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一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS)
被引量:
7
1
作者
张兴兰
曹长修
梅彬
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第10期56-60,共5页
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那...
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。
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关键词
径向基函数神经网络
学习算法
递归正交最小二乘法
ROLS
后向选择算法
网络结构
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职称材料
一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
被引量:
2
2
作者
丁淑艳
华春梅
李伦波
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期43-47,共5页
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了...
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。
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关键词
交
通标志
径向基概率神经网络
模糊-仿射不变距
递归正交最小二乘法
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职称材料
基于RBF-FCM-ROLS的砼安全性评估方法
被引量:
2
3
作者
钟珞
江琼
+2 位作者
袁景凌
童琪薇
张开松
《武汉理工大学学报》
CAS
CSCD
2004年第9期27-29,39,共4页
提出了一种基于径向基函数神经网络 RBFNN (Radial Basis Function Neural Networks)、模糊 C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法 (ROL S)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用 FCM算法初选多个RBFNN的函数中心 ,再采用...
提出了一种基于径向基函数神经网络 RBFNN (Radial Basis Function Neural Networks)、模糊 C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法 (ROL S)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用 FCM算法初选多个RBFNN的函数中心 ,再采用 ROL S训练网络 ,最后结合后向选择法 ,减少初选的中心数目 ,以得到最终的有效中心值。该方法加快了 RBFNN的训练速度 ,提高了网络的运算效率。将其运用到混凝土安全性评估专家系统中 ,获得了满意的结果。将这种新算法得出的评估数据与传统的 BP网络计算出的数据进行了比较 ,进一步证明了
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关键词
RBF神经网络
专家系统评估预测
递归正交最小二乘法
模糊C-均值聚类算法
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职称材料
基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法
4
作者
李智翔
陈志坚
《勘察科学技术》
2016年第6期1-4,17,共5页
RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用。但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类(FCM)算法对其进行优化。...
RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用。但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类(FCM)算法对其进行优化。以122组边坡样本作为样本总体,其中1~114组为训练样本,115~122组为测试样本,运用FCM算法在边坡训练样本中初选多个RBF网络的数据中心,在此基础上运用正交最小二乘法(OLS)训练网络,利用训练后得到的回归矩阵信息在初选结果中重新选择RBF网络的数据中心,从而使数据中心得到优化,简化了RBF神经网络的结构。将优化后的RBF神经网络应用到边坡测试样本的安全系数的预测中,得到较高的预测精度。该方法加快了RBF神经网络的训练速度,提高了运算速率,与传统的BP网络进行比较,进一步证明RBF及其学习算法的优越性和实用性。
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关键词
RBF神经网络
模糊-C均值聚类算法
递归正交最小二乘法
稳定性评价
原文传递
题名
一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS)
被引量:
7
1
作者
张兴兰
曹长修
梅彬
机构
重庆大学自动化学院
出处
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第10期56-60,共5页
基金
国家教育部博士点基金资助项目 (980 61117)
重庆市基础研究资助项目
文摘
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。
关键词
径向基函数神经网络
学习算法
递归正交最小二乘法
ROLS
后向选择算法
网络结构
Keywords
recursive orthogonal least squares
RBFNN
backward selection
reduction
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
一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
被引量:
2
2
作者
丁淑艳
华春梅
李伦波
机构
黑龙江科技学院电气与信息工程学院
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期43-47,共5页
文摘
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。
关键词
交
通标志
径向基概率神经网络
模糊-仿射不变距
递归正交最小二乘法
Keywords
traffic sign
radial basis probabilistic neural networks ( RBPNN )
combined blur-affine invariants (CBAIs)
recursive orthogonal least algorithm(ROLSA)
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于RBF-FCM-ROLS的砼安全性评估方法
被引量:
2
3
作者
钟珞
江琼
袁景凌
童琪薇
张开松
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
出处
《武汉理工大学学报》
CAS
CSCD
2004年第9期27-29,39,共4页
基金
国家"十五"科技攻关项目 (2 0 0 1BA30 7B0 1- 0 2 - 0 1)
文摘
提出了一种基于径向基函数神经网络 RBFNN (Radial Basis Function Neural Networks)、模糊 C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法 (ROL S)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用 FCM算法初选多个RBFNN的函数中心 ,再采用 ROL S训练网络 ,最后结合后向选择法 ,减少初选的中心数目 ,以得到最终的有效中心值。该方法加快了 RBFNN的训练速度 ,提高了网络的运算效率。将其运用到混凝土安全性评估专家系统中 ,获得了满意的结果。将这种新算法得出的评估数据与传统的 BP网络计算出的数据进行了比较 ,进一步证明了
关键词
RBF神经网络
专家系统评估预测
递归正交最小二乘法
模糊C-均值聚类算法
Keywords
RBF neural network
expert system evaluation
ROLS algorithm
the fussy C-mean clustering
分类号
TB115 [理学—应用数学]
下载PDF
职称材料
题名
基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法
4
作者
李智翔
陈志坚
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《勘察科学技术》
2016年第6期1-4,17,共5页
文摘
RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用。但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类(FCM)算法对其进行优化。以122组边坡样本作为样本总体,其中1~114组为训练样本,115~122组为测试样本,运用FCM算法在边坡训练样本中初选多个RBF网络的数据中心,在此基础上运用正交最小二乘法(OLS)训练网络,利用训练后得到的回归矩阵信息在初选结果中重新选择RBF网络的数据中心,从而使数据中心得到优化,简化了RBF神经网络的结构。将优化后的RBF神经网络应用到边坡测试样本的安全系数的预测中,得到较高的预测精度。该方法加快了RBF神经网络的训练速度,提高了运算速率,与传统的BP网络进行比较,进一步证明RBF及其学习算法的优越性和实用性。
关键词
RBF神经网络
模糊-C均值聚类算法
递归正交最小二乘法
稳定性评价
Keywords
RBF neural network
fuzzy-C means(FCM) clustering algorithm
orthogonal least squares(OLS) algorithm
stability evaluation
分类号
TU43 [建筑科学—岩土工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS)
张兴兰
曹长修
梅彬
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
7
下载PDF
职称材料
2
一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
丁淑艳
华春梅
李伦波
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
3
基于RBF-FCM-ROLS的砼安全性评估方法
钟珞
江琼
袁景凌
童琪薇
张开松
《武汉理工大学学报》
CAS
CSCD
2004
2
下载PDF
职称材料
4
基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法
李智翔
陈志坚
《勘察科学技术》
2016
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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