最近邻聚类算法相关论文
聚类分析是认识事物的基本途径之一。通过聚类分析,可以更清楚地认识事物的本质特征。目前的各种聚类分析方法中,动态聚类法是最为......
基于对象的逆动力学模型,提出一种RBF神经网络逆控制的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络和最近邻聚类学习算法,实现对象......
利用ZJWNNC标准函数建立浮选过程药剂用量与矿浆性质之间的关系模型 ,并进行仿真试验。仿真结果表明 ,模型输出能以较高精度逼近样......
期刊
提出一种基于动态RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法利用小波变换对故障信号进行预处理,提取特征向量建立故障字典,采用最......
根据熔融碳酸盐燃料电池 (MCFC)的数学模型 ,为了在温度允许界限内保持 MCFC电堆对外电压输出的恒定 ,采用自适应模糊控制理论对 M......
针对任意复杂的具有最小相位,滞后环节和非最小相位特性的离散非线性系统,提出一种通用的直接神经网络模型参考自适应控制。采用具......
提出一种混合粒子群算法，在局部邻近区域的粒子群算法中引入收缩因子和被动聚集，将最邻近聚类用于NRBF神经网络的参数确定中，采用混合......
本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心，接着应用递......
简要分析RBF网络的结构特点及最近邻聚类学习算法之后,以大量边坡工程的稳定状况为学习训练样本及预测样本,建立了预报模型.讨论了......
仓储通风技术的不断发展可以为储粮的安全提供更好的保障。针对现今机械通风中存在的通风决策问题,在研究了径向基函数神经网络的......
该文用RBF神经网络建立了转炉提钒冷却剂预报模型。RBF网络的中心的选取采用了可以在线学习的最近邻聚类算法。为了进一步优化网络......
常规能源短缺的今天,开发利用新型清洁、绿色能源已成为各国科学家共同追求的目标。质子膜燃料电池(PEMFC)以其高功率密度,启动迅......
针对目前火灾探测技术难以满足实际需要的问题,在分析RBF网络结构特点及最近邻聚类学习算法的基础上,提出用RBF神经网络建立火灾探......
通过对RBF网络学习算法的分析,并在此基础上对最近邻聚类算法进行改进,以提高训练速度;并针对最近邻聚类算法整体拟合效果不十分理......
提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF（NN1）正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF（NN2）对PID控制器参数进行......
在RBF神经网络的各种学习算法中,最近邻聚类算法学习时间短、计算量小,不需要事先确定隐单元的个数,完成聚类所得到的网络是最优的......
在数字通信系统中为了克服信道畸变引起的码间干扰，在接收端必须采用信道均衡技术。在本文中，我们将RBF网络用作均衡器。采用最近邻......
磨矿分级作业是选矿生产过程中至关重要的环节，磨矿粒度的好坏直接影响到浮选的精矿品位和回收率；通过分析实际磨矿过程的生产状况和......
利用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络采预测结构初期损伤对整体的影响，可以有效地判断结构的稳定性．由于神经网络可以通......
概述人工神经元网络的分类,详细分析了RBF网络的结构特点,给出了最近邻聚类学习算法的具体过程,并利用MATLAB编程语言将此算法编制......
利用ZJWNNC标准函数建立了浮选过程技术指标与矿浆性质、药剂用量之间的关系模型,并对该模型进行了仿真试验.仿真结果表明,模型输......
针对工业控制领域复杂非线性时变系统．提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨......
应用基于最近邻聚类算法的径向基函数(RBF)网络建立了军用无人机研制费用预测模型,并采用该模型对某型军用无人机研制费用进行了预......
提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF（NN1）正向辨识器，并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上，引入RBF（NN2）对PID控制器参数进行在......
为了使机械臂准确跟踪目标轨迹,达到控制精度高、实时性好的目的,提出一种改进的径向基函数（RBF）模糊神经网络算法。该算法采用模糊......
分析了现有FCM聚类算法存在的问题,提出了一种改进的FCM聚类算法.该算法引入了最近邻聚类算法来初始化FCM算法的聚类数和聚类中心.......
针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨......
基于逆动力学控制的思想,提出一种RBF神经网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络结构和最近邻聚......
聚类分析方法的困难在于聚类模型的类中心和类别数的确定.首先给出了最近邻聚类规则,并根据该规则建立了确定聚类模型的分类方法;......
针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能......
针对复杂的非线性污水生物处理过程。开发了径向基函数的人工神经网络模型，并用实测污水厂进、出水数据进行模拟。采用最近邻聚类学......
基于具有电弧炉电极系统的非线性时变特性,设计了一种基于神经网络的参数自整定PID控制器。该控制器采用三个基于最近邻聚类方法的......
针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统，提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法．采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网......
冰冻灾害下覆冰易于造成断线倒塔等电力事故，提出一种基于改进粒子群算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型．通过改进粒子群算法，优......
根据基于最近邻聚类算法（NNCA）的径向基（RBF）神经网络和自回归求和滑动平均（ARIMA）两种方法，建立了各自的单项预测子模型，并利用RBF神经网......
针对任意复杂非线性系统，提出一种通用的RBF网络动态系统逆控制方案，并提出了一种通过对聚类半径进行“粗调”和“细调”的最近邻聚......
简要分析RBF网络的结构特点及最近邻聚类学习算法之后 ,利用ZJWNNC标准函数建立了浮选技术指标预报模型,并对该模型进行了仿真试验......
机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性，在机械手系统可逆的基础上，设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识......
针对径向基函数（RBF）神经网络隐含层节点中心难确定的问题，提出了一种RBF网络学习的新算法，将引入修剪技术的相减聚类算法（VFSC）和最近邻......
影响碟式太阳能集热器出口温度的因素较多,采用传统数学方法模拟较为复杂.利用RBF神经网络建立碟 式太阳能集热器出口温度预测模型......
针对西林铅锌矿的工业生产流程开发了"西林铅锌矿浮选过程智能咨询系统"和"西林铅锌矿浮选技术指标智能预测系统".咨询系统提供的......
图像融合近年来逐渐成为一门重要的图像处理技术。本文的主要研究内容是像素级多传感器图像的融合方法。针对像素级图像融合技术中......
RBF网络(Radial Basis Function Neural Network)在函数逼近方面具有最佳逼近的性质,根据其基本原理,采用最近邻聚类分析算法,利用......
对基于神经网络的倾斜转弯（BTT）导弹逆控制进行了研究。用径向基函数（RBF）神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行......
由于GPS高程是以WGS-84参考椭球面为基准面的大地高,使用不方便,因此GPS高程转换模型和方法得到广泛的研究和应用。由于径向基神经......
针对城市供水系统的复杂性、非线性、时变化性与多因素影响的特点，引入了模糊逻辑系统（ＦＬＳ）和人工神经网络（ＡＮＮ），将一种改进的最近邻聚类算法，用......
针对最近邻聚类学习算法不能很好地反映学习样本的分布规律,提出采用负梯度下降法在线修正网络的中心、宽度和权值的最近邻聚类学......
概述人工神经元网络的分类 ,详细分析了RBF网络的结构特点 ,给出了最近邻聚类学习算法的具体过程 ,并利用MATLAB编程语言将此算法......
运动目标检测具有广泛的理论和现实意义,光流法是检测运动目标的重要方法之一。但是用于运动目标检测的光流算法却有着计算量大、......
