基于OLS与EPSO算法的RBF企业订单预测模型研究 被引量：3

1

作者 宫蓉蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期224-226,243,共4页

提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络... 提出了一种最小正交二乘算法(OLS)和进化粒子群优化算法(EPSO)相结合构建RBF神经网络的企业订单预测模型。OLS采用前向回归算法,从输入数据中选取适当的中心,动态地避免网络规模过大和随机选择中心带来的数值病态问题;EPSO方法调整网络中的参数,如RBF中心位置,RBF宽度和隐层与输出层之间的权值,以提高网络的泛化能力。 展开更多

关键词 径向基函数(RBF) 最小正交二乘算法(ols) 进化粒子群优化算法(EPSO) 订单预测

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三角剖分以及径向基函数神经网络在星图识别中的应用 被引量：15

2

作者 张少迪 王延杰 孙宏海 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期395-402,共8页

根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模... 根据经典径向基函数(RBF)神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集。然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法。通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本。最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别。试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图。 展开更多

关键词 星图识别 三角剖分 径向基函数(RBF)神经网络 Rols算法 GAP算法

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基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型 被引量：16

3

作者 陶钧 谢书明 柴天佑 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2000年第3期241-244,277,共5页

针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。

关键词 转炉炼钢 遗传算法 径向基函数 神经网络

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基于径向基函数神经网络的并联机器人运动学正问题 被引量：13

4

作者 宋伟刚 张国伟 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期386-389,共4页

以一般形式的Stewart型并联机器人为例,由机器人的位置反解问题引出机器人运动学正解问题,在分析BP网络与径向基函数网络的特点基础上,采用基于径向基函数神经网络的算法,利用最近邻聚类方法获得径向基函数中心,求解并联机器人运动学正... 以一般形式的Stewart型并联机器人为例,由机器人的位置反解问题引出机器人运动学正解问题,在分析BP网络与径向基函数网络的特点基础上,采用基于径向基函数神经网络的算法,利用最近邻聚类方法获得径向基函数中心,求解并联机器人运动学正解问题·通过对训练样本的学习,确定神经网络权系数,能够准确地求解并联机器人的位置和姿态,算法具有运算简单,求解效果好等特点·同Newton Raphson算法比较,能获得相同的效果且位置和姿态误差近似恒定,而神经网络算法避免迭代初值及额定循环次数的影响·因此该方法可作为并联机构系统运动学轨迹跟踪控制的运动学模型辨识器· 展开更多

关键词 径向基函数 神经网络 运动学正解 并联机器人 最近邻聚类法

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RBF神经网络在函数逼近领域内的研究 被引量：11

5

作者 孙丽英 葛超 朱艺 《计算机与数字工程》 2007年第8期121-123,共3页

RBF神经网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交化性... RBF神经网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质,所以网络调整时对已有模式的扰动达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效,而且性能优越,并有较强的实用性,在许多领域有广泛应用。 展开更多

关键词 RBF网络 正交最小二乘算法 函数逼近

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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

6

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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RBF神经网络中心选取算法 被引量：4

7

作者 葛超 孙丽英 +1 位作者 张淑卿 朱艺 《河北理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第4期95-97,共3页

径向基函数网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交... 径向基函数网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质,所以网络调整时对已有模式的扰动达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效,而且性能优越,并有较强的实用性,在许多领域有广泛应用。 展开更多

关键词 最小二乘算法 径向基函数 函数逼近

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基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测 被引量：3

8

作者 温惠英 周玮明 《交通信息与安全》 2009年第4期22-25,共4页

根据交通流复杂性的特点,提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法,缩短了RBF网络训练时间;同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性。实验仿真结果表明,该算法可用于实时交通流量及参数预测,并具有可靠的... 根据交通流复杂性的特点,提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法,缩短了RBF网络训练时间;同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性。实验仿真结果表明,该算法可用于实时交通流量及参数预测,并具有可靠的精度和较好的收敛速度。 展开更多

关键词 RBF神经网络 交通流量预测 S型函数 ols算法 非线性问题

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基于混合递阶遗传神经网络的转炉温度预报 被引量：2

9

作者 杨为民 赵杰 +1 位作者 韦生勇 贾哲 《控制工程》 CSCD 2007年第B05期33-34,63,共3页

针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。... 针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。仿真结果表明,此算法在一定程度上提高了RBF网络的优化收敛速度和训练测试精度。某钢铁公司提供的实际冶炼数据试验,也证明了该模型预报精度较高,对提高生产的质量有重要意义。 展开更多

关键词 转炉 混合递阶遗传算法 RBF神经网络

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基于正交最小二乘法的神经网络中心选取算法的研究 被引量：2

10

作者 陈静 葛超 朱开宇 《陶瓷研究与职业教育》 2008年第1期19-21,共3页

径向基函数网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。

关键词 最小二乘算法 径向基函数 函数逼近

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基于径向基函数神经网络的航向角精确测量

11

作者 祖莉 王华坤 岳峰 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第2期62-65,共4页

针对移动机器人定位中航向角精确测量问题,设计了径向基函数 (RBF)神经网络来实时获取精确的航向角。使用正交最小平方 (OLS)算法训练神经网络,确定构建RBF网络所需的相关参数。基于RBF神经网络的组合传感器测量系统不仅能消除测量误差... 针对移动机器人定位中航向角精确测量问题,设计了径向基函数 (RBF)神经网络来实时获取精确的航向角。使用正交最小平方 (OLS)算法训练神经网络,确定构建RBF网络所需的相关参数。基于RBF神经网络的组合传感器测量系统不仅能消除测量误差,使机器人工作过程中的定位精度提高近 8倍,且具有一定的工程实用性。实验结果表明:构建的RBF神经网络能够实时获取精确航向角,保证移动机器人在户外工作环境中完成指定任务。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 定位 传感器 正交最小平方算法 移动机器人

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最小二乘算法在RBF神经网络中的应用

12

作者 曹屹立 葛超 +2 位作者 张景春 孙丽英 朱艺 《山西电子技术》 2008年第1期62-63,78,共3页

RBF神经网络构造的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,可以使中心的选择步骤简单有效。文章给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交... RBF神经网络构造的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,可以使中心的选择步骤简单有效。文章给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质,所以网络调整时对已有模式的扰动达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效,而且性能优越,并有较强的实用性,在许多领域有广泛应用。 展开更多

关键词 径向基函数 神经网络 最小二乘算法 函数逼近

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SA-HHGA优化RBF神经网络的方法及应用 被引量：1

13

作者 黄建招 谢建 +1 位作者 高钦和 李良 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第17期209-212,共4页

提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘法确定网络的输出权值。将... 提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘法确定网络的输出权值。将此方法应用于典型实例,并与其他四种方法进行对比,通过试验结果证明了该方法的准确率明显优于其他四种方法,方法的可行性和优越性得到验证。 展开更多

关键词 模拟退火 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 故障诊断

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基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测 被引量：1

14

作者 晏新祥 邓磊 +4 位作者 夏晓燕 覃锡忠 贾振红 常春 王浩 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期23-24,共2页

为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法... 为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速度更快。 展开更多

关键词 话务量预测 速度变异的粒子群—RBF神经网络算法:预测精度

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用神经网络预测二维地震剖面的地层岩性 被引量：7

15

作者 王棣 杜世通 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 1996年第3期400-409,共10页

利用人工神经网络的BP算法，对二维叠后地震剖面的地层岩性进行估计。首先选择井眼处地层的孔隙率、泥质含量作为网络的预测对象，将井旁地震道的地震属性参数（瞬时频率、相对波阻抗等）作为输入样本，求取各层节点的权值。当井旁地震... 利用人工神经网络的BP算法，对二维叠后地震剖面的地层岩性进行估计。首先选择井眼处地层的孔隙率、泥质含量作为网络的预测对象，将井旁地震道的地震属性参数（瞬时频率、相对波阻抗等）作为输入样本，求取各层节点的权值。当井旁地震道训练结束后，再利用已确定好的孔隙率网络和泥质含量网络外推，计算其余地震道相应地层的孔隙率和泥质含量剖面。经数值计算结果表明，选择径向基函数作为隐层的激励函数，可以得到较好的样本拟合效果。 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 岩性 地震勘探 地层 地震剖面

全文增补中

用于VBR视频通信量预测的梯度径向基函数网络模型 被引量：2

16

作者 李素梅 常胜江 +3 位作者 苏晓星 熊涛 申金媛 张延炘 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期814-817,共4页

提出采用梯度径向基函数(GRBF,gradientradialbasisfunction)神经网络实现VBR(variablebitrate)视频通信量的预测,由于GRBF神经网络采用差分输入,能够消除由于局部平均值随时间变化而造成的不稳定性,特别适合于非平稳时间序列预测。仿... 提出采用梯度径向基函数(GRBF,gradientradialbasisfunction)神经网络实现VBR(variablebitrate)视频通信量的预测,由于GRBF神经网络采用差分输入,能够消除由于局部平均值随时间变化而造成的不稳定性,特别适合于非平稳时间序列预测。仿真结果显示,GRBF神经网络模型的预测误差(相对均方误差)为2.9×10-3,而其它几种常见预测模型的预测误差在(1.6～8.5)×10-2之间。 展开更多

关键词 梯度径向基函数 神经网络 VBR 视频通信量 正交最小平方

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