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基于MPSO算法的RBF网络学习算法
被引量:
1
1
作者
姚柳
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2010年第7期204-206,共3页
针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RB...
针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RBF网络学习算法。RBF网络隐层节点个数用对手受罚的竞争学习(RPCL)算法确定后,基函数的中心矢量、方差和网络权值用MPSO算法在全局空间动态确定。采用Iris分类问题做仿真实验,并与基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较。实验结果表明,该算法性能优于所比较的2种算法,并且具有良好的收敛性和模式分类能力。
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关键词
粒子群优化(PSO)
算法
改进粒子群优化(MPSO)
算法
径向基函数(RBF)神经网络
混沌优化
算法
对手
受
罚的
竞争
学习
(
rpcl
)
算法
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职称材料
基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法
被引量:
4
2
作者
周涛
张艳宁
+2 位作者
袁和金
陆惠玲
李秀秀
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第1期148-152,共5页
针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择...
针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并采用了基于种群收敛速度的自适应扰动的粒子群方法来训练单个支持向量机,最后通过相对多数投票方法得到集成支持向量机。实验表明相对于基于Bagging,Adaboost等方法而言,该方法在序列目标分类中对分类精度有较大提高,该方法构造的集成改进支持向量机具有较高的分类精度和较低的时、空复杂性。
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关键词
粒子群
算法
支持向量机
聚类分析
对手
竞争
惩罚
学习
算法
集成
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职称材料
用于风电功率预测的RPCL优化神经网络模型
被引量:
5
3
作者
苏义鑫
夏慧雯
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期674-678,共5页
为了提高风电功率预测的准确度,提出了一种基于对手竞争惩罚学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的风电功率预测模型.首先通过RPCL确定网络隐含层神经元数目以及中...
为了提高风电功率预测的准确度,提出了一种基于对手竞争惩罚学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的风电功率预测模型.首先通过RPCL确定网络隐含层神经元数目以及中心点初始值,然后由K均值聚类法确定隐含层神经元的中心点和宽度,最后通过最小均值算法确定隐含层神经元与输出层神经元之间的权值.仿真结果表明:此优化模型相较于传统RBF网络具有更高的准确性.
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关键词
风电功率预测
对手
竞争
惩罚
学习
算法
RBF神经网络
K均值聚类
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职称材料
逆向工程中点云孔洞修补技术研究
被引量:
3
4
作者
王春香
孟宏
+1 位作者
张勇
张文敬
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第5期729-735,共7页
对于散乱点云模型上的大面积、跨面孔洞,逆向软件往往难以修补。为了提高孔洞修补精度、获得完整的点云模型,提出了对手受惩罚竞争学习算法(Rival penalized competitive learning,RPCL)和模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)相结合...
对于散乱点云模型上的大面积、跨面孔洞,逆向软件往往难以修补。为了提高孔洞修补精度、获得完整的点云模型,提出了对手受惩罚竞争学习算法(Rival penalized competitive learning,RPCL)和模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)相结合的综合改进径向基函数神经网络(RBF)算法,建立了基于改进算法的点云孔洞修补模型,并以挖掘机斗齿和汽车模型为研究对象,利用RPCL-FCM-RBF联合算法对不同特征的点云孔洞进行了修补研究。结果表明,该算法在很大程度上提高了点云孔洞的修补精度,其补洞效果远优于逆向软件。而且,较之传统的RBF神经网络,该方法所建模型具有更高的预测精度、能够有效地调整洞口缺失数据、实现点云孔洞的精确修复,实用性强。
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关键词
径向基函数神经网络(RBF)
对手
受
惩罚
竞争
学习
算法
(
rpcl
)
模糊C均值聚类
算法
(FCM)
孔洞修补
MATLAB
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职称材料
题名
基于MPSO算法的RBF网络学习算法
被引量:
1
1
作者
姚柳
机构
秦皇岛职业技术学院招生办
出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2010年第7期204-206,共3页
文摘
针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RBF网络学习算法。RBF网络隐层节点个数用对手受罚的竞争学习(RPCL)算法确定后,基函数的中心矢量、方差和网络权值用MPSO算法在全局空间动态确定。采用Iris分类问题做仿真实验,并与基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较。实验结果表明,该算法性能优于所比较的2种算法,并且具有良好的收敛性和模式分类能力。
关键词
粒子群优化(PSO)
算法
改进粒子群优化(MPSO)
算法
径向基函数(RBF)神经网络
混沌优化
算法
对手
受
罚的
竞争
学习
(
rpcl
)
算法
Keywords
particle swarm optimization
modified particle swarm optimization
radial basis function neural network
chaos optimization algorithm
rival penalized competitive learning algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法
被引量:
4
2
作者
周涛
张艳宁
袁和金
陆惠玲
李秀秀
机构
西北工业大学计算机学院
陕西理工学院数学系
华北电力大学计算机学院
陕西理工学院计算机系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第1期148-152,共5页
基金
国家自然科学基金(No:60472072)
航天科技创新基金(No:06CASC0404)
陕西省教育厅科研项目(No:08JK241)资助
文摘
针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并采用了基于种群收敛速度的自适应扰动的粒子群方法来训练单个支持向量机,最后通过相对多数投票方法得到集成支持向量机。实验表明相对于基于Bagging,Adaboost等方法而言,该方法在序列目标分类中对分类精度有较大提高,该方法构造的集成改进支持向量机具有较高的分类精度和较低的时、空复杂性。
关键词
粒子群
算法
支持向量机
聚类分析
对手
竞争
惩罚
学习
算法
集成
Keywords
PSO,Support vector machine, Clustering analysis,
rpcl
, Ensemble
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O6-04 [理学—化学]
下载PDF
职称材料
题名
用于风电功率预测的RPCL优化神经网络模型
被引量:
5
3
作者
苏义鑫
夏慧雯
机构
武汉理工大学自动化学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期674-678,共5页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB586)
文摘
为了提高风电功率预测的准确度,提出了一种基于对手竞争惩罚学习算法(rival penalized competitive learning,RPCL)优化径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的风电功率预测模型.首先通过RPCL确定网络隐含层神经元数目以及中心点初始值,然后由K均值聚类法确定隐含层神经元的中心点和宽度,最后通过最小均值算法确定隐含层神经元与输出层神经元之间的权值.仿真结果表明:此优化模型相较于传统RBF网络具有更高的准确性.
关键词
风电功率预测
对手
竞争
惩罚
学习
算法
RBF神经网络
K均值聚类
Keywords
wind power forecasting
rival penalized competitive learning algorithm
radial basis functionneural network
Kmeans clustering
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
逆向工程中点云孔洞修补技术研究
被引量:
3
4
作者
王春香
孟宏
张勇
张文敬
机构
内蒙古科技大学机械学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018年第5期729-735,共7页
基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16167)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2017MS(LH)0530)资助
文摘
对于散乱点云模型上的大面积、跨面孔洞,逆向软件往往难以修补。为了提高孔洞修补精度、获得完整的点云模型,提出了对手受惩罚竞争学习算法(Rival penalized competitive learning,RPCL)和模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)相结合的综合改进径向基函数神经网络(RBF)算法,建立了基于改进算法的点云孔洞修补模型,并以挖掘机斗齿和汽车模型为研究对象,利用RPCL-FCM-RBF联合算法对不同特征的点云孔洞进行了修补研究。结果表明,该算法在很大程度上提高了点云孔洞的修补精度,其补洞效果远优于逆向软件。而且,较之传统的RBF神经网络,该方法所建模型具有更高的预测精度、能够有效地调整洞口缺失数据、实现点云孔洞的精确修复,实用性强。
关键词
径向基函数神经网络(RBF)
对手
受
惩罚
竞争
学习
算法
(
rpcl
)
模糊C均值聚类
算法
(FCM)
孔洞修补
MATLAB
Keywords
radial basis function networks (RBF)
rival penalized competitive learning (
rpcl
)
clusteringalgorithms
hole filling
MATLAB
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MPSO算法的RBF网络学习算法
姚柳
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2010
1
下载PDF
职称材料
2
基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法
周涛
张艳宁
袁和金
陆惠玲
李秀秀
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
4
下载PDF
职称材料
3
用于风电功率预测的RPCL优化神经网络模型
苏义鑫
夏慧雯
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
下载PDF
职称材料
4
逆向工程中点云孔洞修补技术研究
王春香
孟宏
张勇
张文敬
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
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