逐级均值聚类算法的RBFN模型在负荷预测中的应用

该文针对传统K均值聚类算法的不足,提出了一种新的聚类算法——逐级均值聚类算法,解决了传统聚类算法解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题。在应用该算法确定RBF模型隐含层的中心向量时,同时确定了隐含层的节点数和RBF网络模型的结构。对于网络参数的确定,文中也提出了一种新的交互式的学习方案,将学习样本分为训练样本和测试样本,分别对网络进行权值确定和半径调节,得到了非常稳定的网络结构。运用文中所述模型及算法与传统的RBFN进行负荷预测比较,结果表明前者网络更稳定,预测精度更高。

用PCA-RBFN建立可侦破故障的反应器自校正模型

介绍了将主元分析方法（ＰＣＡ）与径向基函数神经网络（ＲＢＦＮ）相结合，用主元分析对高维输入变量进行预处理，构造反映过程信息的低维主元变量，再用径向基函数神经网络对主元变量建立自校正模型。这种方法不仅简化了神经网络模型的结构，而且可以借助主元分析方法对仪表和过程故障引起的数据过失误差进行侦破，避免导致模型的错误输出。用这种方法建立可侦破故障的反应器温度自校正模型，取得了良好的效果。

基于RBFN及模糊决策的多模型直接自适应控制

继基于RBF网络的直接自适应控制研究与应用[3～ 5] 后 ,针对强非线性及工作点变化的实际问题提出径向基函数网络 (RBFN)多逆模型自适应控制策略 .对单输出对象给出一种简捷有效的控制策略 ,随之开发出一个一般的基于模糊规则的多逆模型信息综合控制策略 .该策略既具多逆模型控制的高精度 ,又具单一模型的整体性 ,从根本上消除多个逆模型控制方法的切换振荡问题 .在CSTR仿真中对两种方法做出对比研究 ,进一步证实各自优点 .

磨矿分级过程的混合智能建模与仿真

针对具有非线性、多变量、参数时变、边界条件波动等综合复杂特性的磨矿分级过程,基于物料平衡理论建立球磨机与泵池的动态模型,结合机理模型与经验知识建立有用功率TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模型来确定粒度选择函数,给出旋流器分级经验模型,并基于径向基网络(RBFN)计算溢流浓度和对溢流粒度分布误差进行补偿,研制了可进行磨矿分级过程动态仿真的混合智能模型.用某铁矿选矿厂二段磨矿闭路实际生产数据进行仿真实验,在旋流器给矿控制量和新给入矿浆流量、浓度、粒度波动下,模型的仿真结果与磨机有用功率实际值变化趋势相同.

基于径向基函数网络的茶多酚总儿茶素近红外光谱检测模型的研究

基于径向基函数神经网络(RBFN)建立了茶多酚总儿茶素含量的近红外光谱分析模型。茶多酚光谱采用小波压缩、标准化处理后,进行主成分分解,以主成分光谱作为RBFN的隐层输入函数,并通过改变主成分数对模型进行优化。当主成分数为7时得到了RBFN优化模型,该模型对定标样品集、全样品集和预测样品集的预测值与实际值回归系数R分别为0.999,0.999和0.992,预测均方误RMSEP分别为1.08%,2.06%和3.68%。

基于通用模型的某武器系统多类传感器模糊故障诊断

叙述了基于通用拓扑结构的RBFN建立某武器系统多类传感器通用模型、用阈值逻辑对被测传感器及其RBFN输出的残差进行故障判别以及用模糊故障定位系统实现故障点定位的方法。

电液伺服加载系统的神经网络逆控制

针对液压加载系统及试件的特殊要求,采用基于径向基函数网络(RBFN)的逆控制器,给出了系统NARMA模型及逆模型存在的条件。该方法使用实际系统的输入输出信号以及径向基函数网络实现系统建模,并利用系统神经网络模型离线训练系统的逆动态作为控制器,以克服由于实际系统所受的扰动而可能引起的控制器(逆模型)不收敛。实际控制表明该系统对期望加载轨线具有良好的跟踪能力,同时对系统干扰和不确定性具有较强的鲁棒性。

固定床反应器基于改进混合模型的串级推断控制

提出了非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制策略。首先提出了邻二甲苯氧化非绝热式固定床反应器基于改进混合模型的推断估计器；然后设计了基于新型非线性自适应控制算法的副控制器和基于程序变增益 Ｐ Ｉ Ｄ 的主控制器，同时设计了新型非线性滤波器以解决该反应器主回路比副回路响应快的问题；最后建立了该固定床反应器基于改进混合模型的串级非线性推断控制系统。仿真结果表明该推断估计器具有良好的静态、动态特性，较高的估计精度和较好的实时性，所需训练样本少，易于理解和研究，外推性能良好等优点；该串级推断控制系统具有良好的跟踪性能和抗干扰性能，其可靠性和控制性能优于单回路推断控制系统。

基于多模型建模的木材含水率测量方法研究

针对单一模型无法全面描述木材含水率的复杂非线性特性问题,本文提出一种多模型建模的方法测量木材含水率,该方法先用模糊C均值聚类算法将含水率等效电阻、进风口、出风口温度等数据分成具有不同聚类中心的子集,每一子集依据样本数分别采用径向基网络、支持向量积训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到木材含水率测量的模型。通过实例验证了本方法与RBFNN建模对于木材含水率的检测,具有更好的泛化结果和测量精度。

一类固定床反应器基于改进混合模型的推断估计

对一类工业固定床反应器出口转化率提出了一种基于改进混合模型的推断估计。该推断估计器包括过程简化机理模型，改进型径向基函数网络（ＲＢＦＮ）及在线自校正三个部分。仿真结果表明，该推断估计器具有良好的静态、动态特性，较高的估计精度和较好的实时性，所需训练样本少，易于理解和研究，外推性能良好等优点。

基于改进混合模型的一类固定床反应器推断控制

对一类非绝热式固定床反应器提出了一种基于改进混合模型的非线性自适应推断控制策略：给出一种基于结合先验知识和人工神经网络的改进混合模型的推断估计器设计方法；提出一种改进程序变增益ＰＩＤ算法设计控制器；设计了该固定床反应器基于改进混合模型的推断控制系统。仿真结果表明：该推断估计器具有良好的静态和动态特性，较高的估计精度和较好的实时性，所需训练样本少，易于理解和研究及外推性能良好等特点，该推断控制系统还具有良好的跟踪和抗干扰性能。

基于RBFN模型的新疆土壤风蚀危险度评价

选取影响土壤风蚀的相关指标,运用GIS技术提取各指标数据,建立了RBFN(径向基函数网络)模型,并根据不同风蚀危险程度标准,选取了12个市县相关数据进行训练,确定了网络模型参数,对新疆87个市县的土壤风蚀危险度进行了评价。结果显示,东疆的吐鲁番哈密盆地为新疆土壤风蚀危险度极强区,南疆塔里木盆地、北疆的昌吉市—沙湾县沿线、富蕴县、福海县以及伊吾盆地是土壤风蚀的强度危险区,北疆西部、伊犁谷地和克孜勒苏柯尔克孜自治州的大部分市县为土壤风蚀的中度危险区,轻度危险区仅在阿勒泰市、伊犁谷地有零星分布。

塔里木盆地南缘于田绿洲近50a来气候变化特征分析

基于于田气象站48a（1960--2007年）逐月平均气温和降水量数据，借助小波分析、人工神经网络等方法研究了塔里木盆地南缘于田绿洲近50a来在全球气候变暖的背景下气候变化的特征和总体趋势。结果表明，二维小波系数图可以清楚地显示出气候变化在不同时间尺度上的演变特征，并能对未来的气候演变趋势做出定性估计。小波方差图显示于田绿洲逐月平均气温存在4a为主的短周期和以11～13a为主的长周期；逐月降水存在以7a为主的短周期和以准12a、27a左右为主的长周期。RBFN（Radial Basis Function Network）模型预测的结果显示，该区2008--2012年降水量的变化处于相对高值期，气温变化处于相对低值期。近50a于田绿洲气候总体趋于暖湿。