕组PMLSM结构,采用有限元法计算齿槽力的影响,建立以径向基... 永磁直线同步电动机(Permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)齿槽力是影响电动机性能的主要因素之一,特别是在高精度,低速情况下,问题尤为突出。根据q<1分数槽绕组PMLSM结构,采用有限元法计算齿槽力的影响,建立以径向基神经网络为基础的PMLSM齿槽力预估器,其学习算法首先采用快速模糊C均值算法(Accelerated fuzzy C-means,AFCM)对数据进行聚类,选取基函数传播因子,再由最小正交平方算法(Orthogonal least squares learning algorithm,OLSA)选取中心矢量,该预估器与带动量的BP网络(Back propagation neural net- work,BPNN)预估器相比较表明,能够在加快网络学习速度的前提下,保证精度,缩小网络规模,提高网络分类能力。试验结果表明,采用q<1分数槽绕组PMLSM能够有效地减小齿槽力的影响。预估器的建立,能够在设计阶段对PMLSM齿槽结构参数进行有效地预估,使得电动机在满足推力波动指标条件下,实现快速敏捷设计,提高PMLSM的整体设计水平。 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 快速模糊C均值 最小正交平方算法 径向基神经网络
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快速模糊正交最小二乘算法
6
作者 王江 王先来 杨屹 《电气传动》 北大核心 2000年第6期54-57,共4页
本文在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线... 本文在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模中进行了仿真实验 。 展开更多
关键词 最小二乘算法 模糊基函数 玻璃 窑炉 温度控制
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面向循环流化床烟气脱硫系统的T-S模糊建模
7
作者 程换新 于沙家 张国庆 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第5期567-572,共6页
循环流化床烟气脱硫(CFB-FGD)技术是目前应用比较广泛的脱硫方式,由于CFB-FGD系统是个复杂的非线性系统,很难建立其数学模型,而模糊建模被证明在非线性系统的建模中具有很大优势,因此本工作提出了CFB-FGD系统的T-S模糊建模。本工作通过... 循环流化床烟气脱硫(CFB-FGD)技术是目前应用比较广泛的脱硫方式,由于CFB-FGD系统是个复杂的非线性系统,很难建立其数学模型,而模糊建模被证明在非线性系统的建模中具有很大优势,因此本工作提出了CFB-FGD系统的T-S模糊建模。本工作通过分析CFB-FGD系统的基本原理和工艺流程,以及实际操作过程中的控制参数,对此系统中烟气出口温度控制回路进行研究,并对其控制回路建立了T-S模糊模型。建立系统的T-S模糊模型之后用鲁棒竞争算法进行辨识,为了简化模糊规则在所有简化方法中采用正交最小二乘法,这样获得的T-S模型具有较高的建模精度和泛化能力。最后通过仿真验证了所建立的CFB-FGD系统中的主要控制回路模型具有很好的动态响应,能够很好地逼近实际系统。 展开更多
关键词 CFB-FGD系统 T-S模糊建模 鲁棒竞争算法 正交最小二乘法
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快速模糊正交最小二乘算法
8
作者 杨屹 王江 王先来 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期498-502,共5页
在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模... 在非线性正交最小二乘辨识方法中引入模糊基函数 ,得到可以统一利用语言信息和数据信息的模糊正交最小二乘方法 ,并且针对其计算量大 ,速度慢的缺点 ,推导出不用计算正交项的快速模糊正交最小二乘算法 ,并且在玻璃窑炉温度系统离线建模中进行了仿真实验 。 展开更多
关键词 系统辨识 快速模糊正交最小二乘算法 基函数
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MC-CDMA中的RLS-DRMTA算法
9
作者 王会敏 吕善伟 +1 位作者 苏东林 韩艳菊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期859-862,共4页
多载波码分多址 (MC CDMA)系统是将OFDM技术与CDMA技术结合起来的一种综合技术 .MC CDMA系统中同信道干扰仍然是影响系统性能的主要因素 ,这就需要使用智能天线来提高系统的性能 .介绍一种适用于MC CDMA系统的自适应阵的盲算法递推最小... 多载波码分多址 (MC CDMA)系统是将OFDM技术与CDMA技术结合起来的一种综合技术 .MC CDMA系统中同信道干扰仍然是影响系统性能的主要因素 ,这就需要使用智能天线来提高系统的性能 .介绍一种适用于MC CDMA系统的自适应阵的盲算法递推最小二乘解扩重扩多目标阵列 (RLS DRMTA)算法 ,利用扩频码的信息进行波束形成 ,不需要训练序列 ,节约了频谱资源 ;与LS DRMTA算法相比 ,RLS DRMTA算法节省了运算时间 ;另外仿真表明在正交频分复用 (OFDM)解调后进行波束形成 ,提高了系统的性能 ;为了降低系统的复杂度 ,还用到了载波分组技术 ,但分组技术又会降低系统的性能 ,所以分组时考虑了系统性能和运算速度的折衷 .仿真结果表明RLS DRMTA算法能使方向图的主波束对准信号方向 ,而在干扰方向形成零陷 。 展开更多
关键词 自适应阵 最小二乘法 码分多址 智能天线 正交频分复用
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基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法
10
作者 李智翔 陈志坚 《勘察科学技术》 2016年第6期1-4,17,共5页
RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用。但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类（FCM）算法对其进行优化。... RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用。但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类（FCM）算法对其进行优化。以122组边坡样本作为样本总体,其中1~114组为训练样本,115~122组为测试样本,运用FCM算法在边坡训练样本中初选多个RBF网络的数据中心,在此基础上运用正交最小二乘法（OLS）训练网络,利用训练后得到的回归矩阵信息在初选结果中重新选择RBF网络的数据中心,从而使数据中心得到优化,简化了RBF神经网络的结构。将优化后的RBF神经网络应用到边坡测试样本的安全系数的预测中,得到较高的预测精度。该方法加快了RBF神经网络的训练速度,提高了运算速率,与传统的BP网络进行比较,进一步证明RBF及其学习算法的优越性和实用性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 模糊-C均值聚类算法 递归正交最小二乘法 稳定性评价
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