搜索到865篇“ 减聚类算法“的相关文章
- 一种基于减聚类算法和QPSO的RBF神经网络在电力变压器故障诊断中的应用
- 基于油中溶解气体分析法,采用RBF神经网络模型来对电力变压器进行故障诊断.为了提高诊断模型的辨识精度,分两步对RBF神经网络的模型参数进行辨识:首先采用减聚类算法,确定RBF神经网络隐层基函数的中心点;然后采用量子粒子群...
- 廖环宇
- 关键词：电力变压器故障诊断RBF神经网络量子粒子群算法
- 基于改进粒子群优化和减聚类算法的RBF神经网络训练新方法
- 首先,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法.在IPSO中,粒子不仅根据自身和同伴中最好的个体调整自己的飞行速度,而且也按照一定的概率向其他个体学习.这种强化后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问...
- 王翠茹黄志强袁和金张江维
- 关键词：RBF神经网络粒子群优化算法减聚类算法
- 文献传递
- 基于减聚类算法的RBF在宏观交通流建模中的仿真被引量：1
- 2005年
- 仿真结果表明,减聚类算法能有效地寻找合适的RBF网络参数,基于减聚类算法的RBF网络在建立高速公路宏观交通流动态模型上具有训练速度快、实用性强的特点,且能以较高的精度逼近实际系统。
- 魏庆曜陈斌
- 关键词：交通工程RBF网络减聚类算法宏观交通流模型
- 基于改进的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断被引量：9
- 2018年
- 该文阐述了径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的基本原理和算法,并针对RBF神经网络存在的隐含层的隐层单元数目及中心向量、扩展参数难以确定的问题,利用减聚类算法进行RBF网络的改进,建立应用于滚动轴承故障诊断与识别的RBF神经网络智能识别模型,并通过实验与BP(back propagation)神经网络进行比较分析研究。结果表明,减聚类算法能够有效地确定网络参数,改进的RBF神经网络对预设滚动轴承故障能够准确诊断,并且具有训练速度快的特点。
- 张远绪程换新宋生建
- 关键词：RBF神经网络减聚类算法故障诊断滚动轴承
- 基于RBF神经网络的内模控制在热电厂脱硫系统中的应用研究
- 热电厂在运行过程中会排放大量SO2，从而造成严重的环境污染，因此对SO2的排放进行合理控制成为目前我国热电厂急需解决的重要问题之一。热电厂脱硫过程中吸收塔内浆液PH值控制过程是一个典型的非线性和大滞后系统，该控制过程具有...
- 张国庆
- 关键词：RBF神经网络热电厂烟气脱硫减聚类算法
- 文献传递
- 基于模糊粒化的改进混合神经网络股指期货价格区间预测被引量：7
- 2017年
- 为提高区间预测的精度,提出一种基于三角模糊信息粒化的改进径向基(RBF)与支持向量回归机(SVR)相结合的混合神经网络区间预测模型,对股指期货价格的变化区间进行预测。首先,对原始数据进行模糊粒化处理,获得相应的变化区间;其次,采取自组织学习策略并运用减聚类算法,对传统的RBF神经网络进行优化,改进模型的结构与参数;然后,运用SVR对模型滚动预测过程中产生的残差趋势作进一步的估计,从而修正预测值;最后,运用改进混合神经网络对模糊粒化后的沪深300股指期货数据进行实例验证。结果表明,基于模糊信息粒化的改进混合神经网络区间预测模型能够较为精确地预测股指期货价格的变化范围与价格走势,有效提高单一非参数模型的点预测与区间预测的精度和运行效率,同时具备较好的网络结构与拟合能力。
- 林焰杨建辉
- 关键词：股指期货减聚类算法支持向量回归机
- 基于一种改进的神经网络的RFID室内定位算法
- 2016年
- 室内定位算法精度一直都是研究的重点,本文提出了一种基于粒子群算法,减聚类算法和Kmeans算法进行结合。本文首先构建室内定位RFID模型,构建定位方程,然后采用减聚类算法来避免人为干扰,通过K-means算法来形成初始化粒子群算法,最后采用粒子群算法训练RBF神经网络的所有参数,从而得到优化的输出模型,从而确定了定位最优点。仿真实验表明本文的算法可以有效的提高定位精度,降低能量消耗,提高定位精度10%。
- 王用鑫
- 关键词：RFID减聚类算法K-MEANSRBF
- 基于动态多子群协作QPSO算法的RBFNN优化
- 2014年
- 提出了一种动态多子群协作QPSO算法(Dynamic Multiple Sub-population Collaboration Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称DMPQPSO),该方法动态构建各子群,并采用混沌策略分2个阶段优化QPSO,同时对各子群的收缩扩张系数分别进行自适应调整.采用该方法优化RBFNN,并将DMPQPSO算法与标准PSO和QPSO算法对比,仿真实验验证了该方法的优化效果.
- 卫晓娟李宁洲周学舟丁杰丁旺才
- 关键词：减聚类算法RBFNN
- 基于减聚类优化算法的无线传感网络分簇路由协议研究被引量：10
- 2012年
- 无线传感网络是当前无线网络研究的热点领域,分簇路由协议作为降低网络能耗、提高网络生存时间的核心技术而备受关注。在深入分析已有算法存在诸多不足的基础上,本文提出了一种基于减聚类优化的分簇路由算法。本文首先建立一阶能耗模型,确定网络最优簇首数量;然后建立减聚类优化数学模型,确定可供选择的分簇方案;最后以最小化最大簇内距离方差作为评价指标,确定最优的分簇结果。仿真结果表明:相比经典的LEACH分簇路由协议,该算法划分的网络能够有效地降低网络能耗、提高网络生存时间,弥补已有算法的不足之处。
- 杨海波华惊宇刘半藤
- 关键词：无线传感网络分簇算法减聚类算法LEACH
- 多策略改进RBF神经网络入侵检测方法研究
- 2012年
- 论文提出了一种多策略改进RBF神经网络入侵检测方法。该方法采用减聚类算法确定隐含层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干扰。采用粒子群算法和梯度下降法相结合的方法分别对基函数的中心值、宽度以及隐含层与输出层之间的权值进行全局优化以及局部优化,避免了参数选取的局部性。实验证明,该方法能够有效提高入侵检测系统的检测率,并降低误报率。
- 邵洪涛秦亮曦
- 关键词：径向基神经网络粒子群算法减聚类算法入侵检测
相关作者
- 赵芳
- 作品数：2被引量：20H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学
- 研究主题：数据挖掘 数据融合 RBF网络 RBF神经网络 减聚类算法
- 陈佩华
- 作品数：2被引量：14H指数：2
- 供职机构：浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室
- 研究主题：RBF神经网络 反演 减聚类算法 巨磁阻 涡流检测
- 张顶学
- 作品数：37被引量：381H指数：9
- 供职机构：长江大学石油工程学院
- 研究主题：粒子群算法 种群多样性 惯性权重 粒子群 遗传算法
- 张强
- 作品数：197被引量：756H指数：16
- 供职机构：东北师范大学
- 研究主题：辣椒 大白菜 甘蓝 分子标记 鸟类
- 姚晓晓
- 作品数：3被引量：4H指数：1
- 供职机构：中国海洋大学
- 研究主题：RBFNN 减聚类算法 竞技状态 径向基神经网络 模糊C均值算法
