RBF
共 342 篇文章
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神经网络在细纱机中的应用
· 摘要： 介绍了一种基于PLC和DSP的细纱杌控制系统.该系统针对细纱机控制系统的非线性与传统PID控制方法的不足,提出了一种改进型基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法.该方法构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立起在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的学习,从而实现控制器参数的在线调整.仿真试验结果表明.该控制器控制精度高,动态性能好,其
期刊论文：基于RBF神经网络在图像分割参数估计的应用
·期刊论文：基于RBF神经网络在图像分割参数估计的应用
ZrO,2湿度传感器湿滞和温漂特性改善
基于纳米材料的半导体湿度传感器表现出的温度漂移、湿滞、非线性等问题严重影响了传感器的测量精度。因此，对湿度传感器输出特性的改善尤其重要，特别是要实现高精度的测量。
实验采用了高吸附性的单斜晶型的ZrO2纳米材料制作了湿敏元件并测试了元件的湿敏特性。结果表明元件对湿度响应较好。在相对湿度11％RH～98％RH范围内，元件的电阻变化了四个数量级。测试频率在500 Hz～5 KHz范围内，有较好
基于RBF神经网络的火灾探测器模型研究
针对目前火灾探测技术难以满足实际需要的问题，在分析RBF 网络结构特点及最近邻聚类学习算法的基础上，提出用RBF 神经网络建立火灾探测器模型，以火灾初期实验得到的环境温度、烟雾浓度、CO 含量为输入，
基于RBF网络的半导体扩散炉温度控制建模研究
针对半导体扩散炉温度控制问题，提出采用RBF 神经网络控制方法。RBF 神经网络采用3-8-3 结构。建模表明，此RBF 网络数学模型具有良好的控制品质。<BR>关键词：半导体扩散炉；RBF 神经网络
基于RBF神经网络的软仪表的开发
通过在我厂蒸馏装置上软仪表的具体使用情况，简单介绍了基于RBF 神经网络的软仪表的开发，RBF 神经网络的特点、在建模中的应用及RBF 神经网络改进后的模型应用。开发软仪表的目的，及在实际使用中对现场
基于RBF神经网络空间矢量法对PMSM的控制
将模糊径向基函数(f-RBF)神经网络算法用于永磁同步电机(PMSM)的速度控制。针对<BR>电机的动态和非线性特点，结合PMSM驱动的矢量控制方法, 设计了f-RBF在线辨识器和速度控制器。在Mat
基于半物理仿真的RBF神经网络滑模控制
针对一类不确定时滞系统研究滑模控制的实现问题。对于实际应用对象的时滞特性采取了特殊的线性变换，将原时滞系统转化为无时滞系统。通过设计二次型性能指标计算得到了最优的切换函数，并使用RBF神经网络实现了滑
一种在线变结构RBF算法在内模控制中的应用
将一种在线变结构径向基函数网络训练算法应用到内模控制中，对如何利用径向基函数网络辨识被控对象内部模型和控制器模型进行了较为深入的分析并给出了具体的迭代学习公式。仿真结果证明了该算法对非线性动态过程是有
matlab神经网络在图书资源管理中的应用
本文介绍了基于matlab 的径向基函数RBF 神经网络对于图书馆借书量预测的方法，<BR>讨论了RBF 神经网络的构造思路、参数和分布密度spread 的选择。为图书馆工作人员书籍管理提供了新的思路
模糊RBF 神经网络在锅炉水位控制中的应用
水位控制是工业锅炉控制系统中一个重要的环节，其控制质量的优劣直接影响到锅炉<BR>的安全和经济效益。本文将一种基于模糊RBF 神经网络的PID 控制器应用与工业锅炉水位的控制当中，它结合了传统PID
基于SVM的改进RBF网络板形模式识别方法
为了提高带钢生产中板形模式识别精度，提出了基于支持向量机(svM)的改进径向基(RBF)网络板形模式识别方法，由<BR>SVM回归确定RBF网络优化的初始参数，解决了传统方法存在的学习时间长、易陷人局
基于DWT和RBF神经网络的盲水印算法
提出了一种在经过4 级小波变换的原始图像中嵌入水印的算法。根据人类视觉特征来决定嵌入水印的强度，用秘钥来决定水印嵌入的位置，通过使用训练的RBF 神经网络来嵌入和提取水印。实验结果表明：该算法简单有效
一种全面主动的防御DDoS攻击方案
DDoS 攻击的防御是当前网络安全研究领域中的难点。文章提出的方案能够全面、主动预防DDoS 攻击。使用蜜罐技术能够预防已知类型的DDoS 攻击；使用基于RBF-NN 能够实时检测DDoS 攻击，检测
基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测
为构建径向基函数神经网络模型，以相空间重构理论为基础，提出基于粒子群的自动搜索算法，并以Logistic映射和水声信号作为研究对象，把该算法与同类算法进行比较。实验结果表明，该算法在训练准确率和收敛速
基于RBF神经网络的短期电力负荷预测
研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响，建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的模型。将温度、降雨量运用于径向基函数神经网络中，提高了训练的可信度和可靠性。利用该模型编排的实用化软件投入到了实际
热电偶RBF神经网络模型分布密度范围研究
本文提出的利用径向基神经网络（RBFNN）或广义回归神经网络（GRNN）建立热电偶<BR>特性模型的方法，解决了BP 神经网络热电偶模型精度不高、重复训练时输出结果发生变化，有时出现奇异结果、不稳定等
基于三层小波包分解的陀螺仪故障诊断
通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解，对分解得到的八个不同频段上的<BR>节点进行特征提取，提取后的8 维特征向量作为神经网络的输入。对RBF 神经网络进行训练，训练后的神经网络进行故障诊断。
新型高性能红外二氧化碳传感器
介绍了红外二氧化碳传感机理,提出了一种新型空间双光束测量结构,并基于RBF 神经<BR>网络建立了传感器数学模型。为了提高传感器动态特性,设计了动态补偿滤波器,研制成功一种新型高性能传感器。实验结果表
基于RBF神经网络的粮库温度预测
由于粮库温度是非线性的时间序列，文章提出了基于RBF神经网络的粮库温度预测模<BR>型。该模型优于传统的粮库温度分析方法，又避免了BP算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点。根据实验的仿真结果显示，