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RBF神经网络的混合结构优化算法

仪器仪表学报 2007年第4期28卷 650-656页

作者：赵志刚缪凯吕慧显青岛大学信息工程学院青岛266071 青岛大学自动化工程学院青岛266071

本文改进了递归正交最小二乘(rols)算法的停止条件,并用改进的rols算法优选RBF神经网络中隐单元的个数;借用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法的思想来确定RBF神经网络隐层神经元的控制参数;把改进的rols算法和BCC... 详细信息

本文改进了递归正交最小二乘(rols)算法的停止条件,并用改进的rols算法优选RBF神经网络中隐单元的个数;借用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法的思想来确定RBF神经网络隐层神经元的控制参数;把改进的rols算法和BCC算法相结合(rols-BCC算法),来全结构优化RBF神经网络,使RBF网络不但可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数。实验结果表明,本文算法的优化效率高,优化后RBFNN的结构小,并且提高了RBFNN的泛化能力。

关键词： RBF神经网络细菌群体趋药性算法 rols算法

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RBF网的动态设计方法

控制理论与应用 2002年第5期19卷 673-680页

作者：魏海坤丁维明宋文忠徐嗣鑫东南大学自动化研究所南京210096 东南大学热能工程研究所南京210096

提出一种RBF网的动态设计算法 (DYNRBF方法 ) ,该算法有效地融合了rols算法和RAN网络的优点 ,不仅能动态调节RBF网的隐节点数 ,还能使网络的数据中心自适应变化 .该方法所设计的RBF网不仅具有较好的泛化能力 ,当训练样本集变化时也具有... 详细信息

提出一种RBF网的动态设计算法 (DYNRBF方法 ) ,该算法有效地融合了rols算法和RAN网络的优点 ,不仅能动态调节RBF网的隐节点数 ,还能使网络的数据中心自适应变化 .该方法所设计的RBF网不仅具有较好的泛化能力 ,当训练样本集变化时也具有好的鲁棒性 .

关键词： RBF网动态设计方法泛化能力神经网络 rols算法

三角剖分以及径向基函数神经网络在星图识别中的应用

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光学精密工程 2012年第2期20卷 395-402页

作者：张少迪王延杰孙宏海中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院研究生院北京100039

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... 详细信息

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。

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

基于径向基函数（RBF）神经网络的软件无线电信号自动调制识别研究

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基于径向基函数（RBF）神经网络的软件无线电信号自动调制识别研究

作者：任婧婧太原理工大学

学位级别：硕士

软件无线电的基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台，把尽可能多的无线及个人通信功能用软件来实现，使得不同系统间容易实现互联和兼容。而目前的多种通信体制的调制方式和接入技术各不相同，对于特定调制方式... 详细信息

软件无线电的基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模块化的通用硬件平台，把尽可能多的无线及个人通信功能用软件来实现，使得不同系统间容易实现互联和兼容。而目前的多种通信体制的调制方式和接入技术各不相同，对于特定调制方式，收发双方的事先约定性给多体制间的通信互联带来很大的障碍。通信信号自动调制识别的基本任务是在多信号环境和有噪声干扰的情况下确定出接收信号的调制方式和其它信号参数，从而很好地克服了这种事先约定性，是实现非合作通信任务的关键技术之一，并且是构成基于软件无线电的通用接收机和智能调制解调器的重要技术基础。本文利用数字通信信号的调制识别方法，与软件无线电的解调理论相结合，重点研究了MASK、MFSK、MPSK、MQAM信号的分类问题。根据径向基函数(RBF)神经网络作为一种新型的模式识别方式，同时针对软件无线电的实时性，构建了基于递归正交最小二乘法(rols)的RBF神经网络数字调制信号自动识别的模型。主要工作

关键词：调制识别特征提取 RBF神经网络 rols算法软件无线电

基于自组织递归RBF神经网络的出水氨氮软测量研究

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基于自组织递归RBF神经网络的出水氨氮软测量研究

作者：马士杰北京工业大学

学位级别：硕士

随着社会城镇化和工业化进程的加快,工业生产过程和城市用水的需求量越来越大,随之而来的水资源污染问题也相继增多,从而对人类的生存和发展以及社会的生态平衡带来了很大的影响。出水氨氮(NH-N)是水资源重要的污染物之一,可以作为评价... 详细信息

随着社会城镇化和工业化进程的加快,工业生产过程和城市用水的需求量越来越大,随之而来的水资源污染问题也相继增多,从而对人类的生存和发展以及社会的生态平衡带来了很大的影响。出水氨氮(NH-N)是水资源重要的污染物之一,可以作为评价水体质量的一个重要指标,氨氮超标会使水体富营养化并造成环境污染。因此,为了减少氨氮浓度超标带来的危害,对污水中氨氮的测量和研究变得至关重要。由于实际的污水处理厂中氨氮的测量方法存在操作繁琐,测量精度低,滞后时间长且仪器维护成本高等缺点,导致氨氮的含量很难实现在线检测。因此,针对污水处理过程中出水氨氮的实时检测问题,提出了一种基于递归正交最小二乘(Recursive Orthogonal Least Squares,rols)算法的自组织递归RBF神经网络的出水氨氮软测量模型,并完成了出水氨氮软测量智能系统的开发,实现了出水氨氮的准确预测。本文的研究工作主要分为以下几点:(1)基于rols算法的自组织递归RBF神经网络设计(rols-RRBF)研究。本文提出一种基于rols算法的自组织递归RBF神经网络的结构设计方法。首先,根据隐含层节点对输出层神经元的独立贡献度,利用奇异值分解来决定最佳的隐含层神经元个数,实现递归RBF神经网络结构的动态调整。同时,采用一种自适应梯度下降(Adaptive Optimum Steepest Descent,AOSD)学习算法对递归RBF神经网络的参数进行训练以保证网络的精度。最后,本文绘出实验仿真,仿真结果表明:与其他自组织方法相比,基于rols算法的自组织递归RBF神经网络能够以较精简的结构实现较高的预测精度,为本文出水氨氮软测量模型的建立打下坚实的理论基础。(2)基于rols-RRBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。为了实时预测污水处理过程中出水氨氮的含量,首先,对氨氮参与反应的机理进行分析,并且利用主元分析法(Principal Components Analysis,PCA)选择出辅助变量作为输入,出水氨氮作为输出。然后,建立基于rols-RRBF神经网络的出水氨氮软测量模型。最后,为了验证该软测量模型的有效性,将其模型应用到实际的污水处理厂。实验结果表明:该软测量模型能够有效地实现出水氨氮的在线预测。(3)出水氨氮软测量智能系统开发。本文设计并开发了出水氨氮软测量智能系统,主要包括:用户管理模块;氨氮软测量系统主页模块;氨氮软测量相关信息模块;神经网络模型模块;二阶A2/O工艺模块。在系统的设计实现过程中,首先,利用Visual Studio 2010软件完成系统的界面设计。然后,通过SQL Server2008数据库存储用户信息和辅助变量等数据,并且利用C#语言与Matlab混合编程技术,实现出水氨氮的训练和预测。最后,通过用户管理模块、数据处理、神经网络模型训练和预测等各个模块间信息传输,实现出水氨氮预测值的输出并显示,达到软测量系统界面可视化的目的。

关键词：出水氨氮软测量模型 rols算法递归RBF神经网络动态调整

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非线性系统定阶的神经网络方法

清华大学学报（自然科学版） 1997年第3期37卷 55-58页

作者：马革新张大力李衍达清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ... 详细信息

前馈型神经网应用于非线性系统辨识的一个问题是确定系统阶次。采用前馈神经网进行非线性系统定阶与神经网的推广性问题密切相关。ＯＬＳ算法是构筑径向基神经网的一种学习算法，但是采用ＯＬＳ算法构筑神经网存在推广性问题。ＲＯＬＳ算法将ＯＬＳ算法与正则化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）方法相结合，以提高算法的推广能力。本文将基于径向基网的ＲＯＬＳ算法应用于非线性系统定阶。本文对提出的方法进行了仿真研究，结果验证了方法的有效性。

关键词：神经网络 rols算法非线性系统系统辨识定阶

基于rols的径向基函数神经网络实现数字调制自动识别

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科技情报开发与经济 2006年第13期16卷 181-183页

作者：任婧婧王华奎谢印庆太原理工大学信息工程学院山西太原030024

针对径向基函数(RBF)神经网络和统计模式识别的特点,提出利用递归正交最小二乘法(rols)的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明,利用rols算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择,从而大大减少了网络的... 详细信息

针对径向基函数(RBF)神经网络和统计模式识别的特点,提出利用递归正交最小二乘法(rols)的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明,利用rols算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择,从而大大减少了网络的训练样本数和训练时间,提高了网络的识别性能。

关键词：调制识别 RBF神经网络 rols算法特征提取