自构造RBF神经网络及其参数优化.pdf
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ELM_RBF神经网络智能优化策略_李彬.pdf
4 5 5 ( ) 20 10 5
Vo.l45 No.5 JournalofShandongUniversity(NaturalScience) May2010
:167 1-9352 (20 10)05 -0048 -04
ELM-RBF
1, 2 1
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RBF神经网络在旋翼桨外形优化中的应用.docx
RBF神经网络在旋翼桨外形优化中的应用
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
RBF神经网络理论．．．．
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BP神经网络与RBF神经网络.ppt
BP神经网络与RBF神经网络隐含层和输出层的激活函数采用对数-S型激活函数(1)BP网络BP网络的前馈计算
隐含层的第i个神经元在样本p作用下的输入为：隐含层的第i个神经元的输出为：输出层第k个神经元的总输入为：输出层的第k个神经元的实际输出为：BP网络权系数的调整规则对于每一样本p的输入模式对的二次型误差函数为：BP学习算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心思想是调整权值使网络总误差最小。学习过程按使误差函数Jp减小最快的方向调整加权系数直到获得满意的加权系数为止。因此，权系数应按Jp函数梯度变化的反方向调整，使网络逐渐收敛。输出层的神经元权系数修改公式：隐含层的神经元权系数修改公式：BP
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Matlab的RBF神经网络程序.doc
求助，Matlab的RBF神经网络程序为什么测试均方误差很大？
clc clear close all %------------------------------------------------- %产生训练样本与测试样本 A= 0.086207? ?? ???0.262772? ?? ???0.126957 0.113793? ?? ???0.261712? ?? ???0.146489 0.113793? ?? ???0.261176? ?? ???0.185553 0? ?? ???0.253351? ?? ???0.175787 0.006897? ?? ???0.23969
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RBF神经网络-算法程序.pdf
RBF 神经网络
1、算法特点：
只有一个隐层，且隐层神经元与输出层神经元的模型不同。
隐层节点参数确定后，输出权值可通过解线性方程组得到。
局部逼近网络（MLP 是全局逼近网络) ，这意味着逼近一个输入输出映射时，
在相同逼近精度要求下，RBF 所需的时间要比MLP 少。
具有唯一最佳逼近的特性，无局部极小。
合适的隐层节点数、节点中心和宽度不易确定。
2 、步骤：
①数据预处理
采用mapminmax 函数对数据进行归一化，归一化方式为[-1,1]规范化映射。
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RBF神经网络问题.ppt
2.5径向基函数神经网络模型与学习算法 概述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法 1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络 RBF网络是一种三层前向网络 RBF网络的基本思想 用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间 当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定 隐含层空间到输出空间的映射是线性的 2.5.1 RBF神经网络模型 径向基神经网络的神经元结构 激活函数采用径向基函数 以输入和权值向量之间的
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RBF神经网络的构建与使用.doc
RBF神经网络的构建与使用
函数逼近：
实验内容：
选取为测试函数，其中，。构造独立的训练样本集和检验样本集，实验在不同的网络规模、样本集大小、学习速率等条件下，网络的学习能力、推广能力和性能上的差异，并与BP网络进行对比。
实验过程：
具体程序：
用MATLAB构建并使用RBF神经网络, Matlab中提供了四个径向基函数相关的函数，newrbe，newrb，newgrnn，newpnn。它们都是创建两层的神经网络，第一层都是径向基层，第二层是线性层或者竞争层。主要的区别是它们权值、阀值就算函数不同或者是否有阀值。sc=0.01（图3）
图3
sc=100（图4）
图4
在
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BP神经网络RBF神经网络自组织竞争型神经网络.pptx
第五章自组织竞争型神经网络
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;此讲结束，
欢迎听讲！;9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。10月-2010月-20Sunday,October18,2020
10、人的志向通常和他们的能力成正比例。22:00:1322:00:1322:0010/18/202010:00:13PM
11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。10月-2022:00:1322:00Oct-2018-Oct
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基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法.doc
基于粒子群算法优化 RBF 神经网络的异型
连续箱梁桥损伤识别方法#
谭国金，刘寒冰，孙平一*
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（吉林大学交通学院）
摘要：针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位
移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，把该损伤指标作为输入数据，采用粒子
群算法优化 RBF 神经网络来识别结构的损伤。最后采用一座 4×30m 异型连续箱梁桥损伤
识别的数值模拟计算来验证所提出方法的可行性和有效性。
关键词：桥涵工程；异型连续箱梁桥；损伤识别；应变模态
中图分类号：U446.1
Damage Identific
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成长鸡群优化RBF神经网络的亚健康诊断模型.pptx
成长鸡群优化RBF神经网络的亚健康诊断模型汇报人：2024-01-28
引言成长鸡群优化算法RBF神经网络模型亚健康诊断模型构建实验结果与分析结论与展望contents目录
引言01
研究背景与意义01亚健康状态普遍存在于现代社会，严重影响人们的身心健康和生活质量。02传统的亚健康诊断方法存在主观性强、诊断结果不准确等问题，急需一种客观、准确的诊断方法。03RBF神经网络具有较强的非线性映射能力和自学习能力，适用于亚健康状态的诊断。04通过优化RBF神经网络的参数和结构，可以提高其对亚健康状态的诊断准确性和效率，为亚健康状态的预防和治疗提供有力支持。
现有的RBF神经网络亚健康诊断模型存在诊断
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使用RBF神经网络进行优化冷藏库的控制外文文献翻译 其他专业.doc
使用RBF神经网络进行优化冷藏库的控制
施正荣,成国栋,王琦鸿,徐燕和薛国信
213016年常州江苏机构Petrochemical Technology,代为办理 1999年11月26日(收到)
文摘:近年来,先进控制技术最优控制冷藏。但仍有许多缺点。的一个主要问题是,传统方法不能实现在线预测最优控制制冷系统的简单而有效的算法。一个RBF神经网络有很强的非线性映射能力,一个好的插值性能,价值和更高的训练速度。因此本文提出了一种两级RBF神经网络。将测量值与预测值,两级RBF神经网络用于在线预测最优控制的冷藏温度。新方法的应用效果显示一个巨大的成功。
关键词:RBF神经网络、冷藏、在线预测最优
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一种基于RBF神经网络的无人机喷涂质量监控系统及其方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114879485 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210579995.6
(22)申请日 2022.05.25
(71)申请人 江苏科技大学
地址 212100
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BP神经网络 RBF神经网络 自组织竞争型神经网络要点.ppt
第五章 自组织竞争型神经网络 5.1概述 5.2竞争学习机制和自稳学习机制 5.3自适应共振理论神经网络（ART） BP网络虽已得到广泛应用，然而，它在构成网络时未能充分借鉴人脑工作的特点，因而其功能有许多不足之处： 对比之下，人脑的优越性就极其明显了。人的大脑是一个庞大、复杂的神经网络系统，它不仅可以记忆来自外界的各种信息，即具有可塑性，而且还可以将新、旧信息保存下来，即具有稳定性。人的脑神经系统既能牢固地记住学得的各种知识又能适应各种复杂多变的环境，能够通过“自学”来认识未学习过的新事物并解决不熟悉的新问题。因此，我们在研究、设计和开发人工神经网络时，应该充分借鉴人脑的学习方法：
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两相流识别：混合神经网络参数优化策略.docx
两相流识别：混合神经网络参数优化策略
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2两相流识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
两相流识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1两相流的基本概念．．．．
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基于神经网络的参数优化论文.docx
基于神经网络的参数优化论文
摘要：
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在各个领域的应用日益广泛。然而，神经网络模型的性能很大程度上取决于参数的优化。本文旨在探讨基于神经网络的参数优化方法，通过分析现有优化技术的优缺点，提出一种新的参数优化策略，以提高神经网络模型的性能和效率。
关键词：神经网络；参数优化；人工智能；性能提升；效率
一、引言
（一）神经网络参数优化的背景
1.内容一：神经网络模型的重要性
1.1神经网络在各个领域的广泛应用，如图像识别、自然语言处理、医疗诊断等。
1.2神经网络模型能够处理复杂的数据，具有较强的非线性映射能力。
1.3神经网络模型的性能直接影响其应用效果，因此参