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RBF神经网络自适应控制simulink实现欢迎下载.zip 基于RBF的自适应控制matlab仿真，基于simulink实现，神经网络对不确定性进行估计
论文研究-基于K-均值与WPA-RBF神经网络模拟电路故障诊断.pdf ... 该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理，以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换，然后对变换后的数据进行归一化处理，最后得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题，用K-均值优化RBF的中心向量和宽度，用狼群算法优化RBF的权值，以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例来论述该方法的具体实现 ...
论文研究-基于RBF核的SVM及RVM模式分析性能比较.pdf 基于RBF核，利用Synthc、BC等标准数据集，采用五重交叉验证，比较SVM(支持向量机)及RVM(关联向量机)模式分析性能。实验结果表明，与SVM相比，RVM时间复杂度、测试错误率较低，模式分析性能较优。
论文研究-基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究.pdf 针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题，提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法，该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及避免局部最小值问题，采用梯度下降法更新隐含层参数，采用带有遗忘因子的最小二乘法调整输出层权值。实验结果表明，该控制方法具有比PID控制更高的精度，具有比BP神经网络更快的学习速度，低通滤波器保证了控制系统的辨识精度和稳定的控制输出，具有良好的控制效果及动静态特性。
论文研究-RBF神经网络在刀具状态监控中的应用研究.pdf 提出了一种用RBF神经网络模型监控刀具状态的方法，并以实例验证了RBF网络的有效性。
论文研究-基于RBF神经网络和强化学习算法的供应链产销协同计划冲突消解研究.pdf 为提高传统协商自学习能力，利用多agent智能技术，建立基于黑板模型的协商框架，构建五元组协商模型，采取Q-强化学习算法，给出一种协商策略；使用RBF神经网络进一步优化协商策略，预测对手信息并调整让步幅度。通过算例验证该方法的可行性和有效性，通过与未改进的Q-强化学习算法对比，该方法可增强协商agent的自学习能力，缩短协商时间，提高冲突消解效率。
论文研究-基于RBF-Q学习的四足机器人运动协调控制.pdf 通过分析四足机器人运动协调的实现方式, 利用RBF网络和Q学习算法设计了一种足端跟踪理想轨迹的运动协调方法。其仿真结果表明, 该方法可以控制四足机器人足端对给定位移和速度轨迹的精确跟踪, 实现四足机器人的运动协调。
论文研究-新的CRBF神经网络分类器的设计与实现.pdf 从RBF神经元的几何意义出发，提出了一种新的用于模式识别的CRBF神经网络分类器。与传统RBF网络相比，该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度，且由于竞争神经元的引入，省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算，从而简化了网络的学习过程，大大缩短了训练时间。
论文研究-基于RBF神经网络的微博用户兴趣预测模型.pdf 针对现有用户兴趣预测模型未考虑邻居节点影响、长期兴趣与短期兴趣的区分等不足，提出一种基于RBF神经网络的微博用户兴趣预测模型，增强微博兴趣预测准确度，提高商品与服务推荐效率。该模型将用户兴趣分成长期兴趣和短期兴趣，综合考虑目标用户固有兴趣和邻居用户对目标用户的兴趣影响，在此基础上采用具有良好学习能力、唯一逼近性特点的正则化RBF神经网络对用户兴趣进行预测。在腾讯微博数据的实验中，对用户长期与短期兴趣预测的偏差分别为4.31%、14.53%，偏差方差分别为0.31、48. ...
论文研究-基于MPCA-RBF模型的证券市场指数时间序列预测.pdf 针对证券市场指数内部结构的复杂性和影响因素的高维性，提出基于MPCA-RBF（多线性主成分分析法—径向基神经网络）模型的证券市场指数时间序列预测方法。由于证券市场间存在关联性，选取了7个证券市场及34个技术指标构建三维张量模型，采用张量方法——MPCA进行特征提取，使降维的同时充分保留数据内部结构，之后利用RBF神经网络进行回归预测，提高了预测精度。对恒生指数和日经225指数的实验结果显示，与非张量模型相比，该模型预测误差较小，预测精度有较显著的提高，表明该 ...

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