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针对劣化绝缘子的检测问题，本文提出了基于CS-RBF曲面重建的电力绝缘子串破损定位算法。利用曲面重建模型对点云数据集进行点云的表面优化，然后对绝缘子串点云数据进行投影统计，进行单片提取与编号，最后对每一片绝缘子进行破损定位与量测。实验结果证明，该方法对严重破损和普通破损的绝缘子具有较高的检测定位结果，可用于实际的劣化绝缘子的检测中。
基于RBF神经网络的某型装甲车辆散热器优化设计
RBF神经网络 散热器 优化 装甲车辆
2021/3/19
为了对某型装甲车辆散热器散热能力进行优化设计，利用CFX建立了散热器仿真模型，通过与数学模型进行对比验证了模型的准确性；确定了散热器的设计变量和目标函数，利用最优拉丁超立方设计法抽取了样本点，建立了基于径向基神经网络的替代模型，对替代模型的影响因素进行了分析，利用蒙特卡洛方法对所建立的模型进行了统计学分析；利用萤火虫算法进行优化，得到了pareto前沿。验证了结果的可靠性。结果表明：替代模型具有较...
在分析煤岩镜质组显微组分特点的基础上，针对其结构复杂、特征量多且相互交织从而影响分类准确性等问题，提出一种基于主成分分析(PCA)的煤岩显微组分镜质组分类方法。首先根据镜质组显微图像中各组分呈现的条状、团块、颗粒等纹理特点和亮度差异，采用基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性等纹理特征量和基于灰度分布统计的亮度比、均值、均方差、三阶矩偏度等亮度相关特征量对其进行描述，构成初始特征量集；再采...
针对气动优化等昂贵优化问题，提出了一种基于差分进化和RBF响应面的混合优化算法HSADE，该方法结合了差分进化算法的强全局寻优能力和RBF响应面方法的快速局部搜索能力，能够同时有效地提高算法的局部搜索效率和全局寻优能力.对各子算法中的策略和逻辑进行了多项改进，提出和应用了基于双败淘汰赛的竞赛赛制和参数自适应等改进策略.对HSADE使用多个典型算例进行了测试，并横向对比了NSGA-II，MOPSO和...
针对目前远程弹道修正火箭弹中，滤波外推落点预测导引法存在导引系数确定难、导引精度低、自适应性与鲁棒性差的问题，提出了一种基于动态RBF神经网络在线辨识与带自调整因子模糊控制相结合的落点预测导引律。具体在传统滤波外推落点预测导引法的基础上，将预测落点偏差与偏差变化率作为模糊控制器输入量，通过RBF神经网络在线整定模糊控制的权重因子和比例因子，实现导引指令的自适应调整。仿真结果表明，同常规方法相比，在...
为保证滚仰式捷联导引头的稳定控制，提出了一种基于RBF神经网络整定的PID控制策略，用于导引头稳定回路校正环节。根据滚仰式捷联导引头的运动学与动力学关系，结合导引头稳定回路校正环节采用的RBF神经网络PID控制算法，建立了滚仰式捷联导引头稳定与跟踪一体化仿真模型；仿真结果表明：滚仰式捷联导引头稳定回路采用RBF神经网络整定的PID控制器后，其动态性能优于传统PID控制器，建立的仿真模型能够对机动目...
红外辐射亮度的RBF网络建模及其光谱发射率估计
光谱发射率 辐射亮度 RBF网络
2016/8/1
建立一种基于RBF神经网络的目标红外辐射亮度建模方法,进而实现对目标光谱发射率的估计。通过FTIR光谱仪测量目标表面3~14μm波段的红外辐射特性,亮度光谱会受到二氧化碳、水蒸气等的吸收及大气辐射的干扰。文中首先结合红外传输理论选择有效学习样本;然后基于RBF网络对样本进行充分学习,建立目标红外辐射亮度模型;利用所建模型估计大气吸收和杂散干扰波段的亮度,最终计算出较完整的目标光谱发射率。黑体测试结...
基于敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法
输出敏感度 方差重要性 结构优化算法
2016/1/4
针对RBF 神经网络的结构设计问题, 提出一种基于输出敏感度方差重要性的结构优化算法. 首先, 检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异, 以此作为依据增加或删除相应的隐层节点; 然后,对调整后的网络参数进行修正, 使网络具有更好的拟合精度和收敛性; 最后, 对所提出的优化算法进行仿真实验, 结果表明, 所提出的算法可根据研究对象自适应地调整RBF 的网络结构, 具有良好的逼...
针对船舶运动的非线性模型,设计了一种船舶航迹稳定性控制算法。首先将被控系统分解成与系统阶数相同的子系统,然后利用Backstepping技术,分别为每个子系统设计虚拟控制律,迭代得出虚拟输入控制律,其中的非线性未知函数用RBF-NN逼近,随着迭代次数的增加利用一阶低通滤波器解决计算量膨胀问题。最后通过Lyapunov第二判断法分析验证控制系统的稳定性,基于MATLAB仿真试验,结果表明该方法能够实...
OIL SPILL DETECTION USING RBF NEURAL NETWORKS AND SAR DATA
Neural Networks SAR Environment Pollution Sea Extraction Detection
2015/7/29
Illegal oil spill discharges cause serious damage to marine ecosystems. Synthetic Aperture Radar (SAR) images are extensively used
for the detection of oil spills in the marine environment, as they ...
基于RBF网络的船舶机械状态监测与评估研究
船舶机械 RBF网络 阈值监测法 状态监测
2015/8/20
在分析传统单一阈值监测法在船舶机械等大型机械设备状态监测领域存在不足的基础上，提出了基于RBF网络的动态阈值监测模型，并以该模型为基础，设计了面向船舶机械的状态评估流程，最后以X型舰艇主柴油机为例，对监测模型和评估流程进行了验证。
基于RBF神经网络的电化学CO气体传感器的温度补偿
RBF神经网络 电化学CO气体传感器 温度补偿
2014/5/7
针对电化学CO气体传感器的输出精度易受环境温度影响的缺点，提出了一种基于RBF神经网络的温度补偿方法，并借助所设计的气体采集系统进行了实验研究。实验结果表明，未进行温度补偿时传感器输出最大误差为20.0%，基于BP神经网络温度补偿方法的误差为1.44％，而采用RBF神经网络进行温度补偿后最大误差可达到0.12％，故该方法可有效的用于电化学CO气体传感器的温度补偿，令传感器具有更高的测量精度和温度稳...
针对工业缝纫机调速模块的伺服系统普遍存在耦合，大滞后的现象，提出了一种将Ｓｍｉｔｈ预估补偿和ＲＢＦ神经网络算法与ＰＩＤ控制器相结合的Ｓｍｉｔｈ－ＲＢＦ－ＰＩＤ控制算法。该方法利用了Ｓｍｉｔｈ预估补偿能克服纯滞后和ＲＢＦ能处理非线性问题、在线自学习整定ＰＩＤ参数的优点，在调速模块的伺服控制系统中更加有效。
对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测
RBF神经网络 贝叶斯阴阳和谐学习 非线性时间序列 预测
2014/2/6
径向基函数（RBF）神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用。本文提出了对角型广义RBF神经网络模型，并利用贝叶斯阴阳（BYY)谐和学习算法进行隐层单元个数的选择和参数初始值的设置，且建立了同步LMS算法进行参数学习。进一步，将对角型广义RBF神经网络应用于非线性时间序列预测，得到了预测准确率高和速度快的效果。