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基于SVM的RBF网络在农机总动力预测中的应用 预览
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作者 吴志辉 王福林 董志贵 《农机化研究》 北大核心 2019年第9期21-27,共7页
径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔... 径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔原理和结构风险最小化原则为前提,利用核方法把输入空间的样本映射到高维特征空间完成聚类工作来确定基函数的数量。采用改进的方法训练的径向基神经网络对黑龙江省农机总动力进行非线性时间序列预测,结果表明:改进的网络在确定网络结构、学习速度和提高网络预测精度方面都有较好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机聚类 径向函数 径向神经网络 非线性时间序列预测 农机总动力
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基于局部重力场建模的Tikhonov正则化点质量核径向基函数方法 预览
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作者 冯进凯 王庆宾 +1 位作者 黄炎 范雕 《吉林大学学报:地球科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期569-577,共9页
针对点质量核径向基函数应用于局部重力场建模中的设计矩阵严重病态问题,本文引入Tikhonov正则化方法对传统点质量核径向基函数方程进行改造,建立了相应的正则化模型。通过模拟数据进行仿真实验,以传统格网化方法作为对比试验,利用"... 针对点质量核径向基函数应用于局部重力场建模中的设计矩阵严重病态问题,本文引入Tikhonov正则化方法对传统点质量核径向基函数方程进行改造,建立了相应的正则化模型。通过模拟数据进行仿真实验,以传统格网化方法作为对比试验,利用"标靶法"确定两种模型的最优结构。实验结果表明:正则化点质量核径向基函数可以直接利用离散数据进行局部重力场建模。在两种模型的最优结构下,当实测数据无污染时,正则化方法达到与传统格网化方法相当的精度;当实测值中加入3 mGal的高斯白噪声时,正则化方法的精度获得了27.9%的提升。这说明本文方法可以应用于局部重力场建模中,且模型结构更优,抗干扰能力更强。 展开更多
关键词 局部重力场建模 径向函数 点质量核函数 TIKHONOV正则化 Kriging格网化
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基于RBF神经网络的无人水面舰艇自适应控制 预览
3
作者 夏俊 《机械制造与自动化》 2019年第3期185-188,共4页
研究了一个3自由度(DOF)无人水面舰艇的轨迹追踪控制问题,具有不确定性的动力学模型和不可预测的外部扰动使其数学模型很难被精确获得。提出了利用径向基函数神经网络的设计,通过反推的方式,设计了一个稳定的自适应神经网络控制器,达到... 研究了一个3自由度(DOF)无人水面舰艇的轨迹追踪控制问题,具有不确定性的动力学模型和不可预测的外部扰动使其数学模型很难被精确获得。提出了利用径向基函数神经网络的设计,通过反推的方式,设计了一个稳定的自适应神经网络控制器,达到设定轨迹控制和所有信号有界的目标。通过李雅普诺夫稳定定律证明了该未知系统的稳定性。仿真结果证实了该控制的有效性。 展开更多
关键词 自适应神经网络控制 径向函数 无人水面舰艇 设定规矩追踪 障碍李雅普诺夫
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基于混合学习算法的径向基函数神经网络设计 预览
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作者 曾祥志 许琴 +1 位作者 刘志宽 管立新 《赣南师范大学学报》 2019年第3期46-50,共5页
隐藏层中心点参数的选择和权值向量的快速计算是径向基函数神经网络设计的关键问题.基于'半月'数据集,论文提出了一种上下半月单独计算聚类中心的K-均值聚类、递归最小二乘算法计算权值向量的混合学习算法.基于三层RBF神经网络... 隐藏层中心点参数的选择和权值向量的快速计算是径向基函数神经网络设计的关键问题.基于'半月'数据集,论文提出了一种上下半月单独计算聚类中心的K-均值聚类、递归最小二乘算法计算权值向量的混合学习算法.基于三层RBF神经网络结构,以支持向量机作为分类器,开展了K-均值+最小均方算法及K-均值+递归最小二乘算法2种混合模式的对比实验.实验结果表明,'K-均值+RLS'算法相比'K-均值+LMS'算法具有更快的收敛性,在应对线性不可分的情况,上下半月单独作用的K-均值聚类算法表现更优越,综合考虑收敛速度及分类精度两个指标,论文提出的上下半月单独计算中心点的K-均值聚类+RLS的混合学习算法获得较优的性能. 展开更多
关键词 神经网络 径向函数 混合学习
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基于径向基网络的WSN跨应用能耗控制方案 预览
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作者 刘冰月 《软件工程》 2019年第2期20-22,16共4页
针对无线传感网节点资源受限,以及很难更换电池等问题,如何有效降低节点能耗成为研究关键点。现有文献大多针对单一应用单独设计解决方案、单独评价方案效能,而实际上单一节点通常执行多个应用,因此需要研究基于跨应用的最优化能耗控制... 针对无线传感网节点资源受限,以及很难更换电池等问题,如何有效降低节点能耗成为研究关键点。现有文献大多针对单一应用单独设计解决方案、单独评价方案效能,而实际上单一节点通常执行多个应用,因此需要研究基于跨应用的最优化能耗控制方案,使用基于神经网络径向基函数的k均值聚类自组织算法估算聚类中心、并使用最小均方差算法调整和修正聚类中心到输出点的权重矩阵以改善收敛速度,最终实现数据融合、设计跨应用资源调度方案,可以实现节点能耗控制。仿真实验结果表明,随着节点运行轮次增加,本文算法的节点能耗显著降低。 展开更多
关键词 无线传感网 能耗控制 跨应用 径向函数
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基于Moldflow和代理模型的注塑工艺参数优化
6
作者 汤霁骁 朱茂桃 吴蕾 《塑料科技》 CAS 北大核心 2019年第6期94-98,共5页
以汽车悬架中的塑料连杆为研究对象,基于有限元数值模拟,利用Moldflow软件对连杆注塑过程进行模拟。通过极差分析,确定了模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间和保压压力对缺陷的影响程度。通过拉丁超立方采样,基于径向基函数代理模... 以汽车悬架中的塑料连杆为研究对象,基于有限元数值模拟,利用Moldflow软件对连杆注塑过程进行模拟。通过极差分析,确定了模具温度、熔体温度、注射时间、保压时间和保压压力对缺陷的影响程度。通过拉丁超立方采样,基于径向基函数代理模型,建立了关键工艺参数与产品缺陷之间的对应关系,并通过序列二次规划法得到最优的工艺参数。结果表明:采用Multi-quadric函数的径向基函数代理模型的拟合精度最高,预测结果可信,优化后的制品性能显著提升。 展开更多
关键词 模流分析 正交试验 代理模型 径向函数 参数优化
基于GA-RBF神经网络的电力系统短期负荷预测 预览
7
作者 李婧 田龙威 王艳青 《上海电力学院学报》 CAS 2019年第3期205-210,共6页
针对短期负荷预测问题,提出了一种遗传算法径向基函数(GA-RBF)神经网络负荷预测方法,解决传统径向基函数(RBF)神经网络预测中难以确定最佳隐藏层数问题,以提高预测的准确性。首先分析了GA算法模型和RBF神经网络模型;然后利用GA算法与RB... 针对短期负荷预测问题,提出了一种遗传算法径向基函数(GA-RBF)神经网络负荷预测方法,解决传统径向基函数(RBF)神经网络预测中难以确定最佳隐藏层数问题,以提高预测的准确性。首先分析了GA算法模型和RBF神经网络模型;然后利用GA算法与RBF模型结合得到GA-RBF负荷预测模型;最后利用仿真工具对所建模型进行训练和预测。结果表明,与传统方法相比,其平均绝对百分误差值降低了4.7%,证明了该方法的精确性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 遗传算法 径向函数
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基于径向基函数的线方法求解热传导方程 预览
8
作者 王羽 谢焕田 +1 位作者 王硕 徐石玮 《应用数学进展》 2019年第1期64-70,共7页
文章借助线方法求解热传导方程的初边值问题,该方法是基于径向基函数的真正无网格方法,数值实验的结果表明了该方法的可行性和有效性。
关键词 线方法 热方程 径向函数 无网格方法
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基于径向基函数的冷却塔风场重构 预览
9
作者 李维勃 王国砚 +1 位作者 钱志浩 王昊 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期226-234,共9页
采用径向基函数法根据风洞试验结果对冷却塔的塔筒外表面进行风场重构,比较了重构前后喉部高度处迎风点和背风点的时程风压系数的相对误差,得出当体型常数 C=0.5 Cmax时(Cmax为 C 值的最大取值),在整个采样时间内绝大多数时程风压系数... 采用径向基函数法根据风洞试验结果对冷却塔的塔筒外表面进行风场重构,比较了重构前后喉部高度处迎风点和背风点的时程风压系数的相对误差,得出当体型常数 C=0.5 Cmax时(Cmax为 C 值的最大取值),在整个采样时间内绝大多数时程风压系数的相对误差在 5%以内;将若干子午线上和环线上的重构结果与刚性模型测压风洞试验结果进行对比,证明了重构前后风压系数分布一致;分析了径向基函数中 3 种不同的 C 值对重构风场的影响,得出在这 3种 C值重构的结果中,取 C=0.5 Cmax时重构的效果最好;最后比较了两种不同点集密度重构风场的风场特性,得出加密前后风场特性不变的结果,为优化后续的结构瞬态动力响应分析提供了依据。该文研究表明,基于径向基函数法进行冷却塔风场重构是一种简单、有效的方法。 展开更多
关键词 冷却塔结构 风场重构 径向函数 风洞试验 风荷载时程
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径向基函数参数化翼型的气动力降阶模型优化 预览
10
作者 张珺 李立州 原梅妮 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2019年第3期250-258,共9页
基于小扰动和弱非线性假设,提出了一种基于气动力降阶模型和径向基函数参数化的翼型优化方法.其主要方法是用径向基函数参数化翼型扰动;通过CFD辨识参数扰动对翼型气动力影响的降阶模型核函数;基于叠加法建立了参数变化对翼型气动力影... 基于小扰动和弱非线性假设,提出了一种基于气动力降阶模型和径向基函数参数化的翼型优化方法.其主要方法是用径向基函数参数化翼型扰动;通过CFD辨识参数扰动对翼型气动力影响的降阶模型核函数;基于叠加法建立了参数变化对翼型气动力影响的降阶模型;最后基于该气动力降阶模型计算并优化翼型升阻特性.NACA0012翼型优化的结果表明基于气动力降阶模型的优化方法是可行的,可以极大地提高翼型优化速度. 展开更多
关键词 降阶模型 翼型 优化 径向函数 参数化
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弹性网络核极限学习机的多标记学习算法 预览
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作者 王一宾 裴根生 程玉胜 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期831-842,共12页
将正则化极限学习机或者核极限学习机理论应用到多标记分类中,一定程度上提高了算法的稳定性。但目前这些算法关于损失函数添加的正则项都基于L2正则,导致模型缺乏稀疏性表达。同时,弹性网络正则化既保证模型鲁棒性且兼具模型稀疏化学习... 将正则化极限学习机或者核极限学习机理论应用到多标记分类中,一定程度上提高了算法的稳定性。但目前这些算法关于损失函数添加的正则项都基于L2正则,导致模型缺乏稀疏性表达。同时,弹性网络正则化既保证模型鲁棒性且兼具模型稀疏化学习,但结合弹性网络的极限学习机如何解决多标记问题鲜有研究。基于此,本文提出一种对核极限学习机添加弹性网络正则化的多标记学习算法。首先,对多标记数据特征空间使用径向基核函数映射;随后,对核极限学习机损失函数施加弹性网络正则项;最后,采用坐标下降法迭代求解输出权值以得到最终预测标记。通过对比试验和统计分析表明,提出的算法具有更好的性能表现。 展开更多
关键词 多标记学习 核极限学习机 正则化 弹性网络 径向函数 坐标下降法
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基于RBF神经网络的OSM道路网智能选取 预览
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作者 刘佩 袁林辉 +2 位作者 张康 沈婕 马劲松 《地理信息世界》 2019年第3期8-13,共6页
针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据... 针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据多种常用的语义、几何、拓扑参数综合考虑道路网的重要性,并将该算法在系统平台中加以实现,以期为OSM道路网自动选取的精度提高和应用普及提供解决方案。实验结果与实际制图结果在形状结构上保持良好,精度为86.92%,相较于BP(Back Propagation)神经网络算法的效果有所提高。 展开更多
关键词 OSM 径向函数 神经网络 道路网选取 自动制图综合
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基于径向基函数近似模型的板料自由折弯成形回弹预测
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作者 韩江 窦龙龙 +1 位作者 夏链 张魁榜 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期30-35,共6页
为实现对钣材V形自由折弯的有效控制,首先建立了V形自由折弯卸载前上模下压量模型,并基于此理论模型在有限元分析软件ABAQUS中运用显示和隐式相结合的方法,对板材V形自由折弯成形与回弹过程进行有限元仿真。然后以板料回弹量为试验指标... 为实现对钣材V形自由折弯的有效控制,首先建立了V形自由折弯卸载前上模下压量模型,并基于此理论模型在有限元分析软件ABAQUS中运用显示和隐式相结合的方法,对板材V形自由折弯成形与回弹过程进行有限元仿真。然后以板料回弹量为试验指标,以板料厚度、板料弹性模量、上模圆角半径和下模开口宽度为影响因子,每个影响因子取5个水平数,设计了正交试验。根据正交试验方案及结果,建立自由折弯板料成形回弹的径向基函数近似模型。通过仿真试验与实际折弯试验对模型进行了验证,回弹预测角度误差为±0. 8°,验证了方法的可行性,为下一步应用于自主研发的折弯机数控系统提供支持。 展开更多
关键词 V形自由折弯 回弹预测 径向函数 正交试验 ABAQUS
一种Femtocell网络中的负载预测方法 预览
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作者 夏军 周朋光 +3 位作者 谢小秋 李铮 徐浩 王纲 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第3期382-389,共8页
在未来的5G移动通信系统中,Femtocell等小功率基站将承担起海量的数据通信业务。通过对Femtocell做出负载预测,进而完成小基站的休眠策略和对流量的管控等,但现有的研究中未出现此类探索方向。为了进一步实现移动通信系统的绿色通信和... 在未来的5G移动通信系统中,Femtocell等小功率基站将承担起海量的数据通信业务。通过对Femtocell做出负载预测,进而完成小基站的休眠策略和对流量的管控等,但现有的研究中未出现此类探索方向。为了进一步实现移动通信系统的绿色通信和预知其对未来负载的发展态势,在Femtocell下提出了一种基于混沌特性和改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测方案。采用了C-C(Catmall-Clark)算法和G-P(GrassbergerProcaccia)算法计算时间序列的延迟时间和维度,根据最小数据量法求取Lyapunov指数,验证了Femtocell的负载变化存在混沌特性,并对Femtocell负载的时间序列进行相空间重构,采用了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和改进的RBF进行优化、学习和预测。通过对比仿真实验的结果表明,该方案预测效果较好,可以应用到实际的预测工作中。 展开更多
关键词 FEMTOCELL 混沌特性 径向函数 负载预测
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基于ESN-RBF框架的声效模式检测 预览
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作者 晁浩 董亮 《河南理工大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期114-119,共6页
针对声效检测过程中基于帧的谱特征不能描述语音现象中固有的时间相关性和动态变化信息的问题,提出一种结合回声状态网络和径向基函数网络的声效检测方法。首先将声学观测特征序列输入到回声状态网络,根据回声状态网络中储备池的节点状... 针对声效检测过程中基于帧的谱特征不能描述语音现象中固有的时间相关性和动态变化信息的问题,提出一种结合回声状态网络和径向基函数网络的声效检测方法。首先将声学观测特征序列输入到回声状态网络,根据回声状态网络中储备池的节点状态对输入的观测矢量序列进行编码,从而将基于语音帧的声学观测矢量序列映射到高维编码空间;然后径向基函数网络被用于拟合每种声效模式编码后的概率密度函数;最后使用最小错误率贝叶斯决策方法来确定声效模式。对拥有5 000个孤立词的测试集进行声效检测试验,获得79.5%的识别精度。结果表明,所提方法可以有效获取语音帧之间的相关性信息,克服帧间独立假设的缺陷。 展开更多
关键词 声效检测 回声状态网络 储备池 径向函数 支持向量机
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基于Lasso稀疏学习的径向基函数神经网络模型 预览
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作者 崔晨 邓赵红 王士同 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期173-177,共5页
传统径向基函数(RBF)神经网络模型使用完整的隐含层节点进行模型构建时,会因缺乏隐含层节点抽取机制而使得受训模型的泛化性能下降,导致模型更加复杂。为此,提出一种改进的RBF神经网络模型。通过Lasso稀疏约束对隐含层节点和输出层连接... 传统径向基函数(RBF)神经网络模型使用完整的隐含层节点进行模型构建时,会因缺乏隐含层节点抽取机制而使得受训模型的泛化性能下降,导致模型更加复杂。为此,提出一种改进的RBF神经网络模型。通过Lasso稀疏约束对隐含层节点和输出层连接权值进行稀疏表示,去除冗余和不相关隐含层节点的同时保留重要的隐含层节点,并使用交叉验证和网格搜索确定收缩参数以优化模型分类性能。实验结果表明,与现有RBF神经网络模型相比,该模型具有更低的计算复杂度和更高的分类精度。 展开更多
关键词 数据挖掘 Lasso稀疏学习 径向函数 神经网络 收缩参数
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径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取
17
作者 袁林辉 刘凯 +2 位作者 刘佩 沈婕 马劲松 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期8-14,20共8页
针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。... 针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。 展开更多
关键词 道路网 智能选取 制图综合 径向函数 神经网络
结构区间参数反求的DIRECT算法 预览
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作者 蔡恒 刘杰 +1 位作者 王青云 张连怡 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第2期298-303,共6页
提出一种基于DIRECT算法的结构区间参数反求方法。对于结构不确定性参数反求问题,一般转化为不确定性传播和模型参数优化的双层求解问题。首先,区间模型用来描述响应和待识别结构参数的不确定性,并建立了相应区间参数反求模型。其次,在... 提出一种基于DIRECT算法的结构区间参数反求方法。对于结构不确定性参数反求问题,一般转化为不确定性传播和模型参数优化的双层求解问题。首先,区间模型用来描述响应和待识别结构参数的不确定性,并建立了相应区间参数反求模型。其次,在迭代反求过程中自适应更新径向基函数用来近似原系统模型,并利用DIRECT算法来求解内层不确定性传播问题。最后,通过遗传算法来求解外层的优化模型,从而识别结构不确定性参数的区间。数值算例用来验证了该方法的正确性和有效性,并将该方法应用来反求车辆乘员约束系统中的不确定性参数。 展开更多
关键词 区间参数反求 反问题 DIRECT算法 不确定性传播 径向函数
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海杂波背景下的PSO-RBF弱目标检测
19
作者 石嘉 夏德平 《电子测量技术》 2019年第7期35-39,共5页
海杂波背景下的目标检测是海面雷达信号处理的重要组成部分。海杂波中弱目标的检测,传统方法是基于海杂波统计特性,但是统计特性并不能很好地反映海杂波的内在动力学特性,因此检测效果很不理想。本文根据海杂波的混沌特性,对其进行了相... 海杂波背景下的目标检测是海面雷达信号处理的重要组成部分。海杂波中弱目标的检测,传统方法是基于海杂波统计特性,但是统计特性并不能很好地反映海杂波的内在动力学特性,因此检测效果很不理想。本文根据海杂波的混沌特性,对其进行了相构空间重构,并将粒子群算法算法(PSO)应用到径向基函数(RBF)神经网络核函数参数的优化学习中,利用加拿大McMaster大学采用IPIX雷达在Dartmouth地区海域实测带有目标的海杂波数据对此方法进行验证。结果表明,在混沌海杂波背景下PSO-RBF小目标检测法具有良好的预测性,相比于一般的径向基神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高。 展开更多
关键词 粒子群优化 径向函数 目标检测 神经网络 海杂波
基于Reflected Sigmoid径向基函数重建温度场优化算法 预览
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作者 王璞 陈雨 +1 位作者 周新志 董晨龙 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第17期239-243,共5页
微波加热在工业领域中广泛应用,利用超声波测温对其温度场重建可以实时监控设备内部温度,重建算法是实现温度场重建的关键。经典的重建算法为最小二乘法,其在重建过程中为保证结果唯一性,要求有效声波路径数大于区域划分数,重建结果的... 微波加热在工业领域中广泛应用,利用超声波测温对其温度场重建可以实时监控设备内部温度,重建算法是实现温度场重建的关键。经典的重建算法为最小二乘法,其在重建过程中为保证结果唯一性,要求有效声波路径数大于区域划分数,重建结果的边界处会出现温度信息缺失。优化声波换能器安装位置,减少待测区域边界位置信息损失,提出基于Reflected Sigmoid径向基函数重建温度场算法,结合病态矩阵广义逆矩阵求解,可有效避免子区域划分条件限制,弥补了经典算法的缺陷。通过仿真实验及对比,所提算法可降低5%的误差。 展开更多
关键词 超声波测温 温度场重建 径向函数 复杂度
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