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• 基于RBF神经网络的青霉素发酵过程的模型辨识

  来源： 《中南大学学报(自然科学版)2003年第4期》——陈仕学 于乃功 阮晓钢

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• 可充电锂电池剩余电量预测方法

  来源： 《中南大学学报(自然科学版)2018年第9期》——方正 陈思媛 胡伟锋 余杰 王倩 王涵博 王禹昕

  (0.7,1.1,1.7,2.2,2.7和3.3 A)的放电电压和放电倍率；采取误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF) 2个原理不同的神经网络算法进行SOC预测；把采集的样本数据分为训练组和测试组,采用不同的神经网络算法对训练组进行训练后,选择合适的参数构建神经网络,并用测试组数据进行测试；最终比较2种算法的预测效果和误差.研究结果表明:RBF预测结果的相对误差比BP的低,且预测速度更快,RBF较BP更适合于锂离子电池剩余电量的预测. 关键词:锂离子电池；SOC预测；BP；RBF 中图分类号:TP183        文献标志码:A         文章编号:1672-7207(2018)09-2121-08 Method of predicting......

• 基于IGA-RBF神经网络的导弹控制系统故障诊断

  来源： 《中南大学学报(自然科学版)2011年第z1期》——张文广 史贤俊 唐静 肖支才

  基于IGA-RBF神经网络的导弹控制系统故障诊断 张文广1,史贤俊1,唐静2,肖支才1 (1. 海军航空工程学院 控制工程系,山东 烟台,264001； 2. 海军航空工程学院 研究生管理大队,山东 烟台,264001) 摘要:建立基于RBF神经网络的故障观测器模型以实现导弹控制系统的故障诊断,并针对传统RBF网络算法的不足,提出一种将改进的遗传算法(IGA)与正则化正交最小二乘法(ROLS)相结合的两级RBF学习方法.经过训练的RBF网络观测器与实际的系统并行工作,通过比较RBF观测器的估计输出和系统的实测输出产生残差,通过检测残差即可诊断系统是否出现故障.实验结果表明:基于IGA-RBF神经网络的故障观测器能够有效地实现导弹控制系统的故障诊断. 关键词:RBF神经网络；正交最小二乘法；遗传算法；故障诊断 中图分类号:TP183     ......

• 基于RBF-AG算法的7050铝合金电磁半连铸参数优化

  来源： 《中国有色金属学报2008年第12期》——黄松林 崔建忠

  文章编号:1004-0609(2008)12-2151-07 基于RBF-AG算法的7050铝合金电磁半连铸参数优化 黄松林1, 2,崔建忠1 (1. 东北大学 材料电磁过程研究教育部重点实验室,沈阳 110004； 2. 沈阳大学 机械工程学院,沈阳 110044) 摘  要:为解决7050铝合金大尺寸扁锭成型裂纹倾向大,工艺参数不易找准的问题,建立基于RBF的电磁半连续铸... Hz.在优化后的工艺参数条件下,无裂纹铸锭成品率比优化前的成品率提高20%. 关键词:RBF神经网络；遗传算法；参数优化；电磁半连续铸造 中图分类号:TG 146.2       文献标识码: A Parameter optimization for semi-continuously casting of 7050 Al......

• 青霉素发酵间歇过程的特征状态监督

  来源： 《中南大学学报(自然科学版)2011年第z1期》——王妍 李宏光

  青霉素发酵间歇过程的特征状态监督 王妍,李宏光 (北京化工大学 信息科学与技术学院,北京,100029) 摘要:针对青霉素发酵间歇过程,探讨基于赋时Petri网和RBF神经网络相结合的过程特征状态监督方法.通过过程分析,描述若干个过程的特征状态,建立2个RBF神经网络,分别对主特征状态和辅助特征状态进行提取.采用赋时Petri网建立特征状态的演化模型,从而实现对间歇过程的实时智能监督.在青霉素发... Technology, Beijing 100029, China) Abstract: In regard to penicillin fermentation batch processes, a characteristic state based supervision approach which combined RBF neural network and timed Petri net......

• Intelligent prediction on air intake flow of spark ignition engine by a chaos radial basis function neural network

  来源： 《中南大学学报(英文版)2020年第9期》——吴钢 李岳林 刘博夫 LIU Zhi-qiang(刘志强) 丁景峰 ABUBAKAR Shitu

  the control of the precision of air-fuel ratio (AFR) of port fuel injection (PFI) spark ignition (SI) engines, a chaos radial basis function (RBF) neural network is used to predict the air intake flow of the engine. The data of air intake flow is proved to be multidimensionally nonlinear and chaotic. The RBF neural network is used to train the reconstructed phase space of the data. The chaos......

• RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

  来源： 《机械设计与制造2008年第9期》——王光研 许宝杰

  RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用王光研,许宝杰摘 要:论述了RBF神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:RBF神经网络具有极快的学习收敛速度.讨论了RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率.关键词:RBF神经网络;故障诊断;旋转机械;MATLAB;......

• 基于一种进化模型的RBF网络参数优化

  来源： 《控制工程2010年第3期》——张刚林 刘光灿

  基于一种进化模型的RBF网络参数优化张刚林,刘光灿长沙学院电子与通信工程系摘 要:优化RBF网络中的参数是一个非常复杂的问题,因为其目标函数包含大量的局部最优点.提出一种基于群的算法发生器模型来优化RBF网络中的中心和宽度,并同时用最小二乘法优化其线性权重.该进化模型的优势在于把搜索任务进行功能分解.一种著名的Mackey-Glass混沌时间序列被用来检验算法的性能.实验结果表明,提出的算法要优于其他一些算法,如k均值算法,遗传算法或粒子群算法的预测结果.关键词:RBF神经网络;参数估计;进化模型;......

• 基于RBF网络自整定PID控制的改进算法

  来源： 《控制工程2008年第1期》——蔡满军 刘建军 刘明坤

  基于RBF网络自整定PID控制的改进算法蔡满军,刘建军,刘明坤摘 要:针对工业过程控制中存在的非线性,时变性以及各种不确定性,在已有的RBF网络整定PID控制的基础上,提出了一种改进的整定控制算法.先用RBF神经网络在线辨识被控对象离散模型,得到对象关于控制器输出的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法对PID参数进行整定,得到改进的整定控制算法.通过对锅炉汽包水位控制系统的仿真研究,验证了算法的有效性和优越性.该控制算法提高了控制系统的快速性,鲁棒性,有一定的实用推广价值.关键词:RBF神经网络;自整定PID;Levenberg-Marquardt算法;......

• 基于RBF神经网络的Ni-SiC镀层磨损量预测

  来源： 《兵器材料科学与工程2015年第6期》——彭绪山

  基于RBF神经网络的Ni-SiC镀层磨损量预测彭绪山宁波大红鹰学院信息工程学院摘 要:采用脉冲电沉积法在45#钢表面制备Ni-SiC镀层.建立RBF神经网络模型预测镀层磨损量,利用扫描电镜(SEM)及X线衍射仪(XRD)研究镀层表面形貌及物相组成.结果表明:采用RBF神经网络预测误差最大值与最小值,分别为2.94%和1.45%;当电流密度为2A/dm2,SiC粒子的质量浓度为7g/L,镀液温度为50℃,Ni-SiC镀层表面较为平整,犁沟较浅;Ni-SiC镀层中存在Ni,SiC两相.关键词:RBF神经网络;Ni-SiC镀层;磨损量;......