径向基函数(RBF)神经网络相关论文
为解决船舶运动过程中舵角增益不确定、运动模型参数不确定及有外界干扰的路径跟踪问题,提出一种利用径向基函数(radial basis fun......
为了有效提高磁浮列车悬浮系统在负载扰动和轨道不平顺扰动下的动态特性,提出了一种基于Lyapunov稳定性分析的径向基神经网络逼近......
为了克服外部扰动突变对磁悬浮转子悬浮稳定度和磁悬浮控制敏感陀螺(MSCSG)输出力矩精度的影响,提出了一种基于自抗扰控制器(ADRC)......
提出一种定义属性重要度的方法,并根据属性的重要度测量元素之间的距离,以确定训练集的聚类情况.由于聚类的不确定性,提出利用粗糙......
为解决多自由度双足机器人步行控制中高维非线性规划难题,挖掘不确定环境下双足机器人自主运动潜力,提出了一种改进的基于深度确定......
针对电控汽油机怠速控制要求，提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络控制方案，在MATLAB环境下进行了控制仿真，获得了比PID、模糊、模......
深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑......
将一种基于聚类算法的RBF（径向基函数）神经网络方法运用于入侵检测中。在这种方法中采用两阶段学习方法,在利用非监督学习算法确定网......
通过对比BP神经网络、径向基函数（RBF）神经网络在信号处理中的优缺点，详细分析了RBF神经网络的模型结构并应用于多模磁探测引信系统中......
针对某型捷联惯导系统中光纤陀螺仪的输出信号随温度漂移严重的问题,使用径向基函数（RBF）神经网络建立温度补偿模型。神经网络的结构......
研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计，其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件，而是允许其存......
提出综合利用系统前向预测和后向预测对混沌时间序列进行建模，从物理学原理上解释了该模型相对于前向预测模型和后向预测模型的好处......
在应用径向基函数RBF（Radial Basis Function）神经网络对机器人进行轨迹规划时，为解决一般学习算法中收敛速度慢、学习精度不高的问题......
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF）神经网络，对天津市电网进行负荷预测。改进的......
A self-organizing radial basis function(RBF) neural network(SODM-RBFNN) was presented for predicting the production yiel......
赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象，具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。简要介绍......
为了提高网络入侵检测正确率，提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数......
讨论一类不确定非线性分数阶非等阶（noncommensurate）的系统的控制问题。假设系统含的不确定包括正实不确定（positive real uncertain......
针对已有神经网络功放建模的建模精度不高，易陷入局部极值等问题，提出一种新的改进并行粒子群算法（ImprovedParallelParticleSwarmOpt......
在优化设计问题中,常常会遇到目标响应与设计变量之间具有隐式函数关系的情况.针对此类问题,模型替代方法可以通过寻找输入参数和......
提出了一种用径向基函数(Radial Basis Function)神经网络进行属性约简的方法,定义了影响度等概念来量化评价各属性与待求解问题关......
为了克服压电叠堆的迟滞特性,实现压电叠堆的精确控制,建立了压电叠堆控制系统,研究了该系统所用到的神经网络、分数阶微积分等算......
本文将人工智能理念引入桥梁结构的减震设计中,在对阻尼器参数进行参数分析的基础上,利用径向基函数(RBF)神经网络建立阻尼器参数......
夏季负荷波动大，预测难度较大。如何提高日负荷预测精度，成为调度部门迫切需要解决的一项重要任务。为有效提高夏季日负荷预测精度，对......
为了设计和优化高线性功率放大器和通信子系统，在系统级仿真中，构建功率放大器精确的行为模型是极为重要的。应用实际功率放大器晶体......
在研究T-S模糊RBF神经网络的基础上,提出了一种基于DNA生物机理和结构的免疫遗传算法,用于优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件......
针对传统RBF神经网络学习算法构造的网络分类精度不高,传统的k-means算法对初始聚类中心的敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动。......
故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决......
针对RBF神经网络确定核函数中心时没有考虑输入样本分类指标权重的问题,提出了一种动态加权聚类算法。在算法中利用样本之间的加权......
为了探索人工智能在铁矿石品质快速检验中的应用,研究了机器学习算法与化学计量学和X射线荧光光谱仪(XRF)相结合快速测定铁矿石中......
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题，提出了基于GEP-RBF的协同过滤推荐算法。该算法对目标用户偏好的分类范畴进行了分析，构......
针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法(distributed genetic algo......
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雷达目标识别系统在战场上的应用对现代战争的发展有重大的意义，增强目标识别系统分类算法对动态多变环境的自适应性，提高识别系统的......
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对伺服机械手系统的Lu Gre摩擦模型参数辨识难,难以建立其精确的数学模型,利用径向基函数（RBF）神经网络的万能逼近特性逼近Lu Gre......
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络建立光电经纬仪等效跟踪误差模型的方法来评价光电经纬仪的跟踪性能。分析了光电经纬仪存......
针对混粉电火花加工的工艺特点及其复杂性,提出了一个基于径向基函数(RBF)神经网络的混粉电火花加工效果的预测模型,并通过该模型......
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......
为及时发现电子式电流互感器误差状态的稳定性问题,保证电能贸易结算的公平性,有必要对电子式电流互感器的误差状态进行预测。文中......
提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节......
水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性 ,提出了水文地质参数识别的径向基函数 (......
自第二次世界大战以来,世界各军事强国竞相研制各种不同用途的导弹,庞大的导弹家族已赫然成为现代高技术战争标志性武器。精确制导......
循环水余热回收系统中,热泵热网水出口温度在跟踪供热负荷需求时,在受驱动蒸汽量的调节的同时,往往易受热网回水、循环水等工况变......
滚动轴承作为各类旋转机械中最常用的通用零部件之一,对其进行故障监测和诊断是国内外工程技术领域的研究热点。利用轴承及其组件......
为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式......
基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络理论,采用电流突变量比例系数,提出了一种对输电线路故障类型识别的新方法。......
本文以国内外大量有关结构损伤识别、神经网络资料的收集分析为基础，总结了三类全局损伤识别方法：动力指纹法、模型修正法、神经网络......
针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical bas......
