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基于改进径向基函数神经网络的图像识别系统设计研究 被引量:1
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作者 张凯缘 李思睿 《信息记录材料》 2024年第10期79-81,共3页
为保证神经网络的并行计算能力,降低神经网络计算复杂度,基于改进径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络设计了一款功能完善、实用性强的图像识别系统。首先,从图像识别系统架构、图像识别系统业务流程、系统运行环境搭建三... 为保证神经网络的并行计算能力,降低神经网络计算复杂度,基于改进径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络设计了一款功能完善、实用性强的图像识别系统。首先,从图像识别系统架构、图像识别系统业务流程、系统运行环境搭建三个方面入手,确定系统设计方案。其次,结合基于改进RBF神经网络算法,完成基于改进RBF神经网络图像识别系统的设计。最后,将改进RBF神经网络图像识别算法与其他三种算法进行实验对比。结果表明:本文系统采用的改进RBF神经网络算法识别效率高,与LeNet-5、AlexNet和VGG16三种算法相比,其平均识别时间明显缩短50%,完全符合实际应用需求。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 改进神经网络 图像识别系统
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基于梯度下降法选取高斯径向基函数形状参数
2
作者 谢志超 王玲 +2 位作者 龚佃选 孙建 田炜印 《应用数学进展》 2023年第4期1640-1647,共8页
高斯径向基函数是径向基函数中常用的函数,对于高斯径向基函数插值形状参数的取值,常规的方法一般是通过人工修改形状参数的取值,计算成本较高,插值精度较低。本文基于梯度下降算法,通过设定针对性的目标函数,通过迭代的方式得到形状参... 高斯径向基函数是径向基函数中常用的函数,对于高斯径向基函数插值形状参数的取值,常规的方法一般是通过人工修改形状参数的取值,计算成本较高,插值精度较低。本文基于梯度下降算法,通过设定针对性的目标函数,通过迭代的方式得到形状参数,有更好的插值效果,为高斯径向基函数的应用提供了更加便捷的途径。 展开更多
关键词 梯度下降法 高斯径向函数 插值逼近 形状参数
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部分线性模型的高斯径向基函数估计
3
作者 胡怀青 《运筹与模糊学》 2023年第5期5266-5274,共9页
部分线性模型是一种常用的现代统计模型,其同时具备参数与非参数回归的优点。我们基于高斯径向基函数估计部分线性模型的非线性部分,并给出估计过程中的超参数选择方法。在模拟仿真与实证分析中将高斯径向基函数与B样条进行对比,发现高... 部分线性模型是一种常用的现代统计模型,其同时具备参数与非参数回归的优点。我们基于高斯径向基函数估计部分线性模型的非线性部分,并给出估计过程中的超参数选择方法。在模拟仿真与实证分析中将高斯径向基函数与B样条进行对比,发现高斯径向基函数在部分线性模型中可以成为B样条的一种替代方法。 展开更多
关键词 高斯径向函数 部分线性模型 B样条
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型
4
作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向函数(rbf)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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无网格法驱动径向基函数前置卷积神经网络 被引量:1
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作者 陈俊 邓立克 +2 位作者 袁凯 张灿辉 王东东 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期512-524,共13页
卷积神经网络通过卷积核的移动加权提取样本点的局部特征,而无网格法基于节点信息构造具有核近似特点的形函数进行离散建模,两者的内在相似性为采用卷积神经网络加速无网格计算过程提供了有利条件.但是基于传统卷积神经网络的改进无网... 卷积神经网络通过卷积核的移动加权提取样本点的局部特征,而无网格法基于节点信息构造具有核近似特点的形函数进行离散建模,两者的内在相似性为采用卷积神经网络加速无网格计算过程提供了有利条件.但是基于传统卷积神经网络的改进无网格法包含较为繁琐耗时的非线性参数求解.为了克服这一问题,本文充分利用无网格法能够灵活构建数据样本的优点,提出了一种径向基函数前置卷积神经网络模型.该网络通过径向基函数的前置,提前激活输入数据,实现了非线性变换和数据特征维度跃升,随后再将数据传入传统卷积层得到输出.由于所提网络模型具备线性求解的特点,能够有效提升预测精度与计算效率.在数值算例中,通过对比无网格法直接计算结果、传统卷积神经网络和所提的径向基函数前置卷积神经网络预测结果,系统验证了所提网络模型的有效性. 展开更多
关键词 无网格法 卷积神经网络 前置径向函数 高斯函数 计算效率
原文传递
径向基函数(RBF)神经网络及其应用 被引量:57
6
作者 王炜 吴耿锋 +1 位作者 张博锋 王媛 《地震》 CSCD 北大核心 2005年第2期19-25,共7页
介绍了径向基函数(RBF)神经网络的原理、学习算法及其在地震预报专家系统ESEP 3.0中的应用。实际应用结果表明, 该神经网络可以很好地克服BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷, 具有较快的运算速度、较强... 介绍了径向基函数(RBF)神经网络的原理、学习算法及其在地震预报专家系统ESEP 3.0中的应用。实际应用结果表明, 该神经网络可以很好地克服BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷, 具有较快的运算速度、较强的非线性映射能力和较好的预报效能。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 BP神经网络 学习方法 专家系统 rbf 地震 运算速度 非线性映射能力 预报效能
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基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法
7
作者 丁伟杰 郑文浩 +2 位作者 方怡 王琦晖 李小薪 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第9期935-944,共10页
针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身... 针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身的鲁棒性,本文重点研究免疫防御方法。现有的免疫防御方法主要基于鲁棒优化策略来提升DNN的鲁棒性,为DNN构建鲁棒模块的工作较少。本文在DNN中引入了2个新的鲁棒单元:基于特征压缩和精度注入的沙漏状数据处理单元,用以减小对抗性扰动的干扰;分组径向基函数单元,用于增强DNN的非线性和适应类内变化的能力。在优化过程中使用标签平滑、退火策略和权值衰减来进一步提高鲁棒性。在2个数据集(MNIST和CIFAR-10)以及2个流行的DNN模型(LeNet5和VGG16)上的实验表明,将所提出的鲁棒单元集成到DNN中可以大幅提高其对对抗性攻击的免疫能力,同时保持其在干净样本上的识别性能。 展开更多
关键词 免疫防御 精度注入 分组径向函数(rbf) 权重衰减
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利用高斯径向基函数的拟神经网络重力反演方法 被引量:6
8
作者 相鹏 谭绍泉 +1 位作者 陈学国 刘佳 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1409-1418,I0009,共11页
为了提高重力反演分辨率,提出一种利用高斯径向基函数的拟神经网络反演方法。该方法利用高斯径向基函数压缩模型空间,在保证复杂模型表征能力的前提下,实现了反演参数的降维;以高斯径向基函数为激活函数,构建一种拟神经网络结构,不需要... 为了提高重力反演分辨率,提出一种利用高斯径向基函数的拟神经网络反演方法。该方法利用高斯径向基函数压缩模型空间,在保证复杂模型表征能力的前提下,实现了反演参数的降维;以高斯径向基函数为激活函数,构建一种拟神经网络结构,不需要训练,可以克服建立训练数据集的困难。该方法较好地解决了重力反演不适定性所导致的趋肤、垂向分辨率低、多解性强和严重依赖先验约束等问题,并从重力数据中最大程度地提取有效信息以提高反演结果的分辨率,增强可靠性。模型实验证明了该方法具有较高的精度和分辨率,能较准确地反演模型的位置、边界和密度。应用该方法反演车镇凹陷重力数据,得到了垂向分辨率较高的剩余密度模型,从中提取密度界面和剖面开展构造解释,揭示了下古生界构造格局和潜山发育规律,证明了该方法的实用价值和应用潜力。 展开更多
关键词 重力反演 高斯径向函数 拟神经网络 车镇凹陷
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基于径向基函数(RBF)网在线建模的民航安全风险监测仿真系统设计与实现 被引量:9
9
作者 万健 李敬 王衍洋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2008年第10期45-49,共5页
通过分析国内外民航安全风险监测的研究现状,指出当前我国民航安全风险监测方面的不足,进而提出了基于径向基函数(RBF)网在线建模的民航安全风险监测仿真系统。在仿真系统设计中,详细讨论了实现系统的网络拓扑结构、体系结构,并将仿真... 通过分析国内外民航安全风险监测的研究现状,指出当前我国民航安全风险监测方面的不足,进而提出了基于径向基函数(RBF)网在线建模的民航安全风险监测仿真系统。在仿真系统设计中,详细讨论了实现系统的网络拓扑结构、体系结构,并将仿真系统分为三大功能模块,提出以安全隐患指标和安全性能指标分别作为仿真模块的输入段和输出段。在该基础上,利用C#语言和SQL SEVER数据库共同开发出该模拟仿真系统,并以空管仿真系统华东管理局年度仿真实例作了验证。 展开更多
关键词 径向函数(rbf)网 风险监测 仿真系统 资源优化网络 安全隐患指标 安全性能指标
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基于高斯径向基函数的复制-移动篡改检测算法 被引量:4
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作者 袁桂霞 周先春 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3486-3493,共8页
为提高对模糊、噪声、压缩、旋转等篡改区域的检测精度与鲁棒性,提出基于离散余弦变换与Gaussian径向基函数的复制-移动篡改检测算法。将色彩图像变换为灰度图像,将其划分为一定大小的重叠子块;对每个字块进行离散余弦变换(discrete cos... 为提高对模糊、噪声、压缩、旋转等篡改区域的检测精度与鲁棒性,提出基于离散余弦变换与Gaussian径向基函数的复制-移动篡改检测算法。将色彩图像变换为灰度图像,将其划分为一定大小的重叠子块;对每个字块进行离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),利用DCT分量表示子块;根据DCT分量构建图像的系数矩阵,引入一个高斯径向基函数(Gaussian radial basis function,RBF)核PCA(principal components analysis,PCA),将其系数矩阵的特征值作为块的特征表示;计算不同块之间的Euclidean距离作为不同区域的相似性,并与给定的阈值比较,完成伪造检测。实验结果表明,与当前篡改检测技术相比,所提算法具有更好的检测精度和效率。 展开更多
关键词 图像伪造检测 离散余弦变换 高斯径向函数 Euclidean距离 复制-移动
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高斯径向基函数重构特征对表面肌电信号识别 被引量:1
11
作者 艾青松 卢英 刘泉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第12期182-186,222,共6页
针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异,而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点,提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后,用高斯径向基函数对特... 针对在不同动作模式下对表面肌电信号提取的特征信息总是有较大差异,而相同动作模式下提取的特征信息较为接近这一特点,提出了高斯径向基函数重构算法对肌电信号进行识别。该算法在对表面肌电信号提取特征信息后,用高斯径向基函数对特征矢量进行重构,使得重构的特征矢量的空间分布存在很大差异而直接进行识别。用该重构算法对提取的AR系数重构,然后进行识别,平均识别率为97.2%;对小波系数重构,平均识别率为99%。 展开更多
关键词 表面肌电信号 自回归(AR)参数 小波系数 高斯径向函数 典型样本
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径向基函数(RBF)神经网络在桥梁减震设计中的应用仿真 被引量:3
12
作者 叶爱君 《系统仿真技术》 2006年第1期31-37,共7页
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与桥梁结构地震反应之间的映射关系,以帮助进行阻尼器参数的合理选定。同时,桥梁工程师可利用这一映射关... 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与桥梁结构地震反应之间的映射关系,以帮助进行阻尼器参数的合理选定。同时,桥梁工程师可利用这一映射关系自行分析实际阻尼器性能参数的误差对结构地震反应的影响。本文最后通过工程实例,验证了人工神经网络算法在桥梁减震设计中应用的可能性和可靠性。 展开更多
关键词 径向函数(rbf)神经网络 桥梁结构 流体粘滞阻尼器
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基于径向基函数神经网络的脑损伤电阻抗成像仿真研究 被引量:3
13
作者 王昭昳 张涛 +2 位作者 杨滨 付峰 刘学超 《中国医学装备》 2023年第3期1-5,共5页
目的:基于径向基函数(RBF)神经网络对不同脑损伤场景目标进行电阻抗断层扫描(EIT)图像重建,评价不同状态下损伤预测准确率,为后期成像方法优化奠定基础。方法:基于COMSOL仿真建模软件建立多层圆域仿真模型,利用外部插件编程实现模型循... 目的:基于径向基函数(RBF)神经网络对不同脑损伤场景目标进行电阻抗断层扫描(EIT)图像重建,评价不同状态下损伤预测准确率,为后期成像方法优化奠定基础。方法:基于COMSOL仿真建模软件建立多层圆域仿真模型,利用外部插件编程实现模型循环激励和RBF神经网络的生成,分别对单一脑出血和脑缺血、多发脑出血和脑缺血4种脑损伤状态进行EIT图像重建,利用图像相关系数和神经网络均方误差评估RBF神经网络的损伤预测能力。结果:在4种不同脑损伤状态下,RBF神经网络能够预测出不同位置及大小的出血和缺血目标,且4种状态的脑损伤图像相关系数(r值)分别为0.985、0.989、0.965和0.965,均方误差分别为0.0015、0.00002、0.0035和0.00004,证明其预测准确率较高。结论:RBF神经网络可以应用于复杂模型和多个脑损伤状态的EIT图像重建,可为后期图像重构算法优化提供一定算法基础。 展开更多
关键词 电阻抗断层扫描(EIT) 径向函数(rbf) 神经网络 图像重构 脑损伤
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基于RBF神经网络的无线电信号自动调制识别方法
14
作者 张双玲 谷小娅 《通信电源技术》 2024年第2期196-198,共3页
无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经... 无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经网络构建信号自动调制识别模型,将RBF作为隐单元的“基”,并通过隐单元函数空间,映射调制信号矢量特征到隐空间,通过调制信号瞬时角频率偏移情况,确定自动调制类型,实现无线电信号的自动调制与精准识别。开展对比实验,实验结果表明该方法的识别准确率更高,能够应用于实际生活。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 无线电信号 自动调制 识别方法
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具有高斯核函数的支撑矢量机与径向基函数分类器的比较
15
作者 丁爱玲 谢小军 闻怡 《交通与计算机》 2003年第3期44-48,共5页
文章比较了两种学习机器:径向基函数、具有高斯核函数的支撑矢量机(SVM)。试验表明SVM能够获得最高的正确识别率。因此,支撑矢量机不只很好地建立在理论上,而且应用时也具有很好的优越性。
关键词 高斯函数 支撑矢量机 径向函数网络 统计学习理论 网络结构 学习策略 结构风险最小化 广义最优分类面 分类机理
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基于卡尔曼滤波算法和双径向转移函数的RBF型神经网络
16
作者 宋绍云 《信息化纵横》 2009年第8期45-47,共3页
RBF径向基函数神经网络具有训练简洁、学习效率快、不易陷入局部极小等优点,广泛应用于信号处理与模式识别。虽然常用的RBF网络比较容易构建,但因其结构通常固定或者复杂度较高,从而导致学习时间过长或网络资源的浪费。针对上述原因,提... RBF径向基函数神经网络具有训练简洁、学习效率快、不易陷入局部极小等优点,广泛应用于信号处理与模式识别。虽然常用的RBF网络比较容易构建,但因其结构通常固定或者复杂度较高,从而导致学习时间过长或网络资源的浪费。针对上述原因,提出利用扩展卡尔曼滤波器作为RBF的学习算法,并在隐层中使用双径向函数。通过对逼近基准的结果分析,清楚地表明该算法比其他分类网络模型具有更强的泛化性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 卡尔曼滤波 转移函数 径向函数
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采空区移动变形的径向基函数神经网络概率积分法(RBF)反演 被引量:1
17
作者 马学通 高德彬 杨映湖 《矿产与地质》 2020年第1期179-182,188,共5页
借助部分矿区地表移动实测数据,选用径向基函数(RBF)神经网络对概率积分法的计算参数进行反演,采用K层交叉验证对模型精度进行优化,并与BP神经网络模型和SVM模型预测结果进行对比,发现RBF模型精度均优于BP模型和SVM模型,且其稳定性较好... 借助部分矿区地表移动实测数据,选用径向基函数(RBF)神经网络对概率积分法的计算参数进行反演,采用K层交叉验证对模型精度进行优化,并与BP神经网络模型和SVM模型预测结果进行对比,发现RBF模型精度均优于BP模型和SVM模型,且其稳定性较好。可为概率积分法预测评估采空区地表移动变形范围提供一种可靠的方法。 展开更多
关键词 采空区 概率积分法 神经网络 径向函数(rbf) 参数反演
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高斯型径向基函数的切比雪夫配点法
18
作者 郭玄玄 王福章 《湖南城市学院学报(自然科学版)》 CAS 2021年第1期51-53,共3页
在数值模拟过程中,利用切比雪夫节点代替传统的均匀配点,用高斯型径向基函数方法求解椭圆型偏微分方程边值问题.数值模拟结果表明,基于切比雪夫节点的高斯型径向基函数数值模拟椭圆型偏微分方程边值问题能提高径向基函数的数值模拟精度... 在数值模拟过程中,利用切比雪夫节点代替传统的均匀配点,用高斯型径向基函数方法求解椭圆型偏微分方程边值问题.数值模拟结果表明,基于切比雪夫节点的高斯型径向基函数数值模拟椭圆型偏微分方程边值问题能提高径向基函数的数值模拟精度,可以改进边界处的数值模拟误差. 展开更多
关键词 径向函数 偏微分方程 无网格法 数值模拟 高斯函数
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基于高斯径向基函数网络的潜在剖面建模方法 被引量:1
19
作者 黎鸣 《现代计算机(中旬刊)》 2018年第3期14-16,共3页
提出一种基于高斯径向基函数网络的潜在剖面建模的方法,该方法利用高斯径向基函数网络与潜在剖面分析的相似性,对高斯径向基函数网络进行改变。对改变后的网络采用两步训练的方式,首先通过贝叶斯回归估计径向基参数,再使用传统后向传播... 提出一种基于高斯径向基函数网络的潜在剖面建模的方法,该方法利用高斯径向基函数网络与潜在剖面分析的相似性,对高斯径向基函数网络进行改变。对改变后的网络采用两步训练的方式,首先通过贝叶斯回归估计径向基参数,再使用传统后向传播算法进行训练,最后从整体的角度上得到从自变量到因变量的完整模型。该模型能在既保留潜在剖面分析的可解释性的情况下,同时得到较好的全局拟合优度。 展开更多
关键词 高斯径向函数网络 潜在剖面分析 贝叶斯分类
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一种基于高斯核的RBF神经网络学习算法 被引量:27
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作者 殷勇 邱明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期118-119,178,共3页
RBF神经网络中心等参数确定得是否合理将直接影响到RBF神经网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的中心等参数是最一般化的方法。在这种方法中,参数的初始化问题是关键问题。文章在分析RBF神经网络映射性能的基础上,... RBF神经网络中心等参数确定得是否合理将直接影响到RBF神经网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的中心等参数是最一般化的方法。在这种方法中,参数的初始化问题是关键问题。文章在分析RBF神经网络映射性能的基础上,提出了中心等参数初始化的一种方法,并借助于梯度下降法给出了RBF神经网络的学习算法。多种实例表明,所给出的学习算法是有效的。该研究为RBF神经网络的广泛应用提供了一定的技术保障。 展开更多
关键词 高斯 rbf神经网络 学习算法 径向函数 高斯函数
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