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k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用
被引量:
1
1
作者
刘萍
龚雪飞
+2 位作者
简家文
张帆
陈志芸
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2017年第1期116-120,共5页
神经网络是工业尾气检测系统的一个重要组成部分.为提高神经网络的预测精度和收敛速度,建立k-means-RBF集成神经网络模型.首先,通过选取不同的径向基函数神经网络参数,得到一组RBF神经网络;然后,利用k-means算法对生成的RBF神经网络进...
神经网络是工业尾气检测系统的一个重要组成部分.为提高神经网络的预测精度和收敛速度,建立k-means-RBF集成神经网络模型.首先,通过选取不同的径向基函数神经网络参数,得到一组RBF神经网络;然后,利用k-means算法对生成的RBF神经网络进行聚类,并筛选出各类中精度较高的神经网络;最后,通过简单平均法对筛选出的神经网络进行集成,得到高性能的k-means-RBF集成神经网络模型.为验证模型有效性,搭建基于k-means-RBF集成神经网络模型的工业尾气检测系统进行验证.结果表明,与粒子群算法优化后的Back Propagation(PSO-BP)神经网络模型相比,k-means-RBF集成神经网络模型的平均预测精度提高78.27%,收敛时间节省99.65%.
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关键词
工业尾气检测
径向基函数神经网络
K-MEANS算法
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职称材料
题名
k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用
被引量:
1
1
作者
刘萍
龚雪飞
简家文
张帆
陈志芸
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2017年第1期116-120,共5页
基金
国家自然科学基金(61471210)
宁波市自然科学基金(2013A610002)
文摘
神经网络是工业尾气检测系统的一个重要组成部分.为提高神经网络的预测精度和收敛速度,建立k-means-RBF集成神经网络模型.首先,通过选取不同的径向基函数神经网络参数,得到一组RBF神经网络;然后,利用k-means算法对生成的RBF神经网络进行聚类,并筛选出各类中精度较高的神经网络;最后,通过简单平均法对筛选出的神经网络进行集成,得到高性能的k-means-RBF集成神经网络模型.为验证模型有效性,搭建基于k-means-RBF集成神经网络模型的工业尾气检测系统进行验证.结果表明,与粒子群算法优化后的Back Propagation(PSO-BP)神经网络模型相比,k-means-RBF集成神经网络模型的平均预测精度提高78.27%,收敛时间节省99.65%.
关键词
工业尾气检测
径向基函数神经网络
K-MEANS算法
Keywords
industrial exhaust emission detection
RBF neural network
k-means 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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用
刘萍
龚雪飞
简家文
张帆
陈志芸
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2017
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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